想求一个word2vec的CBOW模型词向量化的代码，我用的是python，目前找到的都是skip-gram模型，想找一CBOW模型的
【以下回答由 GPT 生成】
CBOW（Continuous Bag of Words）模型是一种常用的词向量化方法，它可以将词语转换为连续的向量表示。下面是使用Python实现CBOW模型的代码示例。
首先，需要导入所需的库和模块：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Embedding, Lambda
from keras.preprocessing import sequence
from keras.utils import np_utils
from keras.datasets import imdb
import numpy as np
然后，需要加载数据集并进行预处理：
# 加载IMDB电影评论数据集
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = imdb.load_data()
# 对数据进行预处理，将句子长度统一为100
max_sentence_length = 100
X_train = sequence.pad_sequences(X_train, maxlen=max_sentence_length)
X_test = sequence.pad_sequences(X_test, maxlen=max_sentence_length)
接下来，定义CBOW模型：
# 定义CBOW模型
cbow_model = Sequential()
cbow_model.add(Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, input_length=max_sentence_length))
cbow_model.add(Lambda(lambda x: np.mean(x, axis=1), output_shape=(300,)))
cbow_model.add(Dense(2, activation='softmax'))
cbow_model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
在训练模型之前，需要对标签数据进行处理：
# 对标签数据进行处理
y_train = np_utils.to_categorical(y_train)
y_test = np_utils.to_categorical(y_test)
接下来，使用加载的数据和标签进行模型训练：
# 模型训练
cbow_model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), batch_size=64, epochs=10)
最后，可以使用训练好的模型进行预测：
# 使用训练好的模型进行预测
y_pred = cbow_model.predict_classes(X_test)
以上就是一个使用CBOW模型进行词向量化的Python代码示例。请确保已经安装好相关的依赖库（如Keras、NumPy等）才能正确执行该代码。
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