用深度学习模型Word2Vec探索《红楼梦》人物关系
先来看一看结果，发现：
1.贾宝玉和袭人的关系最近。
2.薛宝钗和自己的妈妈关系最近。
3.贾宝玉和林黛玉逼格比较统一，薛宝钗属于独树一帜的逼格调性。
4.大观园中可以看到邢岫烟经常出没...
还有更多秘密等你自己上手去训练模型并发现...
开始写代码！
1from tqdm import tqdm
2#tqdm用来观察进度条,非必须
3import jieba
4import sys
5import os
声明一下，这里自定义了两个词典分别命名为“renming.txt”和“diming.txt”,分别写入了红楼梦中常见人名地名，这里展示一下格式，有需要的可以添加我微信dicey0310
继续写代码！
1os.chdir("C://users//dicey//desktop")
2# 调用 jieba分词module后，添加单词本（人名等）:
3jieba.load_userdict("renming.txt")
4jieba.load_userdict("diming.txt")
5
6#这里是在百度上下载的红楼梦完整版的txt
7filename = 'HongLouMeng.txt'
8text_lines = []
9with open(filename,encoding='utf-8',errors='ignore') as f:
10 for line in tqdm(f):
11 text_lines.append(line)
12print('总共读入%d行文字'% (len(text_lines)))
13
14#检查一下读入文字的正确性
15print(text_lines[17])
把红楼梦的txt版（utf-8编码）一行一行读进来，用tqdm辅助显示进度条：
1data_lines = []
2
3## 分词并添加进列表:
4for line in tqdm(text_lines):
5 one_line = [' '.join(jieba.cut(line, cut_all=False))][0].split(' ')
6 data_lines.append(one_line)
开始数据预处理，去除了标点符号、数字、停用词：
1import re
2# 标点符号 (punctuation)
3punct = set(u'''.&#:!),.:;?]}¢'"、。〉》」』】〕〗〞︰︱︳﹐､﹒﹔﹕﹖﹗﹚﹜﹞！ .&# &# ），．＊：；Ｏ？｜｝︴︶︸︺︼︾﹀﹂﹄﹏､～￠々‖•·ˇˉ―--′’”([{£¥'"‵〈《「『【〔〖（［｛￡￥〝︵︷︹︻︽︿﹁﹃﹙﹛﹝（｛“‘-—_…０１２３４５６７８９''')
4isNumber = re.compile(r'\d+.*')
5with open('stopwords.txt',encoding='utf-8',errors='ignore') as f:
6 stopwords = f.read()
7filter_words = [w for w in data_words if (w not in punct)
8 and (not isNumber.search(w.lower()))and(w not in stopwords)]
引入gensim库，并使用Word2Vec模型构造内部字典树，和训练神经模型：
1import gensim
2model = gensim.models.Word2Vec(iter=1)
3# an empty model, no training yet
4model.build_vocab(data_lines) #传入语料，构建内部字典树
5model.train(data_lines, total_examples = len(data_lines), epochs = 100)
6#开始训练神经模型100次
7#epochs表示训练次数
注意，上面这块代码也可换做下面这样的简写法：
1import gensim
2model = gensim.models.Word2Vec(data_lines,iter=10)
3'''
4直接把data_lines喂给World2Vec模型，
510代表会调用句子迭代器运行11次（一般来说，会运行 iter+1 次，默认情况下 iter=5）。
6第一次运行负责收集单词和它们的出现频率，从而构造一个内部字典树。第二次以及以后的运行负责训练神经模型(train)。
7'''
开始读入我们关心的人名、地名，并打印结果：
1test_words = ['林黛玉','黛玉','贾宝玉','宝玉','薛宝钗','宝钗','袭人','大观园','潇湘馆','蘅芜苑','妙玉','栊翠庵']
2#开始读入
3neighbors = []
4for test_word in test_words:
5 neighbors.append(model.most_similar(test_word))
6#开始打印结果
7for i in range(len(neighbors)):
8 str = ' '.join([x[0] for x in neighbors[i]])
9 print('%s:' % test_words[i])
10 print('\t%s\n' % (str))
这里展示部分结果：（每个人名、地名之后跟的是与自己关系最密切/在100维词向量中最相近的名词）
最后我们看一下“黛玉”的坐标（100维），以及“黛玉”和“林黛玉”之间的相似度。
1print(model["黛玉"])
2print(model.similarity("黛玉",'林黛玉'))
注意：相似度不为1（相似度等于1时代表词向量在每个维度上都完全相等）。是因为叫“林黛玉”时常为正式场合，直呼“黛玉”时一般属于日常情况，相信各位懂得~
