使用维基百科训练简体中文词向量
最近需要训练简体中文的词向量，而中文大规模语料获取并没有像英文那样方便。搜狗语料库（http://www.sogou.com/labs/resource/list_yuliao.php）是能够免费获取的比较大的中文新闻语料库。但是最新的也就是更新到2012年的语料，后续并没有放出更新的语料。除了搜狗语料，要获取其他领域相关的中文语料，可能就需要自己动手写个爬虫去相关网站上爬取。后面通过检索，发现大家通过免费的中文维基百科来进行词向量的训练，于是我也下载处理了最新的维基语料，使用word2vec工具进行了中文词向量的训练。
1 下载中文维基百科。
wiki语料库下载网址：
最近的中文wiki语料：
https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/
其中zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2文件包含了标题、正文部分。压缩包大概是1.3G，解压后大概是5.7G。相比英文wiki中文的还是小了不少。
2 抽取wiki正文内容
下载下来的wiki是XML格式，需要提取其正文内容。不过维基百科的文档解析有不少的成熟工具（例如gensim，wikipedia extractor等），我直接使用开源工具wikipedia extractor完成正文的提取。
Wikipedia extractor的网址为: http://medialab.di.unipi.it/wiki/Wikipedia_Extractor
Wikipedia Extractor 是一个简单方便的Python脚本，下载好WikiExtractor.py后直接使用下面的命令运行即可。
WikiExtractor.py -cb 1200M -o extracted zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2
-cb 1200M表示以 1200M 为单位切分文件，-o 后面接出入文件，最后是输入文件。
3 简繁转换
中文wiki内容中大多数是繁体，这需要进行简繁转换。我使用了厦门大学NLP实验室开发的简繁转换工具，该工具使用简单方便效果也很不错。
下载网址为：http://jf.cloudtranslation.cc/
下载单机版即可，在windos命令行窗口下使用下面命令行运行：
jf -fj file1.txt file2.txt -lm lm_s2t.txt
其中file1.txt为繁体原文文件，file2.txt为输出转换结果的目标文件名，lm_s2t.txt为语言模型文件。
4 处理空括号
由于 Wikipedia Extractor 抽取正文时，会将有特殊标记的外文直接剔除，最后形成一些空括号，自己去掉了这些空括号。
5 训练词向量
将前面得到的中文语料使用jieba分词工具（https://github.com/fxsjy/jieba）进行了分词，然后使用word2vec工具进行了训练，使用参数如下：
-cbow 0 -size 50 -window 10 -negative 5 -hs 1 -sample 1e-3 -threads 24 -binary 0 -iter 10
训练得到简体中文词向量后，测试了与"蛋白质""艾滋病""青霉素" 相似的top10，结果如下：
最后给大家共享一下处理好的资源。
http://pan.baidu.com/s/1dFeNNK9
其中包括，
处理好的简体中文文本（未分词）：zhwiki_2017_03.clean
训练好的简体中文词向量：zhwiki_2017_03.sg_50d.word2vec