NLP-word2vec

参考：

https://blog.csdn.net/qq_29678299/article/details/92403395

https://blog.csdn.net/Jiajikang_jjk/article/details/101154395

https://github.com/jiajikang-nlp/NLP-related-algorithm-learning/tree/master/%5B3%5DNLP%20related%20algorithm%20learning

下载wiki中文语料（大约1.7G）https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2
下载的文件名为“zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2”

 文本预处理  data_pre_process.py

# -*- coding: utf-8 -*-
# 中文语料预处理
from gensim.corpora import WikiCorpus
import jieba
from langconv import *
 
 
def my_function():
    space = ' '
    i = 0
    l = []
    zhwiki_name = './data/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2'
    f = open('./data/reduce_zhiwiki.txt', 'w',encoding='utf-8')
#     wiki = WikiCorpus(zhwiki_name, lemmatize=False, dictionary={})
    wiki = WikiCorpus(zhwiki_name, dictionary={})
    for text in wiki.get_texts():
        for temp_sentence in text:
            temp_sentence = Converter('zh-hans').convert(temp_sentence)
            seg_list = list(jieba.cut(temp_sentence))
            for temp_term in seg_list:
                l.append(temp_term)
        f.write(space.join(l) + "\n")
        l = []
        i = i + 1
        if(i % 200 == 0):
            print('Saved ' + str(i) + "articles")
    f.close()
 
 
if __name__ == '__main__':
    my_function()

4个半小时训练完成（本机）

 

# 文件的操作模式有:
# 1. r模式: 以字符串的方式读取文件中的数据
# 2. w模式：以字符串的方式往文件中写入数据
# 3. a模式: 以字符串的方式往文件末尾追加写入数据
# 4. rb模式：以字节(二进制)方式读取文件中的数据
# 5. wb模式: 以字节(二进制)方式往文件中写入数据
# 6. ab模式: 以字节(二进制)方式往文件末尾追加写入数据

 word2vec训练代码：一直有utf-8报错，在open文件时添加了errors='ignore'

# 使用gensim模块训练词向量：
from gensim.models import Word2Vec
from gensim.models import word2vec
from gensim.models.word2vec import LineSentence
from gensim.test.utils import datapath
import logging # 记录日志
try:
    import cPickle as pickle
except ImportError as e:
    import pickle

logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO) # 基本信息

def my_function():
    wiki_news = open('./data/reduce_zhiwiki.txt','r',encoding='utf-8',errors='ignore') # 打开中文语料文件
    # print(wiki_news.readline())
    # sg=表示使用CBOW模型训练词向量；sg=1表示利用Skip-gram训练词向量。
    # 参数size表示词向量的维度。
    # windows表示当前词和预测词可能的最大距离，其中windows越大所需要枚举的预测此越多，计算时间就越长。
    # min_count表示最小出现的次数。
    # workers表示训练词向量时使用的线程数。
    sentences = LineSentence(wiki_news) # 为要训练的txt的路径
    print(sentences)
    # model = Word2Vec('E:/1-PythonTest2022/word2Vec/data/reduce_zhiwiki.txt',sg=0,vector_size=192,window=5,min_count=5,workers=9)
    print('训练~~~')
    model = word2vec.Word2Vec(sentences,sg=0,vector_size=192,window=5,min_count=5,workers=9)
    
    model.save('./data/zhiwiki_news.pkl')# model_path为模型路径。保存模型，通常采用pkl形式保存，以便下次直接加载即可
    model.save('./data/zhiwiki_news.word2vec')

if __name__ == '__main__':
    my_function()
    print('训练结束')

 得到模型：zhiwiki_news.word2vec