【NLP】3 word2vec库与基于搜狗全网新闻数据集实例

思路参考word2vec构建中文词向量，原文是Linux环境，这里是win10

1. 语料库获取

在搜狗实验室注册并下载全网新闻数据(SogouCA)，完整版共711MB，格式为tar.gz格式，格式如下所示：

解压之后得到一个名为"news_tensite_xml.dat"的文件，解压后1.43G，太大了记事本打不开：

下载样例数据集"news_tensite_xml.smarty.dat"看一下，长这样：

pycharm读取文件路径时，和win10直接复制粘贴过去的\和/符号是反的，参考PyCharm中批量查找及替换，利用快捷键ctrl+ r(replace)可以进行替换

2. 读取dat文件中有效内容、生成txt文件

参考python读取dat文件

代码如下：

f = open(r'...your path/news_tensite_xml.smarty.dat',encoding='utf-8')
print(f.read())
f.close()

报错：

UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xb9 in position 127: invalid start byte

解决办法：修改encoding='gb18030’即可

去除时：

print(item.repalce('','').replace('',''))

报错：

 'str' object has no attribute 'repalce'

解决办法：打错了，应该是replace

生成的txt文件如下所示：

可以看到有些没用的换行符，这是因为本来的语料库就是有是没有内容的：

我们当然不能一个一个去手动修改，这对于相当大的数据集肯定是不高效的，解决办法：*改为+，至少一次匹配，这样得到的txt好看很多

3. 分词

打开命令行，输入：

pip install jieba

这篇博客有jieba分词的详解，最后实现分词并导出txt效果如下：

可以看到效果还是很好的，程序运行结果如下：

Building prefix dict from the default dictionary ...
Loading model from cache C:\Users\YANGSI~1\AppData\Local\Temp\jieba.cache
Loading model cost 0.744 seconds.
Prefix dict has been built successfully.

注意到每次读取和保存程序时都需要声明一下encoding=‘gb18030’，比较麻烦，这里可以另存为的时候直接修改格式为UTF-8：

UTF-8也需要转码，需要’gbk’格式的文件，可以通过如下代码生成：

fpath = '...your path/news_tensite_xml.smartySegDone_ANSI.txt'
file = open(fpath, 'r', encoding='gb18030')
newfpath = '...your path/news_tensite_xml.smartySegDone_gbk.txt'
newf = open(newfpath, 'w')
newf.write(file.read().replace('\ue40c','\t'))
file.close()
newf.close()

4. 构建词向量

训练word2vec的时候内存占用需要额外3G左右，总共大概3.5G的空间，分词时间大概一个小时，最后生成了"news_tensite_xmlSegDone.txt"文件

训练word2vec模型时报错：

 File "E:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\word2vec\wordvectors.py", line 221, in from_binary
    vocab[i] = word.decode(encoding)
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd3 in position 0: invalid continuation byte

这里使用utf-8的数据试试也不行。参考这篇文章解决’utf-8’ codec cann’t decode bytes in position 96-07:unexpected end of data

参考这篇文章查看编码，代码如下：

import chardet
path = '...your path/news_tensite_xml.smartyWord2Vec.bin'
f = open(path,'rb')
data = f.read()
print(chardet.detect(data))

有意思的来了，发现这个.bin文件编码居然也是utf-8编码，用记事本也打得开，说明就不是二进制编码啊，参考上一篇blog，解决方法：

训练时加上：'binary=True’这个参数即可，这个blog写的就是错的，不能训练成功，model也没有cosine的类，参考上一篇blog继续做

model = word2vec.load('...your path/news_tensite_xmlWord2Vec.bin')
print(model.vectors)        # 查看词向量

[[-0.17513306  0.06612565  0.02054873 ... -0.04957951 -0.10750175
  -0.0037561 ]
 [ 0.05434967 -0.0818748  -0.02526366 ...  0.05428585 -0.18850493
   0.21659254]
 [-0.05116278  0.17824839  0.03333148 ...  0.01466534 -0.19820313
   0.24522921]
 ...
 [-0.12983356  0.161402    0.07890003 ...  0.15807958 -0.14913535
  -0.00403439]
 [-0.06313889 -0.05563448 -0.06698888 ... -0.05643742 -0.12080646
  -0.0428595 ]
 [ 0.01240269  0.0436162  -0.07861283 ... -0.08935557 -0.01481815
  -0.07193998]]

index = 1000
print(model.vocab[index])       # 查看词表中的词

亿美元

indexes = model.similar('加拿大')
for index in indexes[0]:
    print(model.vocab[index])

美国
卡尔加里
英国
新加坡
德国
蒙特利尔
洛杉矶
秘鲁
田纳西州
索马里

indexes = model.similar('清华大学')
for index in indexes[0]:
    print(model.vocab[index])

系主任
上海财经大学
山东大学
英文系
中国人民大学
中国政法大学
研究生院
宁波大学
复旦大学
博士生

indexes = model.similar('爱因斯坦')
for index in indexes[0]:
    print(model.vocab[index])

国民生产
儒家
强军
先入为主
唯心主义
唯物主义
玄烨
论文
恩格斯
别国

报错：

RuntimeWarning: Glyph 20122 missing from current font. font.set_text(s, 0, flags=flags)

解决办法：

matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi']

负号：

RuntimeWarning: Glyph 8722 missing from current font.
  font.set_text(s, 0, flags=flags)

解决方法：

matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 正常显示负号

完整代码：

# -*- coding:utf-8 -*-
import re
import jieba
import word2vec

# dat文件打开
f = open(r'...your path/news_tensite_xml.dat',encoding='gb18030')
file = f.read()
f.close()

# 取出内的内容
regex = r'.+?'
match = re.findall(regex, file)

# 新建一个txt
new_file_path = '...your path/news_tensite_xml.txt'
f = open(new_file_path, 'w', encoding='gb18030')

# 写入内容
for item in match:
    f.write(item.replace('','').replace('','') + '\n')

f.close()

# 打开生成的txt
filepath = '...your path/news_tensite_xml.txt'
fileTrainRead = []

with open(filepath, encoding='gb18030') as file:
    for line in file:
        fileTrainRead.append(line)

# 新建分词生成的txt路径
new_file_path = '...your path/news_tensite_xmlSegDone.txt'
fileTrainSeg = []
for i in range(len(fileTrainRead)):
    fileTrainSeg.append(' '.join(jieba.cut(fileTrainRead[i],cut_all=False)))

file = open(new_file_path, 'w', encoding='gb18030')
for item in fileTrainSeg:
    file.write(item)

# gb18030 to UTF-8
fpath = '...your path/news_tensite_xmlSegDone.txt'
file = open(fpath, 'r', encoding='gb18030')
newfpath = '...your path/news_tensite_xmlSegDone_UTF8.txt'
newf = open(newfpath, 'w', encoding='utf-8')
newf.write(file.read().replace('\ue40c','\t'))
file.close()
newf.close()

# word2vec
word2vec.word2vec('...your path/news_tensite_xmlSegDone_UTF8.txt','...your path/news_tensite_xmlWord2Vec.bin', size=100, binary=True, verbose=True)
model = word2vec.load('...your path/news_tensite_xmlWord2Vec.bin')
print(model.vectors)        # 查看词向量
index = 1000
print(model.vocab[index])       # 查看词表中的词
indexes = model.similar('爱因斯坦')
for index in indexes[0]:
    print(model.vocab[index])

# PCA降维数据可视化
from sklearn.decomposition import PCA
X_reduced = PCA(n_components=2).fit_transform(model.vectors)        # # reduce the dimension of word vector

index1,metrics1 = model.similar('中国')       # show some word(center word) and it's similar words
index2,metrics2 = model.similar('清华')
index3,metrics3 = model.similar('牛顿')
index4,metrics4 = model.similar('自动化')
index5,metrics5 = model.similar('刘亦菲')

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi']
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 正常显示负号

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

for i in index1:
    ax.text(X_reduced[i][0],X_reduced[i][1], model.vocab[i],color='r', fontsize=20)

for i in index2:
    ax.text(X_reduced[i][0],X_reduced[i][1], model.vocab[i],color='b', fontsize=20)

for i in index3:
    ax.text(X_reduced[i][0],X_reduced[i][1], model.vocab[i],color='g', fontsize=20)

for i in index4:
    ax.text(X_reduced[i][0],X_reduced[i][1], model.vocab[i],color='k', fontsize=20)

for i in index5:
    ax.text(X_reduced[i][0],X_reduced[i][1], model.vocab[i],color='c', fontsize=20)

plt.show()

小结

word2vec库基于中文语料库实战，原博客有一些问题，在此更正，下一步学习gensim库的word2vec模型构建方法，分别基于英文和中文的语料库