基于word2vec使用wiki中文语料库实现词向量训练模型--2019最新

目录

一、数据获取

二、将xml格式数据转为txt

三、繁体转为简体

方法1---自己使用opencc库手动了1个转换程序，pip install opencc进行安装

方法2---网上有一个exe应用程序进行转换，详情见：https://bintray.com/package/files/byvoid/opencc/OpenCC  

四、分词

五、Word2Vec模型训练

六、Word2Vec模型检测

---

一、数据获取

使用的语料库是wiki百科的中文语料库

下载地址：https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2  

上述地址下载较慢，我分享一个我已经下载好的文件（截止2019年7月11日）

下载地址：https://pan.baidu.com/s/1SAXNFcr4hQSZvcMi914_kQ ， 提取码：kt20

二、将xml格式数据转为txt

使用了gensim库中的维基百科处理类WikiCorpus，该类中的get_texts方法原文件中的文章转化为一个数组，其中每一个元素对应着原文件中的一篇文章。然后通过for循环便可以将其中的每一篇文章读出，然后进行保存。

1_process.py

 当时的转换过程，大概需要了30分钟吧！

三、繁体转为简体

由于维基内有些内容是繁体内容，需要进行繁体--简体转换。

方法1---自己使用opencc库手动了1个转换程序，pip install opencc进行安装

opencc库的繁简转换​​​​​

但是运行到130000+文章左右时出现了错误：（其实程序是对的，由于txt文件存在格式问题，后面详解！）

UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode bytes in position 6598-6599: invalid continuation byte

但是我的所有文本操作都是“encoding="utf8"，还是出现上述问题。

方法2---网上有一个exe应用程序进行转换，详情见：https://bintray.com/package/files/byvoid/opencc/OpenCC  

进入解压后的opencc的目录（opencc-1.0.1-win32），双击opencc.exe文件。在当前目录打开dos窗口（Shift+鼠标右键->在此处打开命令窗口），输入如下命令行：

opencc -i wiki.zh.txt -o wiki.zh.simp.txt -c t2s.json

（wiki.zh.txt简繁混合文本，wiki.zh.simp.txt转换后的纯简体文本，t2s为繁体转简体，s2t为简体转繁体）

记事本无法打开这么大的txt文件，所以用notepad++打开，或者写几行代码打开：

 

四、分词

对于中文来说，分词是必须要经过的一步处理，下面就需要进行分词操作。在这里使用了大名鼎鼎的jieba库。调用其中的cut方法即可。顺便使用停用词进行了去除停用词！拿到了分词后的文件，在一般的NLP处理中，会需要去停用词。由于word2vec的算法依赖于上下文，而上下文有可能就是停词。因此对于word2vec，我们可以不用去停词。所以需要依据自己的需求，确定是否进行停用词！

2_jieba_participle.py

但是运行到130000+文章左右时出现了错误：

UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode bytes in position 6598-6599: invalid continuation byte

但是我的所有文本操作都是“encoding="utf8"，还是出现上述问题！！！好啦，现在就揭晓出错的原因是什么？

由于程序在写入txt文件的时候，存在类似于火星文的符号存在，所以这些符号会导致以'utf-8' 读取文件出现错误！

解决方法：

试了网上n种方法，都不可以，所以劳动人民最伟大！用notepad++打开“wiki.zh.txt”（wiki的txt文件），全选进行复制（或许会有点卡，做好准备！），新建一个txt文本（名字随意！），另存为的时候注意按照下图的方式进行存储！然后就是上面手动的繁简转换程序就可以正常运行了（也可以使用exe应用程序进行！），然后jieba分词就可以完美运行，但是有点心理准备，这个结巴分词的过程非常的缓慢！

分词的结果如下（貌似我的停用词好像不是很好！后续继续改进吧！）

分词结果

 

五、Word2Vec模型训练

分好词的文档即可进行word2vec词向量模型的训练了，文档较大，训练了应该有1个小时左右！

3_train_word2vec_model.py

代码运行完成后得到如下四个文件，其中wiki.zh.text.model是建好的模型，wiki.zh.text.vector是词向量。

训练结果

六、Word2Vec模型检测

模型训练好后，来测试模型的结果。

4_model_match.py

 

上述使用了gensim库，gensim是一个python的自然语言处理库，能够将文档根据TF-IDF, LDA, LSI 等模型转化成向量模式，以便进行进一步的处理。此外，gensim还实现了word2vec功能，能够将单词转化为词向量。

相关度计算

 

计算出给定词汇中最不匹配的一个

 

计算词语之间相似度​​​​​​

 

 

推荐介绍gensim的博客：

https://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52218249#commentBox

https://blog.csdn.net/l7h9ja4/article/details/80220939#commentBox

这是对于word2vec方法以及模型训练和检验的第一篇文章，其中关于文本2向量的有关知识进行了回顾，上面介绍gensim库的博客也对相关背景知识在其博客内详细说明了。

以上学习过程和代码，感谢两位博主：

liuwenqiang1202：https://github.com/liuwenqiang1202

AimeeLee77：https://github.com/AimeeLee77

代码及相关资料：

链接：https://pan.baidu.com/s/1JEvadkEflY1FrltWImw3BA  ， 提取码：u541