中文*语料上的Word2Vec实验

时间：2022-07-18 06:15:59

说明：此文主要参考52nlp-中英文*语料上的Word2Vec实验，按照上面的步骤来做的，略有改动，因此不完全是转载的。这里，为了方便大家可以更快地运行gensim中的word2vec模型，我提供了wiki.zh.text.model、wiki.zh.text.model.syn1neg.npy、wiki.zh.text.model.syn0.npy 、wiki.zh.text.vector的下载链接，链接地址是：http://download.csdn.net/detail/yangyangrenren/9859895
(说明)由于csdn上传的文件大小有限制，此链接里面的文件提供了百度网盘的下载链接，全部的四个文件都是包含有的，假设网盘链接失效了，请留言，我再重新上传一下。


    无意看到52nlp上面的一篇博文“中英文*语料上的Word2Vec实验”，吸引了我，因此也动手尝试了一下。我仅仅主要使用python的gensim包在中文*语料上训练word2vec模型。

1.语料下载与格式转换

从网址https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2下载*语料库，得到文件zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2，文件大小是1.4G。
新建文件process_wiki.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import logging
import os.path
import sys

from gensim.corpora import WikiCorpus

if __name__ == '__main__':
    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) < 3:
        print (globals()['__doc__'] % locals())
        sys.exit(1)
    inp, outp = sys.argv[1:3]
space = " "
    i = 0

    output = open(outp, 'w')
    wiki = WikiCorpus(inp, lemmatize=False, dictionary={})
for text in wiki.get_texts():
        output.write(space.join(text) + "\n")
        i = i + 1
if (i % 10000 == 0):
            logger.info("Saved " + str(i) + " articles")

    output.close()
    logger.info("Finished Saved " + str(i) + " articles")
1.1将压缩文件转为文本文件

处理xml.bz2文件，将其转换为text文本文档，用下面命令（可以将python3改为python，具体视电脑安装环境）
python3 process_wiki.py zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 wiki.zh.text
会报错提示 ImportError: No module named ‘gensim’
安装gensim：pip install -U gensim，再次运行python3 process_wiki.py zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 wiki.zh.text，,最终有280819articles，得到的wiki.zh.text文件大小是968.8MB；

1.2繁体字转为简体字

ubuntu中安装opencc
sudo apt-get install opencc
然后将wiki.zh.text中的繁体字转化位简体字：
opencc -i wiki.zh.text -o wiki.zh.text.jian -c zht2zhs.ini
说明zht2zhs.ini 是转换方式，默认的是zhs2zht.ini，即简体字转为繁体字。

1.3字符集转换为utf-8

由于后续的分词需要使用utf-8格式的字符，而上述简体字中可能存在非utf-8的字符集，避免在分词时候进行到一半而出现错误，因此先进行字符格式转换。
使用iconv命令将所有字符集转换为utf8格式
iconv -c -t UTF-8 < wiki.zh.text.jian> wiki.zh.text.jian.utf-8

2.分词

我使用Stanford Segmenter进行分词，分词过程一共消耗4.5小时。我的电脑配置是i5处理器，双核四线程，12G内存，普通机械硬盘。繁体字转简体字，以及字符集转换，文件的大小都没有变化，分词之后由968.8MB变成1.1GB。使用Stanford Segmenter，在eclipse中操作，分词之后输出的结果是：

testFile=/home/username/Documents/wiki.zh.text.jian.utf-8
serDictionary=data/dict-chris6.ser.gz
sighanCorporaDict=data
inputEncoding=UTF-8
sighanPostProcessing=true
Loading Chinese dictionaries from 1 file:
  data/dict-chris6.ser.gz
Done. Unique words in ChineseDictionary is: 429478.
Loading classifier from data/ctb.gz ... done [14.9 sec].
Loading character dictionary file from data/dict/character_list [done].
Loading affix dictionary from data/dict/in.ctb [done].
CRFClassifier tagged 349762918 words in 280819 documents at 21809.35 words per second.

如果对于分词不太熟悉，就可以参考我的以前的一篇博客stanford-segmenter中文分词基本使用
将SegDemo.java中的第一句改为了

System.setOut(new PrintStream(new FileOutputStream("/home/username/Documents/wiki.zh.text.jian.utf-8.seg")));

使得直接输出到文件，而不是输出到显示器

3.训练模型

train_word2vec_model.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import logging
import os.path
import sys
import multiprocessing

from gensim.corpora import WikiCorpus
from gensim.models import Word2Vec
from gensim.models.word2vec import LineSentence

if __name__ == '__main__':
    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)
    inp, outp1, outp2 = sys.argv[1:4]

    model = Word2Vec(LineSentence(inp), size=400, window=5, min_count=5,
            workers=multiprocessing.cpu_count())

# trim unneeded model memory = use(much) less RAM
#model.init_sims(replace=True)
    model.save(outp1)
    model.save_word2vec_format(outp2, binary=False)

执行下面代码

python train_word2vec_model.py wiki.zh.text.jian.utf-8.seg wiki.zh.text.model wiki.zh.text.vector

运行成功之后，会产生这几个文件
wiki.zh.text.model ； wiki.zh.text.model.syn0.npy ； wiki.zh.text.model.syn1neg.npy ； wiki.zh.text.vector
中文*语料上的Word2Vec实验

4.运行

然后执行，执行的代码直接看图，可以得到这样的结果：
中文*语料上的Word2Vec实验
中文*语料上的Word2Vec实验
可以看到，对于“上海交通大学”这个词，用model.most_similar(u’上海交通大学’)进行查找相似词，会报错，错误提示“上海交通大学”不在词汇表里面。
假设直接在终端运行，没有显示出汉字，而是显示字符编码，那么可以采用这种形式查看输出结果
中文*语料上的Word2Vec实验

5.备忘

Gensim is a free Python library designed to automatically extract semantic topics from documents, as efficiently (computer-wise) and painlessly (human-wise) as possible.
另外Python gensim包自带word2vec这个神器。不过gensim中的word2vec不是用神经网络，而是词袋模型。
word2vec作为google的一个开源工具，比较强大，效果也比较好，便试试。

其他下载地址（未进行验证，参考网址1）
Wikimedia Downloads
https://dumps.wikimedia.org/
Wikipedia数据库下载链接，中文版：
http://download.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-meta-history.xml.bz2（全版），http://download.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2（阉割版）。
英文版：
http://dumps.wikimedia.org/enwiki/latest/enwiki-latest-pages-meta-current.xml.bz2（全版），http://dumps.wikimedia.org/enwiki/latest/enwiki-latest-pages-articles.xml.bz2（阉割版）。

Wikitaxi下载地址：
http://www.wikitaxi.org/delphi/doku.php/products/wikitaxi/index。

6.转载于 中英文*语料上的Word2Vec实验

7.参考网址

(1).http://venhow.blog.163.com/blog/static/166701448201110254515515/
(2).gensim的官网介绍
http://radimrehurek.com/gensim/intro.html

8.还没有完全搞清楚的

(1).从网址下载下来的维基语料，是xml.bz2格式的，解压之后，就是xml文档，但是不清楚为什么直接查看xml数据，是下面这样的
中文*语料上的Word2Vec实验
反而对xml.bz2文件直接进行处理，得到的是正常的文档。估计跟process_wiki.py源码有关系。
(2)我在第3步训练模型过程中，由于程序在开始运行时候，就有warning信息：C extension not loaded for Word2Vec, training will be slow. Install a C compiler and reinstall gensim for fast training。开始时候没管它，可是等了五六个小时之后，居然提示显示只是运行0.11%，粗略估计以下，假设全部跑完，不得四五千小时，太慢了。故需要先解决Word2Vec运行慢的问题，然后再运行。我自己的本地电脑没有解决提示的warning信息，然后放到服务器上面运行，就得到了模型与向量。
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