Pytorch实现word2vec(Skip-gram训练方式)
简介
本资源文件提供了一个使用Pytorch实现的word2vec模型，采用Skip-gram训练方式。该实现详细介绍了word2vec的基本原理，并提供了数据处理、模型构建、训练和词向量应用的步骤。适合NLP初学者理解Word2Vec的工作机制。
内容概述
- 简易版本：展示了Skip-gram的基本原理，使用了较小的语料库和简单的模型结构。
- 复杂版本：使用大规模语料，采用负采样优化训练过程，实现更接近原始Word2Vec模型。
使用方法
- 数据处理：提供了文本预处理的代码，将文本数据转换为适合模型训练的格式。
- 模型构建：定义了Word2Vec模型类，包括输入层、隐藏层和输出层的参数定义。
- 训练过程：提供了训练代码，使用Adam优化算法进行模型训练。
- 词向量可视化：训练完成后，可以将词向量在平面直角坐标系中标记出来，观察各个词之间的距离。
注意事项
- 简易版本仅展示了核心原理，未涉及层次softmax或负采样等优化措施。
- 复杂版本使用了大规模语料，设计了中心词和周围词两个词向量矩阵，并采用了负采样的方法来优化训练过程。
适用人群
- NLP初学者，希望理解Word2Vec的工作机制。
- 对Pytorch有一定了解，希望学习如何实现word2vec模型的开发者。
参考资料
- 该实现的详细介绍和代码可以在相关文章中找到。
贡献
欢迎对代码进行改进和优化，提交Pull Request或Issue。