Векторы слов — это мощный инструмент обработки естественного языка (НЛП), который представляет слова в виде числовых векторов. Они фиксируют семантические и синтаксические отношения между словами, позволяя выполнять различные задачи НЛП, такие как сходство слов, классификация документов и анализ настроений. В этой статье мы рассмотрим несколько методов работы с векторами слов в Python, сопровождаемые примерами кода.

1. Предварительно обученные векторные представления слов:
   Предварительно обученные векторные представления слов представляют собой предварительно вычисленные векторы слов, обученные на больших корпусах. Они отражают общую семантику языка и могут быть легко использованы в задачах НЛП. Наиболее популярные модели внедрения предварительно обученных слов включают Word2Vec, GloVe и FastText. Вот пример использования модели Word2Vec из библиотеки gensim:

from gensim.models import Word2Vec
# Load pretrained Word2Vec model
model = Word2Vec.load("path/to/word2vec.model")
# Get the word vector for a specific word
word = "apple"
vector = model.wv[word]
print(vector)

2. Обучение внедрению слов.
   Если у вас есть корпус, ориентированный на конкретную предметную область, вы можете обучать собственные внедрения слов, используя такие алгоритмы, как Word2Vec или FastText. Обучение встраиванию слов с нуля позволяет им улавливать семантику, специфичную для предметной области. Вот пример обучения вложений Word2Vec с использованием библиотеки gensim:

from gensim.models import Word2Vec
sentences = [["I", "love", "natural", "language", "processing"],
             ["Word", "embeddings", "are", "interesting"]]
# Train the Word2Vec model
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)

3. Семантическое сходство.
   Векторы слов позволяют измерить семантическое сходство между словами. Метрика косинусного сходства обычно используется для вычисления сходства между двумя векторами слов. Вот пример:

from scipy import spatial
# Calculate cosine similarity between two word vectors
vector1 = model.wv["king"]
vector2 = model.wv["queen"]
similarity = 1 - spatial.distance.cosine(vector1, vector2)
print(similarity)

4. Аналогии и арифметика слов.
   Векторы слов могут выполнять интересную арифметику слов, используя векторные операции. Например, «король» – «мужчина» + «женщина» в идеале должен давать вектор, близкий к «королеве». Вот пример:

# Perform word arithmetic
result = model.wv.most_similar(positive=["king", "woman"], negative=["man"])
print(result)

5. Визуализация встраивания слов.
   Визуализация встраивания слов может дать представление о взаимоотношениях слов. Вы можете уменьшить размерность векторов слов, используя такие методы, как t-SNE или PCA, и построить их в двумерном пространстве. Вот пример использования matplotlib:

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA
# Reduce dimensionality of word vectors
vectors = model.wv[model.wv.vocab]
pca = PCA(n_components=2)
result = pca.fit_transform(vectors)
# Plot word vectors
plt.scatter(result[:, 0], result[:, 1])
for i, word in enumerate(model.wv.vocab):
    plt.annotate(word, xy=(result[i, 0], result[i, 1]))
plt.show()

Векторы слов являются фундаментальным компонентом многих приложений НЛП. В этой статье мы рассмотрели несколько методов работы с векторами слов в Python, включая использование предварительно обученных вложений, обучение встраивания слов, измерение семантического сходства, проведение аналогий и визуализацию встраивания слов. Используя эти методы, вы сможете улучшить свои модели НЛП и получить ценную информацию из текстовых данных.