Vector 二维单词嵌入中的单词映射

在我的硕士论文中，我创建了Word2Vec模型。我想展示这张图片来澄清结果。但是映射是如何在这个2D空间中显示单词的呢

所有单词都由300 dim的向量表示。它们是如何映射到这个2D图像的？x轴和y轴是什么

代码：

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有几种方法

第一种方法是使用PCA（主成分分析），在x轴上绘制第一个成分，在y轴上绘制第二个成分（并丢弃其他成分）

你不用说你用哪个库来生成你的词向量，它可能有自己的PCA函数。但sklearn有一个： （有一些现成的代码显示如何使用gensim生成向量，然后使用该函数绘制向量。）

您可以尝试的另一种方法是绘制单词向量的前两个维度。这是合理的，因为字向量中的所有维度都应该具有相等的权重。也就是说，从300个维度中选取任何两个维度，都会得到与其他两个维度相同的信息量

但是使用PCA是更为正常的可视化方法

w2v_model.build_vocab(documents)

words = w2v_model.wv.vocab.keys()
vocab_size = len(words)
print("Vocab size", vocab_size)

w2v_model.train(documents, total_examples=len(documents), 

epochs=W2V_EPOCH)
tokenizer = Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts(df_train.text)

vocab_size = len(tokenizer.word_index) + 1
print("Total words", vocab_size)

x_train = pad_sequences(tokenizer.texts_to_sequences(df_train.text), maxlen=SEQUENCE_LENGTH)
x_test = pad_sequences(tokenizer.texts_to_sequences(df_test.text), maxlen=SEQUENCE_LENGTH)

labels = df_train.target.unique().tolist()
labels.append(NEUTRAL)

encoder = LabelEncoder()
encoder.fit(df_train.target.tolist())

y_train = encoder.transform(df_train.target.tolist())
y_test = encoder.transform(df_test.target.tolist())

y_train = y_train.reshape(-1,1)
y_test = y_test.reshape(-1,1)

embedding_matrix = np.zeros((vocab_size, W2V_SIZE))
for word, i in tokenizer.word_index.items():
  if word in w2v_model.wv:
    embedding_matrix[i] = w2v_model.wv[word]
print(embedding_matrix.shape)
embedding_layer = Embedding(vocab_size, W2V_SIZE, weights=[embedding_matrix], input_length=SEQUENCE_LENGTH, trainable=False)