【源码】基于C语言的任务导向词嵌入（ToWE）工具

项目简介

本项目实现了一个基于任务导向词嵌入（ToWE）算法的工具，专门为文本分类任务设计。该工具结合词嵌入技术与任务导向特性，致力于提升特定任务中词向量的质量，借助Word2Vec算法提供高效的词向量训练功能，还支持多种训练参数的配置。

项目的主要特性和功能

1. 任务导向词嵌入：结合任务导向特性，优化词向量在特定任务中的表现。
2. Word2Vec实现：采用经典Word2Vec算法进行词向量训练，训练过程高效。
3. 丰富的训练参数：提供词向量大小、窗口大小、负采样数量等多种训练参数配置，满足不同任务需求。
4. 命令行工具：提供命令行界面，便于用户配置和运行训练任务。

安装使用步骤

安装

确保机器上已安装C语言编译工具（如gcc）和make工具。

使用步骤

编译项目

在项目根目录下运行以下命令进行编译： bash make

训练词向量

使用以下命令进行词向量训练： bash ./towe -train 训练语料文件路径 -output 输出文件路径 -cbow 1 -size 300 -negative 25 -hs 1 -sample 1e-4 -threads 30 -binary 0 -iter 20 -alpha2 0.1 -beta 0.1 -group_count 50 -list domainwords.txt 参数说明： - -train：指定训练语料文件路径。 - -output：指定输出词向量文件的路径。 - -cbow：选择使用CBOW模型（1）或Skip-gram模型（0）。 - -size：设置词向量的大小。 - -negative：设置负采样的数量。 - -hs：选择是否使用层次softmax（1为使用，0为不使用）。 - -sample：设置词汇采样的阈值。 - -threads：设置训练时使用的线程数。 - -binary：选择是否以二进制格式保存词向量（1为二进制，0为文本格式）。 - -iter：设置训练的迭代次数。 - -alpha2：设置任务导向组件的学习率。 - -beta：设置组合参数（即论文中的λ）。 - -group_count：设置用于构建显著词对的随机样本大小。 - -list：指定包含领域特定词汇的文件路径。 训练完成后，词向量将保存到指定的输出文件中。

使用word2vec.c代码

若需直接使用word2vec.c代码进行词向量训练，可按以下步骤操作： 1. 确保理解代码中参数的含义和设置方法。 2. 配置训练参数，包括词汇表大小、词向量大小、窗口大小等。 3. 使用以下命令编译代码： bash gcc word2vec.c -o word2vec 4. 运行生成的可执行文件开始训练： bash ./word2vec 训练完成后，词向量将保存到指定的输出文件中。

下载地址

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