Word2vec tsne 图答案

【问题标题】：Word2vec tsne plotWord2vec tsne 图
【发布时间】：2018-11-03 05:02:44
【问题描述】：

我正在尝试可视化我从亚马逊评论语料库创建的 word2vec .....我采样了大约 5k 正面和 5k 负面行....分数列包含评论是正面还是负面.... 这是我的代码： **

For avg w2v i did this…(list of sent contains the avg w2v for each review)
w2v_model=gensim.models.Word2Vec(list_of_sent,min_count=5,size=50, workers=4)
Y = w2v_model[w2v_model.wv.vocab]
tsne = TSNE(n_components=2, perplexity = 30)
tsne_data = tsne.fit_transform(Y)

现在我想根据分数来绘制这些图，即蓝点表示阳性，红色表示阴性.......我不知道该怎么做!!...... 任何帮助将不胜感激..

【问题讨论】：

标签： python plot visualization word2vec dimensionality-reduction

【解决方案1】：

如果我理解正确，您基本上是想创建一个散点图 X= TSNE Component 1, Y= TSNE Component 2 并由目标变量（正或负）着色

以下示例代码实现了这一点：：

tsneDf = pd.DataFrame(data = tsne_data ,columns = ['TSNE component 1', 
'TSNE component 2'])
 #Create a dataframe of TSNE Compoenent and the Score Column
finalDf = pd.concat([tsneDf, df[['ScoreColumn']]], axis = 1)

#Now we jsut plot a scatter plot
fig = plt.figure(figsize = (8,8))
ax = fig.add_subplot(1,1,1) 
ax.set_xlabel('TSNE Component 1', fontsize = 15)
ax.set_ylabel('TSNE Component 2', fontsize = 15)
ax.set_title('2 component TSNE', fontsize = 20)

#In this example 0:Negative and 1:Positive and we map respective colour
targets = [0, 1] 
colors = ['r', 'g']
for target, color in zip(targets,colors):
indicesToKeep = finalDf['ScoreColumn'] == target
ax.scatter(finalDf.loc[indicesToKeep, 'TSNE component 1']
           , finalDf.loc[indicesToKeep, 'TSNE component 2']
           , c = color
           , s = 25,alpha=0.4)
ax.legend(targets)
ax.grid()

示例结果如下（我的数据）

【讨论】：

感谢您提供的信息...成功了...！！

【解决方案2】：

您已将数据集映射为二维，因此，数据集可以转换为 3 列，其中您的 x,y 将来自 t-SNE 和正负分类列

您可以使用 matplotlib 的 Scatterplot 进行相同的绘制

【讨论】：