如何从Keras嵌入层获取单词向量
我目前正在使用Keras模型，该模型具有一个嵌入层作为第一层。为了可视化单词之间的关系和相似性，我需要一个函数，该函数返回词汇表中每个元素的单词和向量的映射（例如’love’-[0.21、0.56，…，0.65、0.10]
）。
有什么办法吗？
问题答案：
您可以使用get_weights()嵌入层的方法来获得词嵌入（即，本质上，嵌入层的权重就是嵌入向量）：
# if you have access to the embedding layer explicitly
embeddings = emebdding_layer.get_weights()[0]
# or access the embedding layer through the constructed model
# first `0` refers to the position of embedding layer in the `model`
embeddings = model.layers[0].get_weights()[0]
# `embeddings` has a shape of (num_vocab, embedding_dim)
# `word_to_index` is a mapping (i.e. dict) from words to their index, e.g. `love`: 69
words_embeddings = {w:embeddings[idx] for w, idx in word_to_index.items()}
# now you can use it like this for example
print(words_embeddings['love']) # possible output: [0.21, 0.56, ..., 0.65, 0.10]
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问题内容： 我认为当输入值为0时将输出0，因此以下各层可能会跳过计算或其他操作。 如何运作？ 例： 实际输出为：（数字是随机的） 但是，我认为输出将是： 问题答案： 实际上，设置嵌入层不会导致返回零向量。而是，嵌入层的行为不会改变，它将返回索引为零的嵌入向量。您可以通过检查Embedding层权重（即在您提到的示例中为）来确认这一点。取而代之的是，它将影响诸如RNN层之类的后续层的行为。 如果检查
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主要内容：Word2vecWord嵌入是从单词之类的离散对象到向量和实数的映射的概念。对于机器学习的输入很重要。该概念包括标准函数，它有效地将离散输入对象转换为有用的向量。 单词嵌入输入的示例说明如下所示 - Word2vec Word2vec是用于无监督字嵌入技术的最常用方法。它以这样的方式训练模型：给定的输入词通过使用来预测单词的上下文。 TensorFlow通过多种方式实现这种模型，提高了复杂程度和优化水平，并使用多
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在本章中，我们将了解单词嵌入模型—。Word2vec模型用于在相关模型组的帮助下生成单词嵌入。Word2vec模型使用纯C代码实现，并且手动计算梯度。 PyTorch中word2vec模型的实现在以下步骤中解释 - 第1步 在以下库中实现单词嵌入，如下所述 - 第2步 使用名为word2vec的类实现单词嵌入的Skip Gram模型。它包括：，，，类型的属性。 第3步 实现main方法，以正确的方
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我的问题很简单，但我想不出怎么做。 我有一个带有一些文本的文本区，我想从文本中随机获取5个单词并将它们放入另一个输入字段（自动）。我不想成为特定的单词。随机5个单词。就这样。谢谢！ 例子： “Lorem ipsum dolor sit amet，concetetur adipising elit，sed do eiusmod tempor incidundut labore et dolore m