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为了实现词嵌入模型并进行语义检索，我将分为以下几个部分详细说明实现过程：数据准备、模型设计、训练过程以及词语嵌入的应用。

首先，我们从指定路径读取训练数据集，将每个句子拆分为词语序列。为了简化计算，仅保留在数据集中至少出现5次的词，将其映射到整数索引。接下来，通过二次采样随机丢弃部分高频词，减少数据集中高频词的过于占优势。

2. 模型设计

选择跳字模型（Skip-Gram）作为词嵌入模型，因为它能够很好地学习词语间的语义关系。模型由嵌入层和跳字层组成，过程如下：

centers与background words的关系，通过随机采样获取各窗口范围内的背景词，并为每个中心词生成多样化的上下文表示。

3. 训练过程

首先，定义损失函数，采用二元交叉熵损失，使用Adam优化器进行训练。训练时，对每个批次的数据进行处理，计算预测结果与真实标签的差异，更新模型参数。

4. 词语嵌入的应用

通过训练好的嵌入模型，输入任意词语可以得到其语义向量表示。实现语义相似度计算时，通过计算向量间的余弦相似度，找到与输入词语最相似的K个词。

在实践中，通过上述步骤构建了完整的词嵌入模型，并验证了其语义表示能力。该模型不仅能够生成预测的上下文还支持语义相似度检索，为后续的自然语言处理任务奠定了基础。