为新闻推荐系统预训练词向量和实体向量为新闻推荐系统预训练词向量和实体向量
新闻推荐系统近年来发展迅速，其中一个重要的技术突破是深度知识感知网络 (DKN) 的出现。DKN 能够利用知识图谱 (KG) 中的实体信息来增强新闻推荐的准确性。为了训练 DKN 模型，我们需要预先训练词向量和实体向量，本文将介绍如何使用 Word2Vec 和 TransE 模型来完成这一任务。 用 Word2Vec 训练词向量 Word2Vec 是一种常用的词向量训练模型，它能够将词语映射到一个高维向量空间中，并学习到词语之间的语义关系。在 DKN 中，我们需要将新闻标题和文本中的词语转换为向量表示，以便模型能够理解文本内容。 我们可以使用 Gensim 库中的 Word2Vec 模型来训练词向量。Gensim 提供了简单易用的接口，可以方便地加载文本数据并训练模型。 首先，我们定义一个类 MySentenceCollection 来读取新闻文本数据。该类实现了迭代器接口，可以逐行读取文本文件并将其转换为词语列表。 接下来，我们定义一个函数 train_word2vec [...]