code:https://github.com/hziwei/TensorFlow-/blob/master/python gensim使用word2vec.ipynb
下载gensim库
pip install gensim -i https://pypi.douban.com/simple
读取训练数据并使用jieba分词,可以准备自己想要训练的语料,
import os
import jieba
# 读取训练数据
pos_file_list = os.listdir('data/pos')
neg_file_list = os.listdir('data/neg')
pos_file_list = [f'data/pos/{x}' for x in pos_file_list]
neg_file_list = [f'data/neg/{x}' for x in neg_file_list]
pos_neg_file_list = pos_file_list + neg_file_list
# 分词
for file in pos_neg_file_list:
with open(file, 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read().strip() # 去读文件，并去除空格
text_cut = jieba.cut(text) # 使用jieba进行分词
result = ' '.join(text_cut) # 把分词结果用空格组成字符串
with open('test.txt', 'a', encoding='utf-8') as fw:
fw.write(result) # 把分好的词写入到新的文件里面
pass
pass
pass
准备好分词后的文件，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文，而上下文有可能就是停用词。因此对于word2vec，我们可以不用去停用词
现在我们可以直接读分词后的文件到内存。这里使用了word2vec提供的LineSentence类来读文件，然后套用word2vec的模型
读取分好的词，进行训练
from gensim.models import word2vec
sentences = word2vec.LineSentence('test.txt')
model = word2vec.Word2Vec(sentences, hs=1, min_count=1, window=3, size=100)
保存模型
model.save('model') # 保存模型
model = word2vec.Word2Vec.load('model') # 加载模型
用途
- 找出某一个词向量最相近的词集合
for val in model.wv.similar_by_word("酒店", topn=10):
print(val[0], val[1])
pass
- 查看两个词的相近程度
print(model.wv.similarity('酒店', '宾馆'))
- 找出不同类的词
word_list = ['宾馆', '酒店', '饭店', '服务']
print(model.wv.doesnt_match(word_list))
参数解释：
- 用gensim函数库训练Word2Vec模型有很多配置参数
gensim.models.word2vec.Word2Vec(sentences=None,size=100,alpha=0.025,window=5,min_count=5, max_vocab_size=None,sample=0.001,seed=1,workers=3,min_alpha=0.0001,sg=0,hs=0,negative=5, cbow_mean=1,hashfxn=
,iter=5,null_word=0,trim_rule=None, sorted_vocab=1,batch_words=10000)
- 参数:
sentences：可以是一个list，对于大语料集，建议使用BrownCorpus,Text8Corpus或LineSentence构建。
sg： 用于设置训练算法，默认为0，对应CBOW算法；sg=1则采用skip-gram算法。
size：是指特征向量的维度，默认为100。大的size需要更多的训练数据,但是效果会更好. 推荐值为几十到几百。
window：表示当前词与预测词在一个句子中的最大距离是多少
alpha: 是学习速率
seed：用于随机数发生器。与初始化词向量有关。
min_count: 可以对字典做截断. 词频少于min_count次数的单词会被丢弃掉, 默认值为5
max_vocab_size: 设置词向量构建期间的RAM限制。如果所有独立单词个数超过这个，则就消除掉其中最不频繁的一个。每一千万个单词需要大约1GB的RAM。设置成None则没有限制。
sample: 高频词汇的随机降采样的配置阈值，默认为1e-3，范围是(0,1e-5)
workers参数控制训练的并行数。
hs: 如果为1则会采用hierarchical softmax技巧。如果设置为0（defaut），则negative sampling会被使用。
negative: 如果>0,则会采用negativesamping，用于设置多少个noise words
cbow_mean: 如果为0，则采用上下文词向量的和，如果为1（defaut）则采用均值。只有使用CBOW的时候才起作用。
hashfxn： hash函数来初始化权重。默认使用python的hash函数
iter： 迭代次数，默认为5
trim_rule： 用于设置词汇表的整理规则，指定那些单词要留下，哪些要被删除。可以设置为None（min_count会被使用）或者一个接受()并返回RU·E_DISCARD,uti·s.RU·E_KEEP或者uti·s.RU·E_DEFAU·T的函数。
sorted_vocab： 如果为1（defaut），则在分配word index 的时候会先对单词基于频率降序排序。
batch_words：每一批的传递给线程的单词的数量，默认为10000