主要參考：

https://blog.csdn.net/weixin_40547993/article/details/97781179

https://www.kaggle.com/jeffd23/visualizing-word-vectors-with-t-sne

其他的可能還有一些，查閱的時候沒注意，后來找不到了(⊙﹏⊙)

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本文使用的語料庫是維基百科中文語料庫截至2019-07-20的數據，下載鏈接：https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/20190720/

我已經保存在網盤里，有需要的可以直接提取：鏈接:https://pan.baidu.com/s/1IYZPD2B6BZCE3nlXfSjK2A 提取碼:e1wf

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進入具體步驟之前，先梳理一下大致步驟，以便大腦中先有個大致思路：

• step1：利用gensim的WikiCorpus處理工具對下載的xml壓縮文件進行txt格式轉換，轉換后的文件每行是一篇維基文檔
• step2：對語料庫進行預處理，主要包括：繁體字轉簡體字，去除漢字以外其他字符，分詞
• step3：利用gensim的LineSentence訓練詞向量

以上三個步驟后，詞向量就訓練完成啦，得到詞向量以后，為了驗證詞向量的質量，我們可以測試一些詞語的近義詞，對詞向量可視化

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1.將.xml文件轉為.text格式文件，.text格式文件中，一行是一篇文章

from gensim.corpora import WikiCorpus# 這是gensim專門為處理維基百科數據的工具包 input_file_name = '/Users/admin/A_NLP/data/zhwiki-20190720-pages-articles-multistream.xml.bz2' output_file_name = 'wiki.cn.txt' input_file = WikiCorpus(input_file_name, lemmatize=False, dictionary={}) output_file = open(output_file_name, 'w', encoding="utf-8") count = 0 for text in input_file.get_texts():output_file.write(' '.join(text) + '\n')count = count + 1if count % 10000 == 0:print('目前已處理%d條數據' % count)
input_file.close() output_file.close()

2.打印處理成txt文件后的第一行數據查看：

ff = open('') for line in ff:print(line)break

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可以看到，上述文件中的字符許多繁體字，且其中摻雜一些英文或其他字符，因此需要對語料再進行一些預處理

3.將語料庫 按行進行，繁轉簡、清洗、分詞：

• 繁轉簡使用的是opencc工具；
• 清洗非中文數據是使用正則表達式直接提取中文字符；
• 分詞則是使用jieba分詞工具

import re import opencc import jieba cc = opencc.OpenCC('t2s') fr = open('wiki.cn.txt','r') fw = open('wiki.sen.txt','a+') for line in fr:simple_format = cc.convert(line)# 繁轉簡zh_list = re.findall(u"[\u4e00-\u9fa5]+",simple_format)# 清洗掉非中文數據sentence = []for short_sentence in zh_list:sentence += list(jieba.cut(cc.convert(short_sentence)))# 分詞fw.write(' '.join(sentence)+'\n') fr.close() fw.close()

4.打印出處理完的文件的第一行查看

ft = open('wiki.sen.txt','r') for line in ft:print(line)break?

5.訓練詞向量并保存模型：利用LineSentence對行文件進行讀取，再放入Word2Vec中進行向量訓練

以下參考其他大佬的文章給出word2vec參數說明(原文鏈接：https://blog.csdn.net/weixin_40547993/article/details/97781179):?

在gensim中，word2vec相關的API都在包gensim.models.word2vec中。和算法有關的參數都在類gensim.models.word2vec.Word2Vec中。

• sentences: 我們要分析的語料，可以是一個列表，或者從文件中遍歷讀出。
• size: 詞向量的維度，默認值是100。這個維度的取值一般與我們的語料的大小相關，如果是不大的語料，比如小于100M的文本語料，則使用默認值一般就可以了。如果是超大的語料，建議增大維度。
• window：即詞向量上下文最大距離，這個參數在我們的算法原理篇中標記為，window越大，則和某一詞較遠的詞也會產生上下文關系。默認值為5。在實際使用中，可以根據實際的需求來動態調整這個window的大小。如果是小語料則這個值可以設的更小。對于一般的語料這個值推薦在[5,10]之間。
• sg: 即我們的word2vec兩個模型的選擇了。如果是0，則是CBOW模型，是1則是Skip-Gram模型，默認是0即CBOW模型。
• hs: 即我們的word2vec兩個解法的選擇了，如果是0， 則是Negative Sampling，是1的話并且負采樣個數negative大于0， 則是Hierarchical Softmax。默認是0即Negative Sampling。
• negative:即使用Negative Sampling時負采樣的個數，默認是5。推薦在[3,10]之間。這個參數在我們的算法原理篇中標記為neg。
• cbow_mean: 僅用于CBOW在做投影的時候，為0，則算法中的為上下文的詞向量之和，為1則為上下文的詞向量的平均值。
• min_count:需要計算詞向量的最小詞頻。這個值可以去掉一些很生僻的低頻詞，默認是5。如果是小語料，可以調低這個值。
• iter: 隨機梯度下降法中迭代的最大次數，默認是5。對于大語料，可以增大這個值。
• alpha: 在隨機梯度下降法中迭代的初始步長。算法原理篇中標記為，默認是0.025。
• min_alpha: 由于算法支持在迭代的過程中逐漸減小步長，min_alpha給出了最小的迭代步長值。隨機梯度下降中每輪的迭代步長可以由iter，alpha， min_alpha一起得出。
• worker：訓練詞向量使用時使用的線程數，默認為3。

import multiprocessing from gensim.models import Word2Vec from gensim.models.word2vec import LineSentenceinput_file_name = 'wiki.sen1k.txt' model_file_name = 'wiki_min_count500.model'model = Word2Vec(LineSentence(input_file_name),# LineSentence函數可以將保存為行-文檔格式的語料轉換成WordVec需要的格式size=100, # 詞向量長度window=5,min_count=500,workers=multiprocessing.cpu_count())model.save(model_file_name)

6.測試幾個詞語，找出與其最相似的10個詞語

from gensim.models import Word2Vecwiki_model = Word2Vec.load('wiki_min_count500.model')test = ['文學', '雨水', '汽車', '怪物', '幾何','故宮'] for word in test:res = wiki_model.most_similar(word)print(word) print(res)

7.查看詞向量

wiki_model.wv['文學']

8.向量可視化，利用TSNE工具，將詞向量降維，降維的原理是使得原本距離相近的向量降維后距離盡可能近，原本距離較遠的向量降維后距離盡可能遠。

這個步驟參考了kaggle上的詞向量可視化文檔：

• https://www.kaggle.com/jeffd23/visualizing-word-vectors-with-t-sne

from sklearn.manifold import TSNE import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline def tsne_plot(model):"Creates and TSNE model and plots it"labels = []tokens = []for word in model.wv.vocab:tokens.append(model[word])labels.append(word)tsne_model = TSNE(perplexity=40, n_components=2, init='pca', n_iter=2500, random_state=23)new_values = tsne_model.fit_transform(tokens)x = []y = []for value in new_values:x.append(value[0])y.append(value[1])plt.figure(figsize=(16, 16)) for i in range(len(x)):plt.scatter(x[i],y[i])plt.annotate(labels[i],xy=(x[i], y[i]),xytext=(5, 2),textcoords='offset points',ha='right',va='bottom')plt.show() wiki_model = Word2Vec.load('wiki_min_count500.model') tsne_plot(wiki_model)

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?第一張圖是用所有語料訓練處的模型，包含的詞語較多，因此成了一個大墨團；由于matplotlib模塊的SimHei.ttf文件沒有替換，因此中文文字沒有顯示出來

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第二張圖使用了預處理后的前1w行數據作為語料庫訓練，在以下位置替換掉了SimHei.ttf文件，

（以下是matplotlib不能顯示中文的解決辦法）

• 下載Github倉庫中的字體SimHei.ttf；
• ?在命令行中執行：

　　　　python

　　　　import matplotlib

　　　　print(matplotlib.__path__)

　　　　這樣就找到了matplotlib 的路徑，然后 cd 到這個路徑。 cd 到這個路徑之后，繼續 cd，cd 到 mpl-data/fonts/ttf 這個路徑。 然后把 `DejaVuSans.ttf` 這個文件換成SimHei.ttf:

　　　　mv SimHei.ttf DejaVuSans.ttf

這樣就可以在matplotlib中顯示中文了。

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以下是向量可視化效果圖：

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?為了看的更清晰一點，第三章圖使用的是預處理后的前1000行數據作訓練，效果如下：

完。

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轉載于:https://www.cnblogs.com/byugo/p/11300233.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的用维基百科训练word2vec中文词向量的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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