利用维基百科语料和gensim训练中英文word2vec模型

首先声明本文内容主要参考 

（1）中英文维基百科语料上的Word2Vec实验

（2）Wiki语料处理

旨在记录下自己亲自训练的过程

维基百科语料下载地址

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

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

步骤一  数据预处理

下面这段代码读取了压缩的xml文件，转换为text文本文件并去掉了标点符号

执行python3  process_wiki.py enwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 wiki.en.text生成wiki.en.text

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# Author: Pan Yang ([email protected])
# Copyrigh 2017

from __future__ import print_function

import logging
import os.path
# import six
import sys
sys.path.append("/home/qiyue/qyWindows/D/pyProjects/Wikipedia_Word2vec")

from gensim.corpora import WikiCorpus

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) != 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 = 0

    output = open(outp, 'w')
    wiki = WikiCorpus(inp, lemmatize=False, dictionary={})
    for text in wiki.get_texts():
        output.write(bytes(' '.join(text), 'utf-8').decode('utf-8') + '\n')
        # if six.PY3:
        #     output.write(bytes(' '.join(text), 'utf-8').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 + 1
        if (i % 10000 == 0):
            logger.info("Saved " + str(i) + " articles")

    output.close()
    logger.info("Finished Saved " + str(i) + " articles")

步骤二  模型训练

处理完数据后可以进行模型的训练，代码如下

执行python3 train_word2vec_model.py wiki.en.text wiki.en.text.model wiki.en.text.vector，生成.model模型文件和.vector原始向量文件

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# Author: Pan Yang ([email protected])
# Copyright 2017

from __future__ import print_function

import logging
import os
import sys
import multiprocessing

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("Useing: python train_word2vec_model.py input_text "
              "output_gensim_model output_word_vector")
        sys.exit(1)
    inp, outp1, outp2 = sys.argv[1:4]

    model = Word2Vec(LineSentence(inp), size=200, window=5, min_count=5,
                     workers=multiprocessing.cpu_count())

    model.save(outp1)
    model.wv.save_word2vec_format(outp2, binary=False)

核心训练代码是红色部分代码，可以根据gensim提供的api自行调整模型参数，这个博客详细解释了每个参数的意义可参考

http://blog.csdn.net/svenhuayuncheng/article/details/78751311

步骤三  模型加载和测试

执行完以上两步后，就可以加载和测试模型了，有两种方式，分别加载.model和.vector

# -*- coding:utf-8 -*-

import gensim

# 加载.model文件方式
# model = gensim.models.Word2Vec.load("*.model")
# print(model.most_similar("ball"))

# 加载.vector文件方式
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format("*.vector", binary=False)
print(model.most_similar("football"))

以上利用gensim初步完成了word2vec实验

中文预料特殊处理

对于中文语料，在以上步骤一和步骤二之间要加上对于中文数据的处理步骤，分三小步：

（1）预料中的繁体字转换为简体字

利用opencc工具包，一款繁简体字转换工具

笔者在ubuntu系统下直接sudo apt-get install opencc安装完成，然后在命令行运行以下代码，转换速度非常快

opencc -i fan -o jian -c */zht2zhs.ini

-i参数是输入文件  -o是转换后的输出文件 -c 是预设配置文件，代表转换设置（简到繁，繁到简等等）

（2）分词，利用jieba分词

python3 -m jieba -d ' ' input_file > output_file

（3）编码转换

iconv -c -t UTF-8 input_file -o output_file

笔者学着参考blog中把三步命令写入shell脚本文件中，直接运行.sh文件

之后就可以正常加载和测试中文词汇了