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Word2Vec 是一种强大的词向量表示方法#xff0c;通常通过训练神经网络来学习词汇中的词语嵌入。它可以捕捉词语之间的语义关系#xff0c;对于许多自然语言处理任务#xff0c;包括情感分析#xff0c;都表现出色。
代码#xff1a;
重点代码#…引言
Word2Vec 是一种强大的词向量表示方法通常通过训练神经网络来学习词汇中的词语嵌入。它可以捕捉词语之间的语义关系对于许多自然语言处理任务包括情感分析都表现出色。
代码
重点代码
# 将文本转换为Word2Vec向量表示
def text_to_vector(text):vector [word2vec_model.wv[word] for word in text if word in word2vec_model.wv]return sum(vector) / len(vector) if vector else [0] * word2vec_model.vector_sizeX_train_w2v [text_to_vector(text) for text in X_train]
X_test_w2v [text_to_vector(text) for text in X_test]处理后的词向量 完整代码
import jieba
from gensim.models import Word2Vec
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score# 假设你有一个包含文本和标签的数据集
# 数据集格式[(文本1, 标签1), (文本2, 标签2), ...]
data [(这是一条正面的评论, 1),(这是一条负面的评论, 0),# ... 其他样本]# 分词
def chinese_word_cut(text):return list(jieba.cut(text))# 对文本进行分词处理
data_cut [(chinese_word_cut(text), label) for text, label in data]# 划分训练集和测试集
X, y zip(*data_cut)
X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X, y, test_size0.2, random_state42)# 训练Word2Vec模型
word2vec_model Word2Vec(sentencesX, vector_size100, window5, min_count1, workers4)# 将文本转换为Word2Vec向量表示
def text_to_vector(text):vector [word2vec_model.wv[word] for word in text if word in word2vec_model.wv]return sum(vector) / len(vector) if vector else [0] * word2vec_model.vector_sizeX_train_w2v [text_to_vector(text) for text in X_train]
X_test_w2v [text_to_vector(text) for text in X_test]# 创建SVM分类器
svm_classifier SVC(kernellinear)# 训练模型
svm_classifier.fit(X_train_w2v, y_train)# 预测
y_pred svm_classifier.predict(X_test_w2v)# 评估模型
accuracy accuracy_score(y_test, y_pred)
print(fAccuracy: {accuracy})注意
这里的训练数据和预测数据只有1条模型并不能训练。如需训练需要提供完整训练数据或提供预训练模型。
