使用 Word2Vec 嵌入从给定单词中查找单词类比

Word2Vec 是一种自然语言处理技术，它使用神经网络来构建单词嵌入。单词嵌入（Word Embedding）是一种将单词映射到向量空间中的技术，它可以捕获单词之间的语义关系。

在本文中，我们将介绍如何使用 Word2Vec 嵌入从给定单词中查找单词类比。

1. 安装依赖

首先，我们需要安装以下依赖：

pip install gensim
pip install numpy

2. 加载训练好的模型

我们可以使用预训练的 Word2Vec 模型或者自己训练模型。在这里，我们将使用 Google 提供的预训练模型。你可以从以下链接下载预训练模型：

https://code.google.com/archive/p/word2vec/

下载完成后，我们可以使用 gensim 库来加载模型：

from gensim.models import KeyedVectors

model = KeyedVectors.load_word2vec_format('path/to/GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True)

3. 查找单词类比

现在，我们可以使用模型来查找单词类比了。给定四个单词 a, b, c 和 d，我们要找到一个单词 x，满足：

a : b :: c : x

其中，:: 表示类比关系。换句话说，我们要找到与 c 的关系类似于 a 和 b 的关系的单词 x。这个问题可以通过以下公式来解决：

x = argmax(cosine_similarity(vec(b) - vec(a) + vec(c), vec(w)))

其中，vec(w) 是所有单词向量的矩阵，argmax 表示找到最相似的向量，cosine_similarity 表示余弦相似度。

我们可以通过以下代码来实现：

import numpy as np

def analogy(model, a, b, c):
    words = model.vocab.keys()
    max_similarity = -1
    d = None
    a, b, c = a.lower(), b.lower(), c.lower()
    v_a, v_b, v_c = model[a], model[b], model[c]
    for w in words:
        if w in [a, b, c]:
            continue
        v_w = model[w]
        similarity = cos_sim(v_b - v_a + v_c, v_w)
        if similarity > max_similarity:
            max_similarity = similarity
            d = w
    return d
      
def cos_sim(v1, v2):
    return np.dot(v1, v2) / (np.linalg.norm(v1) * np.linalg.norm(v2))

a, b, c = 'man', 'king', 'woman'
d = analogy(model, a, b, c)
print('{} : {} :: {} : {}'.format(a, b, c, d))

输出结果应该是：

man : king :: woman : queen

总结

在本文中，我们介绍了如何使用 Word2Vec 嵌入从给定单词中查找单词类比。通过以上代码，我们可以探索单词之间的语义关系，这对于自然语言处理任务很有用。