基于Word2Vec模型提取交易文本数值信息的方法咨询

我已使用gensim库的Word2Vec训练银行交易备注中货币金额及其他数值数据的词嵌入，目标是实现从后续输入字符串中提取对应金额与货币类型信息。

现有方案设计 #

模型输入字符串样例如下：

"AMAZON.COM TXNw98e7r3347 USD 49.00 @ 1.283"

预处理环节首先完成分词，随后执行两类替换：

• 将所有符合货币金额规则的token（仅由数字、逗号组成，且至多包含1个小数点的字符串）统一替换为特殊标记VALUE_TOKEN
• 手动将汇率数值替换为RATE_TOKEN

预处理后的分词结果样例为：

["AMAZON", ".COM", "TXNw", "98", "e", "7", "r", "3347", "USD", "VALUE_TOKEN", "@", "RATE_TOKEN"]

将所有预处理完成的字符串列表存入变量data后，通过如下代码训练模型：

from gensim.models import Word2Vec
model = Word2Vec(data, window=3, min_count=3)

当前重点关注模型中VALUE_TOKEN、RATE_TOKEN以及各类货币标识（USD、EUR、CAD等）的嵌入向量，但模型训练完成后暂不明确后续落地应用的方法。

待解决问题 #

假设有一条模型训练阶段从未见过的新输入字符串，样例如下：

new_string = "EUR 299.99 RATE 1.3289 WITH FEE 5.00"

需求是使用训练好的model完成两类识别：

• 识别新字符串中与VALUE_TOKEN上下文相似度最高的token（预期返回结果为["299.99", "5.00"]）
• 识别与RATE_TOKEN最接近的token（预期返回结果为"1.3289"）

即基于模型学习到的嵌入表示完成数值类token的分类。
目前可以按照训练数据的预处理逻辑处理新字符串，但存在核心矛盾：由于无法提前识别哪个数值是汇率，["299.99", "5.00", "1.3289"]三类数值token会被标记为同一类（要么标记为VALUE_TOKEN，要么标记为新的UNIDENTIFIED_TOKEN）。
已调研过most_similar、similarity等内置方法，但这类方法无法适配不一定存在于词表中的token，现咨询两个核心问题：

1. 应采用什么方法实现上述需求
2. 当前的技术实现思路是否合理

你的思路有基础合理性，但存在两个核心设计缺陷，调整后可直接落地，不需要引入额外复杂模型。

现有思路的核心问题 #

你当前预处理逻辑把所有金额类数值全替换成了VALUE_TOKEN，等于模型从来没在对应语义位置见过具体数值token的上下文——所有数值位置都被占位符填充，模型根本学不到「不同上下文对应的数值类型差异」，这也是most_similar类方法失效的根本原因：待识别的数值token要么不在词表中，要么嵌入是无意义的随机值，根本没法直接比对相似度。

可落地的实现方案 #

分三步调整，完全基于你现有的Word2Vec模型就能实现需求：

1. 调整训练阶段的预处理逻辑
   不要把所有数值都替换成占位符，改用半替换策略：训练时随机保留30%左右的原始数值token不替换，剩下70%替换为对应占位符（交易金额位置换VALUE_TOKEN，汇率位置换RATE_TOKEN）。这个逻辑和Word2Vec原生的负采样、子采样逻辑兼容，目的是让模型同时学到占位符的通用语义，以及「数值token出现在某类上下文时对应某类标签」的特征。注意货币代码（USD/EUR/CAD这类）全程不要替换，保留原始token，它们是判断上下文类别的核心特征。
2. 推理阶段计算上下文向量
   处理新字符串时，不要提前把数值替换成统一占位符，先正常分词，把所有符合数值规则的token单独拎出来作为待分类候选。
   对每个候选数值token，取它窗口范围内（和训练参数保持一致，即前后各3个token）所有存在于词表中的非数值token，将这些token的嵌入求平均，得到该候选位置的上下文嵌入向量。同时直接从训练好的模型里取出VALUE_TOKEN和RATE_TOKEN的嵌入向量，作为两个类别的锚点向量。
3. 相似度匹配完成分类
   计算每个候选位置的上下文嵌入和两个类别锚点向量的余弦相似度：
   • 和VALUE_TOKEN锚点相似度更高的，判定为交易金额
   • 和RATE_TOKEN锚点相似度更高的，判定为汇率
     你给出的样例中，1.3289的前一个token是RATE，和训练时RATE_TOKEN的典型上下文（前接@/RATE类标识，后无其他数值）高度匹配，自然会被分到汇率类；299.99前接货币代码EUR，5.00前接FEE，都是训练时VALUE_TOKEN的典型上下文，会被分到金额类，完全符合预期。

补充优化点 #

• 准确率调优不需要换大模型，只要把训练时的原始数值保留比例调到20%-40%区间，保证两类占位符的上下文特征被充分学习即可
• 计算上下文向量时，直接跳过不在词表里的罕见token即可，不影响整体匹配效果——核心判定特征永远是高频的上下文标识（货币代码、@、RATE、FEE这类）
• 不要尝试给未见的数值token单独训练嵌入，数值本身的字面量和语义无关，类别的判断核心永远是上下文，和数值大小没有关系

内容的提问来源于stack exchange，提问作者esljkfgh