18 NLP WordEmbedding的概念和实现

背景

如何表示词语所包含的语义？

苹果？水果？Iphone？

苹果、梨子，这两个词相关吗？

语言的表示

符号主义：Bags-of-word，维度高、过于稀疏、缺乏语义、模型简单

分布式表示：Word Embedding，维度低、更为稠密、包含语义、训练复杂

Word Embedding

核心思想：语义相关的词语，具有相似的上下文环境，例如， 苹果和梨子

所做的事情：将每个词语训练成，词向量

实践

基于gensim包和中文维基语料

gensim：http://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html

中文维基分词语料：链接 https://pan.baidu.com/s/1qXKIPp6 密码 kade

# 加载包

from gensim.models import Word2Vec

from gensim.models.word2vec import LineSentence

# 训练模型

sentences = LineSentence('wiki.zh.word.text')

model = Word2Vec(sentences, size=128, window=5, min_count=5, workers=4)

# 保存模型

model.save('word_embedding_128')

# 加载模型

model = Word2Vec.load("word_embedding_128")

# 使用模型

items = model.most_similar(u'中国')

model.similarity(u'男人', u'女人')