Redis实现高效的词向量计算（redis词向量）

词向量计算在文本分析以及推荐系统的实践中被广泛应用。由于不同词汇之间的相互联系比较紧密，词向量能够通过将词汇视为空间中的点来进行篇章相关性分析，概括出词语在特定文本中的神经含义，并有利于更好地检测文本中隐藏的规律。使用搜索引擎或提取式系统提取词向量有很多方式，其中Redis的处理方法占据重要的角色。

Redis是一种开源的数据库，具有高效的处理能力。使用 Redis 能够更快地处理繁重的文本任务，它的处理过程基于键值的机制，其数据结构支持高效的索引，常用数据类型不仅仅包括字符串和整数，还包括非常灵活的Map、Set、List。考虑到词向量计算比较累积型，因此使用Redis可以构建高效的词向量机制，加快文本处理的速度，更好地支撑文本故事的可视化和定制化的任务分解。

下图展示了从Redis实现词向量计算的流程：

可以看到，首先我们从文本中提取出词语，然后使用Redis存储每个词语。之后，使用特定的参数（如长度、位置、与词语的相关性、相似度），通过Redis给定的词汇计算出相应的词向量，将词语映射到实际空间内对应位置后，就可以建立完整的词向量模型了。

下面是两个实现Redis词向量计算的示例Python代码：

“`python

# 使用redis新建词向量模型

import redis

r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0)

words = [“happy”,”sad”,”angry”,”anxious”,”fearful”]

# 计算每个词汇的向量

for word in words:

vector = somedatacomputation(word)

r.set(word, vector)

```python
# 从redis中提取词向量   
import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
words = ["happy","sad","angry","anxious","fearful"]
# 根据词汇提取其向量
for word in words:
vector = r.get(word)

以上就是Redis实现词向量计算的方式。Redis的特性使其可以在较短的时间内完成繁重的文本分析工作，使得词向量计算更加高效。但是需要注意的是，由于Redis的内存占用量较大，需要在使用的时候根据实际情况对内存占用量进行管理，以免出现缓存溢出等问题。