Word2Vec——使用GloVe训练中文词向量

准备语料

准备好中文语料：中文语料库，或者使用Leavingseason准备好的语料进行训练：http://pan.baidu.com/s/1jHZCvvo

准备源码

到斯坦福GloVe开源代码gihub地址下载代码；解压后将语料×××.txt添加到GloVe-master文件夹下

修改训练语料地址

打开demo.sh文件，修改相应的内容
因为demo默认是下载网上的语料来训练的，因此如果要训练自己的语料，需要注释掉

修改参数设置，将CORPUS设置成语料的名字

CORPUS=text8                                     要生成词向量的文本
VOCAB_FILE=vocab.txt                             得到的词和词频
COOCCURRENCE_FILE=cooccurrence.bin
COOCCURRENCE_SHUF_FILE=cooccurrence.shuf.bin
BUILDDIR=build
SAVE_FILE=vectors
VERBOSE=2
MEMORY=4.0                                        内存
VOCAB_MIN_COUNT=5                                 最小词频数
VECTOR_SIZE=50                                    词向量维度
MAX_ITER=15                                       训练迭代次数
WINDOW_SIZE=15                                    上下文窗口数
BINARY=2                                          保存文件类型（2进制）
NUM_THREADS=8                                     线程数
X_MAX=10

执行bash文件

进入到主文件夹下

make

bash demo.sh

注意，如果训练数据较大，则训练时间较长，那么建议使用nohup来运行程序

nohup bash demo.sh >output.txt 2>&1 &

训练后会得到vetors.txt，打开后在第一行加上vacob_size vector_size，这样才能用word2vec的load函数加载成功
vacob_size vector_size可在训练时看到：

参数说明

进入glove目录下，首先先参考README.txt,里面主要介绍这个程序包含了四部分子程序，按步骤分别是vocab_count、cooccur、shuffle、glove：

1. vocab_count:用于计算原文本的单词统计（生成vocab.txt,每一行为：单词 词频）
2. cooccur：用于统计词与词的共现，类似word2vec的窗口内的任意两个词（生成的是cooccurrence.bin,二进制文件）
3. shuffle：对于2中的共现结果重新整理
   ord2vec的窗口内的任意两个词（生成的是cooccurrence.bin,二进制文件）
4. shuffle：对于2中的共现结果重新整理
5. glove：glove算法的训练模型，会运用到之前生成的相关文件（1&3），最终会输出vectors.txt和vectors.bin（前者直接可以打开，下文主要针对它做研究，后者还是二进制文件）