用Python实现Word2Vec主函数

以下是使用Python实现Word2Vec主函数的示例代码，包含数据预处理、模型训练和词向量检索的三个主要步骤。代码中使用的数据集是来自Text8语料库的简化版本，其中包含了一些预处理过程，以方便快速运行。

import gensim
from gensim.models import Word2Vec
from gensim.utils import simple_preprocess

# 数据预处理
def preprocess_data(input_file):
    # 读取文件中的文本数据
    with open(input_file, 'r') as file:
        text = file.read()
    
    # 对文本进行预处理，去除标点符号，转为小写，分词等
    preprocessed_text = simple_preprocess(text)
    
    return preprocessed_text

# 训练Word2Vec模型
def train_word2vec_model(preprocessed_text):
    # 构建Word2Vec模型
    model = Word2Vec(
        preprocessed_text,
        size=100,     # 词向量的维度
        window=5,     # 词窗口的大小
        min_count=5,  # 忽略词频低于5的词语
        workers=4     # 使用4个线程进行训练
    )
    
    # 训练模型
    model.train(preprocessed_text, total_examples=len(preprocessed_text), epochs=10)
    
    return model

# 词向量检索
def find_similar_words(word, model):
    similar_words = model.wv.most_similar(word)
    
    return similar_words

# 程序入口
if __name__ == '__main__':
    input_file = 'text8.txt'  # 输入文件路径
    preprocessed_text = preprocess_data(input_file)
    model = train_word2vec_model(preprocessed_text)
    
    # 检索相似词语
    similar_words = find_similar_words('apple', model)
    print(similar_words)

在上述代码中，首先通过preprocess_data函数对输入文本进行预处理，返回一个包含分好词的列表preprocessed_text。然后，使用train_word2vec_model函数训练Word2Vec模型，并将模型保存在model变量中。最后，通过find_similar_words函数检索与给定词语最相似的词语并打印输出。

请注意，代码中的input_file变量是输入文件的路径，可以根据实际情况进行更改。同样地，可以根据实际需求调整Word2Vec模型的参数，如设置不同的词向量维度、词窗口大小、词频阈值等，以获得更好的结果。

希望以上示例代码能帮助你实现Word2Vec主函数，并顺利实现词向量的训练和检索功能。