什麼是 Text Embedding？
Text Embedding 將文字轉換為數值向量，讓電腦能夠理解和處理文字。這些向量捕捉了文字的語義和語法資訊，讓我們可以進行各種自然語言處理任務，例如：
- 相似度計算: 計算兩個文字之間的相似度
- 分類: 將文字分為不同的類別
- 聚類: 將相似的文字分組
- 推薦系統: 基於用戶的歷史行為推薦相關內容
使用 Gensim 庫實作
Gensim 是一個非常流行的 Python 庫，專門用於主題建模和文件相似度分析。它提供了一個簡單的方法來訓練和使用 word embeddings。
Python
from gensim.models import Word2Vec
# Sample sentences
sentences = [['我', '喜歡', '吃', '蘋果'],
['蘋果', '是一種', '水果'],
['我', '也', '喜歡', '香蕉']]
# 訓練 Word2Vec 模型
model = Word2Vec(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4)
# 獲取一個詞的向量表示
print(model.wv['蘋果'])
# 計算兩個詞的相似度
print(model.wv.similarity('蘋果', '香蕉'))
# 找到與'蘋果'最相似的詞
print(model.wv.most_similar('蘋果'))
程式碼解說
- 導入 Gensim: 首先，我們導入 Gensim 庫。
- 準備資料: 我們準備了一些簡單的句子，作為訓練資料。
- 訓練模型:
vector_size: 每個詞的向量維度，可以調整。window: 上下文窗口大小，即考慮多少個周圍詞來學習詞向量。min_count: 忽略出現頻率少於該值的詞。workers: 使用的 CPU 核心數。
- 獲取詞向量: 使用
model.wv['蘋果']可以得到 ‘蘋果’ 的向量表示。 - 計算相似度:
model.wv.similarity計算兩個詞的餘弦相似度。 - 尋找相似詞:
model.wv.most_similar找到與目標詞最相似的詞。
進一步探索
- 其他模型: Gensim 還支持 GloVe、FastText 等其他 word embedding 模型。
- 預訓練模型: 可以使用預訓練好的 word embedding 模型，例如 Google 的 Word2Vec 模型。
- 句子向量: 可以對整個句子進行向量化，例如使用 Doc2Vec。
- 深度學習模型: 可以使用深度學習模型，例如 BERT、GPT，來學習更複雜的文字表示。
注意事項
- 資料量: 訓練一個好的 word embedding 模型需要大量的文本資料。
- 超參數調優: 不同的任務和資料集需要調整不同的超參數。
- 中文處理: 對於中文，需要先進行分詞，然後再訓練 word embedding 模型。
應用場景
- 搜尋引擎: 提高搜尋結果的相關性
- 推薦系統: 為用戶推薦相似的物品
- 聊天機器人: 理解用戶的意圖
- 文本分類: 將文本分為不同的類別
- 情感分析: 分析文本的情感
這個例子只是入門級的演示。 在實際應用中，你需要根據具體的任務和資料選擇合適的模型和超參數。
Gensim 處理中文：你需要知道的事
Gensim 是一個強大的 Python 庫，主要用於主題建模和文件相似度分析。雖然它在英文文本處理上表現出色，但要處理中文，還需要一些額外的步驟。
Gensim 處理中文的挑戰與解決方案
- 分詞: 中文不像英文有明顯的空格分隔單詞，因此需要先進行分詞。常用的中文分詞工具有 Jieba、HanLP 等。
- 字元編碼: Gensim 預設處理的是 ASCII 編碼，對於中文，你需要確保