word2vec- -入门 2_综合

英文维基百科语料上的Word2Vec实验

英文维基百科的数据，下载的是xml压缩后的最新数据（下载日期是2015年3月1号），大概14G，下载地址：

https://dumps.wikimedia.org/enwiki/latest/enwiki-latest-pages-articles.xml.bz2

环境：Ubuntu16.04下Python 2.7

参考:http://www.52nlp.cn/%E4%B8%AD%E8%8B%B1%E6%96%87%E7%BB%B4%E5%9F%BA%E7%99%BE%E7%A7%91%E8%AF%AD%E6%96%99%E4%B8%8A%E7%9A%84word2vec%E5%AE%9E%E9%AA%8C/comment-page-1

1、处理包括两个阶段，首先将xml的wiki数据转换为text格式，通过下面这个脚本(process_wiki.py)实现：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# Author: Pan Yang (panyangnlp@gmail.com)
# Copyrigh 2017from __future__ import print_functionimport logging
import os.path
import six
import sys
import iofrom gensim.corpora import WikiCorpusif __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 argumentsif len(sys.argv) != 3:print("Using: python process_wiki.py enwiki.xxx.xml.bz2 wiki.en.text")sys.exit(1)inp, outp = sys.argv[1:3]space = " "i = 0output = io.open(outp, 'w', encoding='utf-8')  #python3下可以不用iowiki = WikiCorpus(inp, lemmatize=False, dictionary={}) #将lemmatize设置为False的主要目的是不使用pattern模块来进行英文单词的词干化处理，无论你是否已经安装了pattern，因为使用pattern会严重影响这个处理过程，变得很慢for text in wiki.get_texts(): #通过get_texts将维基里的每篇文章转换位1行text文本，并且去掉了标点符号等内容if six.PY3:output.write(b' '.join(text).decode('utf-8') + '\n')#   ###another method####    output.write(#            space.join(map(lambda x:x.decode("utf-8"), text)) + '\n')else:output.write(space.join(text) + "\n")i = i + 1if (i % 10000 == 0):logger.info("Saved " + str(i) + " articles")output.close()logger.info("Finished Saved " + str(i) + " articles")

##  执行"python process_wiki.py enwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 wiki.en.text"

注：利用了gensim里的维基百科处理类WikiCorpus，通过get_texts将维基里的每篇文章转换位1行text文本，并且去掉了标点符号等内容，注意这里“wiki = WikiCorpus(inp, lemmatize=False, dictionary={})”将lemmatize设置为False的主要目的是不使用pattern模块来进行英文单词的词干化处理，无论你的电脑是否已经安装了pattern，因为使用pattern会严重影响这个处理过程，变得很慢。

2、有了这个数据后，使用脚本train_word2vec_model.py进行模型训练如下：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-import logging
import os
import sys
import multiprocessingfrom gensim.models import Word2Vec
from gensim.models.word2vec import LineSentenceif __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 argumentsif 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())# trim unneeded model memory = use(much) less RAM# model.init_sims(replace=True)model.save(outp1)model.wv.save_word2vec_format(outp2, binary=False)

## 执行 "python train_word2vec_model.py wiki.en.text wiki.en.text.model wiki.en.text.vector"

获得词向量表示wiki.en.text.vector

3、通过gensim来加载和测试这个模型

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-import gensimmodel = gensim.models.Word2Vec.load_word2vec_format("wiki.en.text.vector", binary=False)result=model.most_similar("queen")
for e in result:print(e[0], e[1])
print('---------------------------------')
print(model.similarity("woman", "man"))
print('---------------------------------')
print(model.doesnt_match("breakfast cereal dinner lunch".split())