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前言

词嵌入（Word Embeddings）是自然语言处理（NLP）领域中的基石技术之一。它们将词语从稀疏的、高维的独热编码（one-hot encoding）表示转换为稠密的、低维的向量表示。这些向量能够捕捉词语之间的语义和句法关系，使得相似的词在向量空间中距离更近。Word2Vec是其中一种非常流行且有效的词嵌入算法，由Google的Tomas Mikolov等人在2013年提出。它主要包含两种模型架构：CBOW（Continuous Bag-of-Words，连续词袋模型）和Skip-gram（跳字模型）。

本篇博客将聚焦于Skip-gram模型，并结合**负采样（Negative Sampling）**这一重要的优化技巧，通过PyTorch框架从零开始实现一个Word2Vec模型。我们将详细探讨数据预处理的每一个步骤，如何构建模型，如何进行训练，以及训练完成后如何应用得到的词向量来寻找相似词。通过深入代码细节，我们希望能帮助读者更好地理解Word2Vec的内部工作原理及其在PyTorch中的实现。

我们将依赖一系列辅助脚本来处理数据、可视化训练过程以及进行模型训练。让我们一步步揭开Word2Vec的神秘面纱。

完整代码:下载链接

辅助工具

在构建和训练Word2Vec模型之前，我们首先介绍一下项目中用到的一些辅助Python脚本。这些脚本提供了数据加载、预处理、可视化以及训练监控等常用功能。

1. 绘图工具 (utils_for_huitu.py)

这个脚本主要封装了使用matplotlib进行绘图的常用函数，特别是在Jupyter Notebook环境中，它包含了一个Animator类，可以动态地展示训练过程中的损失变化。

# 导入必要的包
import matplotlib.pyplot as plt  # 用于创建和操作 Matplotlib 图表
from matplotlib_inline import backend_inline  # 用于在Jupyter中设置Matplotlib输出格式
from IPython import display  # 用于后续动态显示（如 Animator）
import torch  # 导入PyTorch库，用于处理张量类型的图像
import numpy as np  # 导入NumPy，可能用于数据处理
import matplotlib as mpl  # 导入Matplotlib主模块，用于设置图像属性def set_figsize(figsize=(3.5, 2.5)):"""设置matplotlib图形的大小参数:figsize: tuple[float, float] - 图形大小，形状为 (宽度, 高度)，单位为英寸输出:无返回值"""plt.rcParams['figure.figsize'] = figsize  # 设置图形默认大小def use_svg_display():"""使用 SVG 格式在 Jupyter 中显示绘图输入：无输出：无返回值"""backend_inline.set_matplotlib_formats('svg')  # 设置 Matplotlib 使用 SVG 格式def set_axes(axes, xlabel, ylabel, xlim, ylim, xscale, yscale, legend):"""设置 Matplotlib 的轴  输入：axes: Matplotlib 的轴对象  # 输入参数：轴对象xlabel: x 轴标签  # 输入参数：x 轴标签ylabel: y 轴标签  # 输入参数：y 轴标签xlim: x 轴范围  # 输入参数：x 轴范围ylim: y 轴范围  # 输入参数：y 轴范围xscale: x 轴刻度类型  # 输入参数：x 轴刻度类型yscale: y 轴刻度类型  # 输入参数：y 轴刻度类型legend: 图例标签列表  # 输入参数：图例标签输出：无返回值  # 函数无显式返回值"""axes.set_xlabel(xlabel)  # 设置 x 轴标签axes.set_ylabel(ylabel)  # 设置 y 轴标签axes.set_xscale(xscale)  # 设置 x 轴刻度类型axes.set_yscale(yscale)  # 设置 y 轴刻度类型axes.set_xlim(xlim)  # 设置 x 轴范围axes.set_ylim(ylim)  # 设置 y 轴范围if legend:  # 检查是否提供了图例标签axes.legend(legend)  # 如果有图例，则设置图例axes.grid()  # 为轴添加网格线class Animator:"""在动画中绘制数据，仅针对一张图的情况"""def __init__(self, xlabel=None, ylabel=None, legend=None, xlim=None,ylim=None, xscale='linear', yscale='linear',fmts=('-', 'm--', 'g-.', 'r:'), nrows=1, ncols=1,figsize=(3.5, 2.5)):"""初始化 Animator 类 输入：xlabel: x 轴标签，默认为 None  # 输入参数：x 轴标签ylabel: y 轴标签，默认为 None  # 输入参数：y 轴标签legend: 图例标签列表，默认为 None  # 输入参数：图例标签xlim: x 轴范围，默认为 None  # 输入参数：x 轴范围ylim: y 轴范围，默认为 None  # 输入参数：y 轴范围xscale: x 轴刻度类型，默认为 'linear'  # 输入参数：x 轴刻度类型yscale: y 轴刻度类型，默认为 'linear'  # 输入参数：y 轴刻度类型fmts: 绘图格式元组，默认为 ('-', 'm--', 'g-.', 'r:')  # 输入参数：线条格式nrows: 子图行数，默认为 1  # 输入参数：子图行数ncols: 子图列数，默认为 1  # 输入参数：子图列数figsize: 图像大小元组，默认为 (3.5, 2.5)  # 输入参数：图像大小输出：无返回值  # 方法无显式返回值定义位置：:numref:`sec_softmax_scratch`  # 指明定义的参考位置"""if legend is None:  # 检查 legend 是否为 Nonelegend = []  # 如果为 None，则初始化为空列表use_svg_display()  # 设置绘图显示为 SVG 格式self.fig, self.axes = plt.subplots(nrows, ncols, figsize=figsize)  # 创建绘图对象和子图if nrows * ncols == 1:  # 判断是否只有一个子图self.axes = [self.axes, ]  # 如果是单个子图，将 axes 转为列表self.config_axes = lambda: set_axes(  # 定义 lambda 函数配置坐标轴self.axes[0], xlabel, ylabel, xlim, ylim, xscale, yscale, legend)  # 调用 set_axes 设置参数self.X, self.Y, self.fmts = None, None, fmts  # 初始化数据和格式属性def add(self, x, y):"""向图表中添加多个数据点  输入：x: x 轴数据点  # 输入参数：x 轴数据y: y 轴数据点  # 输入参数：y 轴数据输出：无返回值  # 方法无显式返回值"""if not hasattr(y, "__len__"):  # 检查 y 是否具有长度属性（是否可迭代）y = [y]  # 如果不可迭代，将 y 转为单元素列表n = len(y)  # 获取 y 的长度if not hasattr(x, "__len__"):  # 检查 x 是否具有长度属性x = [x] * n  # 如果不可迭代，将 x 扩展为与 y 同长度的列表if not self.X:  # 检查 self.X 是否已初始化self.X = [[] for _ in range(n)]  # 如果未初始化，为每条线创建空列表if not self.Y:  # 检查 self.Y 是否已初始化self.Y = [[] for _ in range(n)]  # 如果未初始化，为每条线创建空列表for i, (a, b) in enumerate(zip(x, y)):  # 遍历 x 和 y 的数据对if a is not None and b is not None:  # 检查数据点是否有效self.X[i].append(a)  # 将 x 数据点添加到对应列表self.Y[i].append(b)  # 将 y 数据点添加到对应列表self.axes[0].cla()  # 清除当前轴的内容for x, y, fmt in zip(self.X, self.Y, self.fmts):  # 遍历所有数据和格式self.axes[0].plot(x, y, fmt)  # 绘制每条线self.config_axes()  # 调用 lambda 函数配置坐标轴display.display(self.fig)  # 显示当前图形display.clear_output(wait=True)  # 标记当前输出为待清除，但由于 wait=True，它不会立即清除，而是等待下一次 display.display()。def show_list_len_pair_hist(legend, xlabel, ylabel, xlist, ylist):"""绘制列表长度对的直方图，用于比较两组列表中元素长度的分布参数:legend: list[str] - 图例标签，形状为 (2,)，分别对应xlist和ylist的标签xlabel: str - x轴标签ylabel: str - y轴标签xlist: list[list] - 第一组列表，形状为 (样本数量, 每个样本的元素数)ylist: list[list] - 第二组列表，形状为 (样本数量, 每个样本的元素数)输出:无返回值，但会显示生成的直方图"""set_figsize()  # 设置图形大小# plt.hist返回的三个值：# n: list[array] - 每个bin中的样本数量，形状为 (2, bin数量)# bins: array - bin的边界值，形状为 (bin数量+1,)# patches: list[list[Rectangle]] - 直方图的矩形对象，形状为 (2, bin数量)_, _, patches = plt.hist([[len(l) for l in xlist], [len(l) for l in ylist]])  # 绘制两组数据长度的直方图plt.xlabel(xlabel)  # 设置x轴标签plt.ylabel(ylabel)  # 设置y轴标签# 为第二组数据(ylist)的直方图添加斜线图案，以区分两组数据for patch in patches[1].patches:  # patches[1]是ylist对应的矩形对象列表patch.set_hatch('/')  # 设置填充图案为斜线plt.legend(legend)  # 添加图例

解读：

• set_figsize 和 use_svg_display 用于基础的Matplotlib绘图设置。
• set_axes 是一个通用的函数，用于配置图表的坐标轴标签、范围、刻度类型和图例。
• Animator 类是实现动态绘图的关键。在训练循环中，我们可以周期性地调用其add方法，传入当前的训练轮次（或迭代次数）和对应的损失值（或其他指标）。Animator会清除旧的图像并重新绘制，从而在Jupyter Notebook中形成动画效果，直观地展示训练趋势。
• show_list_len_pair_hist 函数用于绘制两个列表集合中，各子列表长度分布的直方图，方便进行数据分析和比较。

2. 数据处理工具 (utils_for_data.py)

这个脚本是Word2Vec数据预处理的核心，包含了从读取原始文本、构建词汇表、下采样、生成中心词-上下文词对、负采样到最终打包成PyTorch DataLoader的完整流程。

from collections import Counter  # 导入 Counter 类
from collections import Counter  # 用于词频统计
import torch  # PyTorch 核心库
from torch.utils import data  # PyTorch 数据加载工具
import numpy as np  # NumPy 用于数组操作
import random  # 导入随机模块，用于下采样和负采样
import math  # 导入数学函数模块，用于概率计算
import osdef count_corpus(tokens):"""统计词元的频率参数:tokens: 词元列表，可以是：- 一维列表，例如 ['a', 'b']- 二维列表，例如 [['a', 'b'], ['c']]返回值:Counter: Counter 对象，统计每个词元的出现次数"""# 如果输入为空列表，直接返回空计数器if not tokens:  # 等价于 len(tokens) == 0return Counter()# 检查输入是否为二维列表if isinstance(tokens[0], list):# 将二维列表展平为一维列表flattened_tokens = [token for sublist in tokens for token in sublist]else:# 如果是一维列表，直接使用原列表flattened_tokens = tokens# 使用 Counter 统计词频并返回return Counter(flattened_tokens)class Vocab:"""文本词表类，用于管理词元及其索引的映射关系"""def __init__(self, tokens=None, min_freq=0, reserved_tokens=None):"""初始化词表Args:tokens: 输入的词元列表，可以是1D或2D列表，默认为空列表min_freq: 词元最小出现频率，小于此频率的词元将被忽略，默认为0reserved_tokens: 预留的特殊词元列表（如'<pad>'），默认为空列表"""# 处理默认参数self.tokens = tokens if tokens is not None else []self.reserved_tokens = reserved_tokens if reserved_tokens is not None else []# 统计词元频率并按频率降序排序counter = self._count_corpus(self.tokens)self._token_freqs = sorted(counter.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)# 初始化词表，'<unk>'为未知词元，索引为0self.idx_to_token = ['<unk>'] + self.reserved_tokensself.token_to_idx = {token: idx for idx, token in enumerate(self.idx_to_token)}# 添加满足最小频率要求的词元到词表for token, freq in self._token_freqs:if freq < min_freq:breakif token not in self.token_to_idx:self.idx_to_token.append(token)self.token_to_idx[token] =