词向量作为文本的基本结构——词的模型。良好的词向量可以达到语义相近的词在词向量空间里聚集在一起，这对后续的文本分类，文本聚类等等操作提供了便利，这里简单介绍词向量的训练，主要是记录学习模型和词向量的保存及一些函数用法。
一、搜狐新闻
1. 中文语料库准备
本文采用的是搜狗实验室的搜狗新闻语料库，数据链接 http://www.sogou.com/labs/resource/cs.php
下载下来的文件名为： news_sohusite_xml.full.tar.gz
2. 数据预处理
2.1 数据解压缩并取出内容
（1）cd 到原始文件目录下，执行解压命令：
tar -zvxf news_sohusite_xml.full.tar.gz
（2）取出内容
由于这里的搜狐的材料中每个 对中存储的是文本内容。
所以取出 中的内容,执行如下命令：
cat news_tensite_xml.dat | iconv -f gbk -t utf-8 -c | grep "<content>" > corpus.txt
得到文件名为corpus.txt的文件，可以通过vim 打开
vim corpus.txt
2.2 使用jieba分词
送给word2vec的文件是需要分词的，分词可以采用jieba分词实现，jieba安装很简单，这里不再讲解。
分词的代码如下：
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Sep 11 18:46:22 2018
@author: lilong
"""
"""
由原始文本进行分词后保存到新的文件
"""
import jieba
import numpy as np
filePath='corpus_1.txt'
fileSegWordDonePath ='corpusSegDone_1.txt'
# 打印中文列表
def PrintListChinese(list):
for i in range(len(list)):
print (list[i])
# 读取文件内容到列表
fileTrainRead = []
with open(filePath,'r') as fileTrainRaw:
for line in fileTrainRaw: # 按行读取文件
fileTrainRead.append(line)
# jieba分词后保存在列表中
fileTrainSeg=[]
for i in range(len(fileTrainRead)):
fileTrainSeg.append([' '.join(list(jieba.cut(fileTrainRead[i][9:-11],cut_all=False)))])
if i % 100 == 0:
print(i)
# 保存分词结果到文件中
with open(fileSegWordDonePath,'w',encoding='utf-8') as fW:
for i in range(len(fileTrainSeg)):
fW.write(fileTrainSeg[i][0])
fW.write('\n')
"""
gensim word2vec获取词向量
"""
import warnings
import logging
import os.path
import sys
import multiprocessing
import gensim
from gensim.models import Word2Vec
from gensim.models.word2vec import LineSentence
# 忽略警告
warnings.filterwarnings(action='ignore', category=UserWarning, module='gensim')
if __name__ == '__main__':
program = os.path.basename(sys.argv[0]) # 读取当前文件的文件名
logger = logging.getLogger(program)
logging.basicConfig(format='%(asctime)s: %(levelname)s: %(message)s',level=logging.INFO)
logger.info("running %s" % ' '.join(sys.argv))
# inp为输入语料, outp1为输出模型, outp2为vector格式的模型
inp = 'corpusSegDone_1.txt'
out_model = 'corpusSegDone_1.model'
out_vector = 'corpusSegDone_1.vector'
# 训练skip-gram模型
model = Word2Vec(LineSentence(inp), size=50, window=5, min_count=5,
workers=multiprocessing.cpu_count())
# 保存模型
model.save(out_model)
# 保存词向量
model.wv.save_word2vec_format(out_vector, binary=False)
分词的结果是：
并且会保存3个文件：
corpusSegDone_1.txt
corpusSegDone_1.model
corpusSegDone_1.vector
由于这里运行需要一段时间，所以没有进行验证测试。
二、维基百科
由于训练需要一定的时间，所以这里只讲下思路。
1. 数据预处理
维基百科数据量不够大，百度百科数据量较全面，内容上面百度百科大陆相关的信息比较全面，港澳台和国外相关信息维基百科的内容比较详细，因此训练时将两个语料一起投入训练，形成互补，另外还加入了1.1万公司行业数据
模型：gensim工具包word2vec模型，安装使用简单，训练速度快
语料：百度百科500万词条+维基百科30万词条+1.1万条领域数据
分词：jieba分词,自定义词典加入行业词,去除停用词
硬件：根据自己的电脑硬件而定
2. 分词
- 准备一个停用词词典，训练时要去除停用词的干扰
- 分词工具有中科院分词,哈工大的LTP分词,jieba分词，分词效果中科院的分词效果不错，而这里直接使用jieba进行分词，使用简单方便，分词速度快。
- 自定义词典：由于百科数据有很多专属名词,很多比较长,如果直接分词,很大情况下会被切开,这不是我们想要的结果，比如:中国人民解放军，可能会被分成：中国 人民 解放军，jieba虽然有新词发现功能，为保证分词准确度，jieba的作者建议我们还是使用自定义词典。
- 自定义词典抽取：从百度百科抽取了200万的词条，由于自定义词典包含英文单词时会导致jieba对英文单词进行分词，所以需要用正则表达式去除词条中的英文数据，并且去除一些单字词，还有一些词条里面较短词，如"在北京"，这类词会导致分词出现问题，也需要使用正则去除，也有简单粗暴的方法，直接保留3个汉字及以上的中文词条，去除之后得到170万大小的自定义词典。
- 分词
分词代码：
# 多线程分词
# jieba.enable_parallel()
#加载自定义词典
jieba.load_userdict("F:/baike_spider/dict/baike_word_chinese")
#加载停用词
def getStopwords():
stopwords = []
with open("stop_words.txt", "r", encoding='utf8') as f:
lines = f.readlines()
for line in lines:
stopwords.append(line.strip())
return stopwords
#分词
def segment():
file_nums = 0
count = 0
url = base_url + 'processed_data/demo/'
fileNames = os.listdir(url)
for file in fileNames: # 遍历每个文件
# 日志信息
logging.info('starting ' + str(file_nums) + 'file word Segmentation')
segment_file = open(url + file + '_segment', 'a', encoding='utf8')
# 每个文件单独处理
with open(url + file, encoding='utf8') as f:
text = f.readlines()
for sentence in text:
sentence = list(jieba.cut(sentence))
sentence_segment = []
for word in sentence:
if word not in stopwords:
sentence_segment.append(word)
segment_file.write(" ".join(sentence_segment))
del text
f.close()
segment_file.close()
# 日志信息
logging.info('finished ' + str(file_nums) + 'file word Segmentation')
file_nums += 1
- 由于python多线程只能单核多线程，如果是多核的机器并不能有效使用cpu,jieba是使用python写的，所以jieba只支持并行分词，并行分词指的是多进程分词，并且不支持windows。
- 在linux试过jieba自带的并行分词，开启并行分词之后，jieba后台会自动开启多个进程，并且并行分词需要一次性将训练语料读取到内存并传入jieba.cut(file.read())中才会有效果，如果类似我代码中逐行传入，开启多进程是不起作用的，jieba多进程原理是，jieba后台会自动将语料切分分配给指定进程处理，分好词后再合并。
- 8核16g内存Linux虚拟机，发现开启jieba并行分词，1g的语料数据，很快就爆内存了
- 单进程的jieba分词，不需要一次性加载所有语料数据，可逐行读取语料，内存占用不大，运行稳定。因此将语料数据分成8份，手动开启8个进程分别分词，这样每个进程内存占用都很稳定，比jieba自带的并行分词性能好，20g的数据，开启HMM模式，分词大概花了10个小时
3. word2vec训练
使用gensim工具包的word2vec训练，使用简单速度快，效果比Google 的word2vec效果好，用tensorflow来跑word2vec模型，16g的内存根本跑不动
gensim word2vec 训练代码如下，非常简单：
import logging
import multiprocessing
import os.path
import sys
import jieba
from gensim.models import Word2Vec
from gensim.models.word2vec import PathLineSentences
if __name__ == '__main__':
# 日志信息输出
program = os.path.basename(sys.argv[0])
logger = logging.getLogger(program)
logging.basicConfig(format='%(asctime)s: %(levelname)s: %(message)s')
logging.root.setLevel(level=logging.INFO)
logger.info("running %s" % ' '.join(sys.argv))
# check and process input arguments
# if len(sys.argv) < 4:
# print(globals()['__doc__'] % locals())
# sys.exit(1)
# input_dir, outp1, outp2 = sys.argv[1:4]
input_dir = 'segment'
outp1 = 'baike.model'
outp2 = 'word2vec_format'
fileNames = os.listdir(input_dir)
# 训练模型
# 输入语料目录:PathLineSentences(input_dir)
# embedding size:256 共现窗口大小:10 去除出现次数5以下的词,多线程运行,迭代10次
model = Word2Vec(PathLineSentences(input_dir),
size=256, window=10, min_count=5,
workers=multiprocessing.cpu_count(), iter=10)
model.save(outp1)
model.wv.save_word2vec_format(outp2, binary=False)
# 运行命令:输入训练文件目录 python word2vec_model.py data baike.model baike.vector
- 由于语料太大，不能一次性加载到内存训练，gensim提供了PathLineSentences(input_dir)这个类，会去指定目录依次读取语料数据文件，采用iterator方式加载训练数据到内存。
- 从训练日志可以看到，其过程是先依次读取每个文件，生成总的vocab词典，用来统计count，训练时用来过滤min_count小于我们制定数量的词，vocab总词典生成后，会依次读入语料进行model训练，训练速度非常快。
三、word2vec词向量的保存与加载
- 以model.save()方法保存词向量
保存词向量
import gensim
model = gensim.models.Word2Vec(documents, size=300)
model.train(documents, total_examples=len(documents), epochs=10)
model.save("../input/Word2vec.w2v")
加载词向量
import gensim
word2vec = gensim.models.word2vec.Word2Vec.load("./input/Quora.w2v").wv
- 存为二进制的词向量
保存词向量
model.wv.save_Word2Vec_format(embedding_path,binary=True)
#model.wv.save_Word2Vec_format(embedding_path,binary=False)非二进制
加载词向量
import gensim
word2vec = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format(embedding_path,binary=True)
- 使用numpy进行保存和加载
保存数组数据的文件可以是二进制格式或者文本格式，二进制格式的文件可以是Numpy专用的二进制类型和无格式类型。
使用np.save()保存npy文件，np.load()加载npy文件。
模型导出与导入:
最简单的导入与导出
（1）word2vec.save即可导出文件，这边没有导出为.bin
# 模型保存与载入
model.save('/tmp/mymodel')
new_model = gensim.models.Word2Vec.load('/tmp/mymodel')
odel = Word2Vec.load_word2vec_format('/tmp/vectors.txt', binary=False) # 载入 .txt文件
# using gzipped/bz2 input works too, no need to unzip:
model = Word2Vec.load_word2vec_format('/tmp/vectors.bin.gz', binary=True) # 载入 .bin文件
word2vec = gensim.models.word2vec.Word2Vec(sentences(), size=256, window=10, min_count=64, sg=1, hs=1, iter=10, workers=25)
word2vec.save('word2vec_wx')
（2）gensim.models.Word2Vec.load的办法导入
model = gensim.models.Word2Vec.load('xxx/word2vec_wx')
pd.Series(model.most_similar(u'微信',topn = 360000))
（3）Numpy的话可以用numpy.load：
import numpy
word_2x = numpy.load('xxx/word2vec_wx.wv.syn0.npy')
（4）其他的导入方式，导入txt格式+bin格式 ：
from gensim.models.keyedvectors import KeyedVectors
word_vectors = KeyedVectors.load_word2vec_format('/tmp/vectors.txt', binary=False) # C text format
word_vectors = KeyedVectors.load_word2vec_format('/tmp/vectors.bin', binary=True) # C binary format
增量训练
# 增量训练
model = gensim.models.Word2Vec.load(temp_path)
more_sentences = [['Advanced', 'users', 'can', 'load', 'a', 'model', 'and', 'continue', 'training', 'it', 'with', 'more', 'sentences']]
model.build_vocab(more_sentences, update=True)
model.train(more_sentences, total_examples=model.corpus_count, epochs=model.iter)
不能对C生成的模型进行再训练
仅用做记录学习。
参考：
https://www.cnblogs.com/Newsteinwell/p/6034747.html
https://www.jianshu.com/p/87798bccee48
https://blog.youkuaiyun.com/sinat_26917383/article/details/69803018
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