Windows下基于python3使用word2vec训练中文维基百科语料(二)

在上一篇对中文维基百科语料处理将其转换成.txt的文本文档的基础上，我们要将为文本转换成向量，首先都要对文本进行预处理

步骤四：由于得到的中文维基百科中有许多繁体字，所以我们现在就是将繁体字转换成简体字

opencc工具进行繁简转换，首先去下载opencc：https://bintray.com/package/files/byvoid/opencc/OpenCC
下载完成之后解压即可，随后使用命令：
opencc -i wiki.zh.text -o wiki.zh.jian.text -c t2s.json进行转换

将之前获得的wiki.zh.text和解压后的opencc放在一个文件夹中，然后用上述命令执行，将转换后的简体中文保存在 wiki.zh.jian.text中

 

步骤五：得到简体中文文档后，对中文首先进行分词，分词采用jieba，代码如下：

 #文章分词
 import jieba
 import jieba.analyse
 import codecs
 def cut_words(sentence):
    #print sentence
     return " ".join(jieba.cut(sentence)).encode('utf-8')
 f=codecs.open('wiki.zh.jian.text','r',encoding="utf8")
 target = codecs.open("wiki.zh.jian.seg.txt", 'w',encoding="utf8")
 print ('open files')
 line_num=1
 line = f.readline()
 while line:
     print('---- processing', line_num, 'article----------------')
     line_seg = " ".join(jieba.cut(line))
     target.writelines(line_seg)
     line_num = line_num + 1
     line = f.readline()
 f.close()
 target.close()
 exit()
 while line:
     curr = []
     for oneline in line:
         #print(oneline)
         curr.append(oneline)
     after_cut = map(cut_words, curr)
     target.writelines(after_cut)
     print ('saved',line_num,'articles')
     exit()
     line = f.readline1()
 f.close()
 target.close()

如图：分词完毕

步骤六：分词结束，就可以训练词向量啦

参数说明：

class gensim.models.word2vec.Word2Vec(sentences=None,size=100,alpha=0.025,window=5, min_count=5, max_vocab_size=None, sample=0.001,seed=1, workers=3,min_alpha=0.0001, sg=0, hs=0, negative=5, cbow_mean=1, hashfxn=<built-in function hash>,iter=5,null_word=0, trim_rule=None, sorted_vocab=1, batch_words=10000)　　

参数含义如下（转自http://blog.csdn.net/szlcw1/article/details/52751314）：
· sentences：可以是一个·ist，对于大语料集，建议使用BrownCorpus,Text8Corpus或·ineSentence构建。
· sg： 用于设置训练算法，默认为0，对应CBOW算法；sg=1则采用skip-gram算法。
· size：是指特征向量的维度，默认为100。大的size需要更多的训练数据,但是效果会更好. 推荐值为几十到几百。
· window：表示当前词与预测词在一个句子中的最大距离是多少
· alpha: 是学习速率
· seed：用于随机数发生器。与初始化词向量有关。
· min_count: 可以对字典做截断. 词频少于min_count次数的单词会被丢弃掉, 默认值为5
· max_vocab_size: 设置词向量构建期间的RAM限制。如果所有独立单词个数超过这个，则就消除掉其中最不频繁的一个。每一千万个单词需要大约1GB的RAM。设置成None则没有限制。
· sample: 高频词汇的随机降采样的配置阈值，默认为1e-3，范围是(0,1e-5)
· workers参数控制训练的并行数。
· hs: 如果为1则会采用hierarchica·softmax技巧。如果设置为0（defau·t），则negative sampling会被使用。
· negative: 如果>0,则会采用negativesamp·ing，用于设置多少个noise words
· cbow_mean: 如果为0，则采用上下文词向量的和，如果为1（defau·t）则采用均值。只有使用CBOW的时候才起作用。
· hashfxn： hash函数来初始化权重。默认使用python的hash函数
· iter： 迭代次数，默认为5
· trim_rule： 用于设置词汇表的整理规则，指定那些单词要留下，哪些要被删除。可以设置为None（min_count会被使用）或者一个接受()并返回RU·E_DISCARD,uti·s.RU·E_KEEP或者uti·s.RU·E_DEFAU·T的函数。
· sorted_vocab： 如果为1（defau·t），则在分配word index 的时候会先对单词基于频率降序排序。
· batch_words：每一批的传递给线程的单词的数量，默认为10000

 

具体代码如下：

 #!/usr/bin/env python
 # -*- coding:utf-8 -*-
 import logging
 import os
 import sys
 import multiprocessing
 wiki.zh.text.model wiki.zh.text.vector
 from gensim.models import Word2Vec
 from gensim.models.word2vec import LineSentence

 if __name__ == '__main__':
     program = os.path.basename(sys.argv[0])
     logger = logging.getLogger(program)

     logging.basicConfig(format='%(asctime)s: %(levelname)s: %(message)s')
     logging.root.setLevel(level=logging.INFO)
     logger.info("running %s" % ' '.join(sys.argv))

     # check and process input arguments
     if len(sys.argv) < 4:
         print(globals()['__doc__'] % locals())
         sys.exit(1)
     inp, outp1, outp2 = sys.argv[1:4]

     model = Word2Vec(LineSentence(inp), size=400, window=5, min_count=5,
                      workers=multiprocessing.cpu_count(),iter=100)#向量维度是400维，迭代100次

     # trim unneeded model memory = use(much) less RAM
     # model.init_sims(replace=True)
     model.save(outp1)
     model.wv.save_word2vec_format(outp2, binary=False)

使用命令开始训练
python train_word2vec_model.py wiki.zh.jian.seg.txt wiki.zh.text.model wiki.zh.text.vector

训练过程如下图：

迭代到100轮：

保存结果如图，表示结束：

这时候就表示训练好了，现在就可以开始使用啦！！！