Keras中加载预训练的词向量

Keras中加载预训练好的词向量，经常用到，所以记录下。

vocab={} # 词汇表为数据预处理后得到的词汇字典

# 构建词向量索引字典
## 读入词向量文件，文件中的每一行的第一个变量是单词，后面的一串数字对应这个词的词向量
glove_dir="./data/zhwiki_2017_03.sg_50d.word2vec"
f=open(glove_dir,"r",encoding="utf-8")
## 获取词向量的维度,l表示单词数，w为某个单词转化为词向量后的维度,注意，部分预训练好的词向量的第一行并不是该词向量的维度
l,w=f.readline().split()
## 创建词向量索引字典
embeddings_index={}
for line in f:
    ## 读取词向量文件中的每一行
    values=line.split()
    ## 获取当前行的词
    word=values[0]
    ## 获取当前词的词向量
    coefs=np.asarray(values[1:],dtype="float32")
    ## 将读入的这行词向量加入词向量索引字典
    embeddings_index[word]=coefs
f.close()

# 构建词向量矩阵，预训练的词向量中没有出现的词用0向量表示
## 创建一个0矩阵，这个向量矩阵的大小为（词汇表的长度+1，词向量维度）
embedding_matrix=np.zeros((len(vocab)+1,w))
## 遍历词汇表中的每一项
for word,i in vocab.items():
    ## 在词向量索引字典中查询单词word的词向量
    embedding_vector=embeddings_index.get(word)
    ## 判断查询结果，如果查询结果不为空,用该向量替换0向量矩阵中下标为i的那个向量
    if embedding_vector is not None:
        embedding_matrix[i]=embedding_vector

# 修改模型中嵌入层代码
embedder=Embedding(len(vocab)+1,w,input_length = 64, weights = [embedding_matrix], trainable = False))