機械学習データの前処理 - Word2Vec の使用

導入：

Word2Vec は、通常、ニューラル ネットワークをトレーニングすることによって語彙内の単語の埋め込みを学習する強力な単語ベクトル表現方法です。単語間の意味関係をキャプチャでき、感情分析を含む多くの自然言語処理タスクで適切に実行されます。​ 

コード：

キーコード：

# 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]

処理された単語ベクトル:

 

完全なコード:

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}")

知らせ：

ここには訓練データと予測データが 1 つしかなく、モデルを訓練することはできません。トレーニングが必要な場合は、完全なトレーニング データを提供するか、事前トレーニングされたモデルを提供する必要があります。