【AI 大模型】RAG 检索增强生成 ③ ( 文本向量 | Word2Vec 词汇映射向量空间模型 - 算法原理、训练步骤、应用场景、实现细节 | Python 代码示例 )

AI 大模型：RAG 检索愈出现成③

RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索愈出现成模型是自然语言处理领域的一项重要技术。本文将介绍RAG的文本向量、Word2Vec词汇映射向量空间模型的算法原理、训练步骤、应用场景以及Python代码实现细节。

一、文本向量与Word2Vec词汇映射向量空间模型

文本向量是自然语言处理中的一种基础描述方法，它将文本内容映射为高维空间的向量。Word2Vec是一种典型的词汇映射向量空间模型，它可以将词汇映射为固定维度的向量，进而捕捉词汇的语义信息。

二、算法原理

Word2Vec模型首要包括两种架构：CBOW（Continuous Bag-of-Words）和Skip-Gram。CBOW模型通过上下文词汇预测中心词汇，而Skip-Gram模型则相反，通过中心词汇预测上下文词汇。这两种模型都采用神经网络进行训练，利用梯度下降算法优化模型参数，最终得到词汇的向量描述。

三、训练步骤

1. 准备大规模的语料库；

2. 对语料库进行预处理，包括分词、去除停用词等；

3. 初始化神经网络模型；

4. 采用CBOW或Skip-Gram模型进行训练；

5. 使用梯度下降算法优化模型参数；

6. 训练完成后，得到词汇的向量描述。

四、应用场景

1. 文本相似度计算；

2. 文本分类；

3. 情感分析；

4. 机器翻译；

5. 个性化推荐系统等。

五、Python代码实现细节

下面是一个使用Python和gensim库实现Word2Vec模型的示例代码：

        from gensim.models import Word2Vec
        from gensim.models.word2vec import LineSentence
        
        # 训练模型
        model = Word2Vec(LineSentence('text.txt'), size=100, window=5, min_count=5, workers=4)
        
        # 保存模型
        model.save('word2vec.model')
        
        # 加载模型
        model = Word2Vec.load('word2vec.model')
        
        # 获取词汇的向量描述
        vector = model.wv['word']
    

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