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什么是：Word2Vec + 余弦相似度

article 2025/10/1 0:03:41

什么是：Word2Vec + 余弦相似度

目录

    • 什么是：Word2Vec + 余弦相似度
      • 示例文本
      • 基于Word2Vec的文本向量化
      • 计算余弦相似度
    • Word2Vec不是基于Transformer架构的

Word2Vec是一种将单词转化为向量表示的模型，而Word2Vec + 余弦相似度则是一种利用Word2Vec得到的向量来计算文本相似性的方法。

示例文本

假设有两篇简单的文本：
文本1：“我喜欢苹果”
文本2：“我喜爱香蕉”

基于Word2Vec的文本向量化

  • 训练Word2Vec模型：首先，使用大量的文本数据来训练Word2Vec模型。在训练过程中，模型会学习每个单词在文本中的上下文信息，并将单词映射到一个低维向量空间中。例如，在训练好的模型中，“喜欢”和“喜爱”这两个词虽然表述不同，但由于它们在语义上相近，会被映射到向量空间中相近的位置，得到各自的词向量，如“喜欢”对应的向量为[0.2, 0.1, 0.3, …, 0.1]，“喜爱”对应的向量为[0.25, 0.12, 0.28, …, 0.11]。同样，“苹果”和“香蕉”也会有各自的词向量。
  • 构建文本向量：对于文本1“我喜欢苹果”，将其中每个单词的词向量相加并求平均（当然&#

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