Word2Vec与TextCNN文本分类实践：高效而精准的实战

Word2Vec与TextCNN文本分类实践：高效而精准的实战

在本篇文章中，我们将学习如何使用Word2Vec和TextCNN模型进行文本分类。通过结合这两种强大的技术，我们可以构建一个高效而精准的文本分类器，能够自动将文本数据归入不同的类别。接下来，让我们一起深入了解并实现这个实战项目。

一、Word2Vec模型简介
Word2Vec是一种基于神经网络的词嵌入技术，它能够将单词映射为具有语义关联的向量表示。在Word2Vec中，有两种主要的模型架构：连续词袋模型（Continuous Bag of Words，CBOW）和跳字模型（Skip-gram）。这两种模型的训练目标是通过上下文窗口中的单词预测当前单词的概率。

我们首先需要准备一个用于训练Word2Vec模型的大规模语料库。通过处理这些语料库，我们可以得到每个单词的向量表示。这些向量捕捉了单词之间的语义关系，例如，相似的单词会在向量空间中靠近一起。通过使用这些向量，我们可以计算出单词之间的相似度，并将其应用于后续的文本分类任务中。

代码示例：

from gensim.models import Word2Vec

# 准备语料库
sentences =