Vorverarbeitung von Daten durch maschinelles Lernen – Verwendung von Word2Vec

Einführung:

Word2Vec ist eine leistungsstarke Methode zur Darstellung von Wortvektoren, die typischerweise Worteinbettungen innerhalb eines Vokabulars lernt, indem sie ein neuronales Netzwerk trainiert. Es kann semantische Beziehungen zwischen Wörtern erfassen und eignet sich gut für viele Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache, einschließlich der Stimmungsanalyse.​ 

Code:

Schlüsselcode:

# 将文本转换为Word2Vec向量表示
def text_to_vector(text):
    vector = [word2vec_model.wv[word] for word in text if word in word2vec_model.wv]
    return sum(vector) / len(vector) if vector else [0] * word2vec_model.vector_size

X_train_w2v = [text_to_vector(text) for text in X_train]
X_test_w2v = [text_to_vector(text) for text in X_test]

Verarbeiteter Wortvektor:

 

Vollständiger Code:

import jieba
from gensim.models import Word2Vec
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 假设你有一个包含文本和标签的数据集
# 数据集格式：[(文本1, 标签1), (文本2, 标签2), ...]
data = [("这是一条正面的评论", 1),
        ("这是一条负面的评论", 0),
        # ... 其他样本
       ]

# 分词
def chinese_word_cut(text):
    return list(jieba.cut(text))

# 对文本进行分词处理
data_cut = [(chinese_word_cut(text), label) for text, label in data]

# 划分训练集和测试集
X, y = zip(*data_cut)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练Word2Vec模型
word2vec_model = Word2Vec(sentences=X, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4)

# 将文本转换为Word2Vec向量表示
def text_to_vector(text):
    vector = [word2vec_model.wv[word] for word in text if word in word2vec_model.wv]
    return sum(vector) / len(vector) if vector else [0] * word2vec_model.vector_size

X_train_w2v = [text_to_vector(text) for text in X_train]
X_test_w2v = [text_to_vector(text) for text in X_test]

# 创建SVM分类器
svm_classifier = SVC(kernel='linear')

# 训练模型
svm_classifier.fit(X_train_w2v, y_train)

# 预测
y_pred = svm_classifier.predict(X_test_w2v)

# 评估模型
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

Beachten:

Hier gibt es nur ein Trainingsdaten- und Vorhersagedatenelement, und das Modell kann nicht trainiert werden. Wenn Sie eine Schulung benötigen, müssen Sie vollständige Trainingsdaten oder ein vorab trainiertes Modell bereitstellen.