Word2Vec主函数及其在Python中的应用

Word2Vec是一种广泛使用的词向量模型，它能够将单词映射为连续向量，用于表示词语的上下文语义信息。在Python中，我们可以使用gensim库来实现Word2Vec模型。

下面是一个Word2Vec的主要代码示例：

from gensim.models import Word2Vec
sentences = [['this', 'is', 'the', 'first', 'sentence', 'for', 'word2vec'],
            ['this', 'is', 'the', 'second', 'sentence'],
            ['yet', 'another', 'sentence'],
            ['one', 'more', 'sentence'],
            ['and', 'the', 'final', 'sentence']]

model = Word2Vec(sentences, min_count=1)

上面的代码中，我们首先导入了Word2Vec模型类，然后定义了一个句子列表sentences，每个句子是一个单词列表。接下来，我们使用Word2Vec类创建了一个模型对象model，并传入了sentences和min_count参数。min_count参数用于控制忽略低频词的阈值，默认值为5，设置为1表示不忽略任何词。

为了得到训练好的词向量，我们可以通过model.wv访问，例如：

vector = model.wv['sentence']

上面的代码中，我们通过访问model.wv['sentence']，得到了词语'sentence'的词向量。这样，我们就可以使用词向量来进行各种NLP任务，比如文本相似度计算、情感分析等。

除了利用已有的词向量，我们还可以利用Word2Vec模型生成词向量，例如：

new_sentence = [['this', 'is', 'a', 'new', 'sentence']]
model.build_vocab(new_sentence, update=True)
model.train(new_sentence, total_examples=model.corpus_count, epochs=model.epochs)

上面的代码中，我们首先定义了一个新的句子new_sentence，然后使用build_vocab方法更新了模型的词汇表，并使用train方法重新训练模型。这样，我们就得到了包含新句子的词向量。

Word2Vec是一个非常强大的工具，可以帮助我们从文本中提取出有用的语义信息。通过训练Word2Vec模型，我们可以得到词语的向量表示，然后利用这些向量进行各种文本分析任务。无论是从头训练模型，还是利用已有模型进行特征提取，使用Word2Vec可以大大提高我们的文本处理效果。