Gensim与Word2Vec入门

在自然语言处理（NLP）的领域中，文本数据是非结构化的，无法直接用于机器学习模型。传统的方式通常是将文本数据进行处理，转化为机器可理解的数字或向量形式，这也是词向量模型的由来。词向量的核心思想是将词语映射到一个高维向量空间中，使得语义相近的词语在空间中的距离较短。这种表示方式不仅有助于计算机理解文本，还在很多应用场景中显著提升了算法效果，如情感分析、自动翻译、文本分类等。

在众多的词向量模型中，Word2Vec 是一种经典且广泛应用的模型，它通过神经网络的方式学习词与词之间的语义关系，能够捕捉上下文信息。借助 Gensim 这一高效的 Python 工具库，训练 Word2Vec 模型变得更加便捷且易于扩展，特别适合初学者和研究人员进行快速的原型搭建和模型训练。Word2Vec 不仅能有效捕捉词语的语义相似性，还可以帮助处理其他语言任务，如句子相似度计算、信息检索以及推荐系统等。通过本文的学习，将能够更好地理解 Word2Vec 的原理，并通过 Gensim 实现词向量模型的构建与应用。

Word2Vec

词向量的概念与发展

词向量（Word Embedding）是一种将词汇映射到实数空间中的表示方法。通过这种方式，模型能够理解词汇的语义和上下文信息。与传统的独热编码（One-Hot Encoding）相比，词向量是一种密集表示，每个词都被表示为一个低维的实数向量，这使得词与词之间的相似度可以通过向量运算来度量。