tensorflow2.x 实现 word2vec，请给出详细代码-DPDK中文网

以下是使用TensorFlow 2.x实现Word2Vec的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Embedding, GlobalAveragePooling1D
from tensorflow.keras.models import Sequential

# 定义数据集，假设已经准备好了文本数据和标签数据
text_data = ...
label_data = ...

# 构建词汇表
tokenizer = tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts(text_data)
vocab_size = len(tokenizer.word_index) + 1

# 将文本数据转换为数值序列表示
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(text_data)

# 定义窗口大小和上下文词数
window_size = 2
context_size = window_size * 2

# 构建训练样本对（中心词，上下文词）
train_pairs = []
for sequence in sequences:
    for i in range(len(sequence)):
        center_word = sequence[i]
        context_words = sequence[max(0, i - window_size):i] + \
                        sequence[i + 1:min(i + window_size + 1, len(sequence))]
        train_pairs.extend([(center_word, context_word) for context_word in context_words])

# 创建输入和输出列表
input_data = []
output_data = []
for center_word, context_word in train_pairs:
    input_data.append(center_word)
    output_data.append(context_word)

# 转换为NumPy数组，并进行独热编码处理
input_data = tf.keras.utils.to_categorical(input_data, num_classes=vocab_size)
output_data = tf.keras.utils.to_categorical(output_data, num_classes=vocab_size)

# 定义Word2Vec模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=100))  # 嵌入层
model.add(GlobalAveragePooling1D())  # 全局平均池化层
model.add(Dense(vocab_size, activation='softmax'))  # 输出层

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(input_data, output_data, epochs=10, batch_size=128)

# 获取嵌入矩阵
embedding_matrix = model.get_weights()[0]

# 可以使用 embedding_matrix 进行相似度计算、文本分类等任务

上述代码是一个基本的Word2Vec实现示例，可以根据具体需求进行调整和扩展。

内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问