假设字典中有 1000 个单词(A1、A2、...、A1000)。据我了解，在单词嵌入或 word2vec 方法中，它的目的是用一个向量表示字典中的每个单词，其中每个元素表示该单词与字典中其余单词的相似度。每个向量应该有 999 个维度，或者每个 word2vec 向量的大小应该是 999，这样说是否正确？
但是使用 Gensim Python，我们可以修改 Word2vec 的“size”参数的值，在本例中假设 size = 100。那么“size=100”是什么意思呢？如果我们提取 A1 的输出向量，表示为 (x1,x2,...,x100)，那么在这种情况下 x1,x2,...,x100 代表什么？
最佳答案
“[word2vec] 旨在用一个向量表示字典中的每个单词，其中每个元素表示该单词与字典中其余单词的相似度”，但情况并非如此。
相反，给定特定的目标维度(例如 100)，Word2Vec 算法会逐渐训练 100 维的单词向量，以便更好地完成其训练任务，即预测附近的单词。
这个迭代过程往往会迫使相关的单词彼此“接近”，大致与它们的相似度成比例 - 甚至进一步，这个 100 维空间中的各种“方向”通常倾向于与人类可感知的相匹配语义类别。因此，著名的“wv(king) - wv(man) + wv(woman) ~= wv(queen)”示例通常有效，因为“男性/女性”和“皇室”是空间中模糊一致的区域/方向。
单独的尺寸并没有任何意义。训练过程包括随机性，随着时间的推移，就会“做任何有效的事情”。有意义的方向并不与尺寸轴完全对齐，而是与所有尺寸成一定角度。 (也就是说，您不会发现 v[77] 是一个类似性别的维度。相反，如果您采用数十个交替的类似男性和女性的单词对，并且平均所有差异，您可能会发现一些暗示性别方向的 100 维向量维度。)
您可以选择任何您想要的“大小”，但当您有足够的训练数据时，100-400 是常见值。
关于python - word2vec向量[gensim库]的 "size"是什么意思？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/53587960/