本文介绍了Word2Vec模型的使用，包括数据准备、文本预处理、使用Skip-gram训练模型，以及如何利用训练好的模型进行词向量表示、计算词义相似性和词汇推荐。通过Word2Vec，可以捕捉单词的语义和语法关系，提升自然语言处理任务效果。
Word2Vec是一种流行的词嵌入技术，它可以将单词映射到连续的向量空间中。这种表示方法有助于捕捉单词之间的语义和语法关系，以及计算单词之间的相似性。在本文中，我们将介绍如何使用Word2Vec模型来训练词向量，并展示如何使用这些词向量进行各种任务，如词义相似性计算和词汇推荐。
- 数据准备
在使用Word2Vec模型之前，我们需要准备一个大规模的文本语料库来训练模型。语料库可以是任何文本数据集，如维基百科、新闻文章或小说集。在这里，我们将使用一个包含多个文本文件的语料库作为示例。
import os
corpus_path = 'path_to_corpus_directory'
file_list = os.listdir(corpus_path)
corpus = []
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