DeepLearning4J入门——让计算机阅读《天龙八部》

我就是我 2022-09-26 02:13 199阅读 0赞

原文网址：   http://blog.csdn.net/a398942089/article/details/51970691

很早在实验室就看见钱宝宝用Google的Word2Vector来阅读《天龙八部》并找出与指定词最相关的几个词，最近正好学习新出的深度学习开源项目DeepLearning4J，于是就拿这个例子来练手吧。DL4J快速入门请看 http://deeplearning4j.org/quickstart.html 。

DeepLearning4J的Example中自带了很多应用实例，Word2Vector也在其中，因此我的工作主要是以下几步：

1.    准备开发环境和原始数据

2.    分词，格式转换

3.    构建Word2Vector模型并训练

4.    测试并输出

一．     准备开发环境和原始数据

开发环境我使用的是IDEA（用eclipse也OK），JDK1.7，Maven3.3.1。

上武侠小说网下载一篇《天龙八部》，去掉文件首尾的不相关信息，重命名放到指定位置，OK。

二．     分词、格式转换

我比较喜欢使用复旦NLP，一是用惯了熟练，二是使用起来也方便，Maven引用FNLP有一点小问题，解决方法可以参考我[以前的文章][Link 1]，这里不再赘述。

新建Java工程（或者直接使用DL4J-example工程），新建JavaClass，命名为FudanTokenizer：

**\[java\]**  [view plain][]   [copy][view plain]

[![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  **package** edu.zju.cst.krselee.example.word2vector;  
2.    
3.  /\*\* 
4.   \* Created by KrseLee on 16/7/20. 
5.   \*/  
6.    
7.      **import** org.fnlp.nlp.cn.tag.CWSTagger;  
8.      **import** org.fnlp.util.exception.LoadModelException;  
9.    
10.     **import** java.io.IOException;  
11.     **import** java.util.List;  
12.   
13.     **import** org.fnlp.ml.types.Dictionary;  
14.     **import** org.fnlp.nlp.corpus.StopWords;  
15.   
16. **public** **class** FudanTokenizer \{  
17.   
18.     **private** CWSTagger tag;  
19.   
20.     **private** StopWords stopWords;  
21.   
22.     **public** FudanTokenizer() \{  
23.         String path = **this**.getClass().getClassLoader().getResource("").getPath();  
24.         System.out.println(path);  
25.         **try** \{  
26.             tag = **new** CWSTagger(path + "models/seg.m");  
27.         \} **catch** (LoadModelException e) \{  
28.             e.printStackTrace();  
29.         \}  
30.   
31.     \}  
32.   
33.     **public** String processSentence(String context) \{  
34.         String s = tag.tag(context);  
35.         **return** s;  
36.     \}  
37.   
38.     **public** String processSentence(String sentence, **boolean** english) \{  
39.         **if** (english) \{  
40.             tag.setEnFilter(**true**);  
41.         \}  
42.         **return** tag.tag(sentence);  
43.     \}  
44.   
45.     **public** String processFile(String filename) \{  
46.         String result = tag.tagFile(filename);  
47.   
48.         **return** result;  
49.     \}  
50.   
51.     /\*\* 
52.      \* 设置分词词典 
53.      \*/  
54.     **public** **boolean** setDictionary() \{  
55.         String dictPath = **this**.getClass().getClassLoader().getResource("models/dict.txt").getPath();  
56.   
57.         Dictionary dict = **null**;  
58.         **try** \{  
59.             dict = **new** Dictionary(dictPath);  
60.         \} **catch** (IOException e) \{  
61.             **return** **false**;  
62.         \}  
63.         tag.setDictionary(dict);  
64.         **return** **true**;  
65.     \}  
66.   
67.     /\*\* 
68.      \* 去除停用词 
69.      \*/  
70.     **public** List<String> flitStopWords(String\[\] words) \{  
71.         **try** \{  
72.             List<String> baseWords = stopWords.phraseDel(words);  
73.             **return** baseWords;  
74.         \} **catch** (Exception e) \{  
75.             e.printStackTrace();  
76.             **return** **null**;  
77.         \}  
78.     \}  
79. \}

并将模型文件（可以从FNLP的主页下载）拷入到resources目录下：

pom.xml里面添加FNLP的依赖：

**\[html\]**  [view plain][]   [copy][view plain]

[![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  **<****dependency****>**  
2.      **<****groupId****>**org.fnlp**</****groupId****>**  
3.      **<****artifactId****>**fnlp-core**</****artifactId****>**  
4.      **<****version****>**2.1-SNAPSHOT**</****version****>**  
5.  **</****dependency****>**  
6.    
7.  **<****dependency****>**  
8.      **<****groupId****>**junit**</****groupId****>**  
9.      **<****artifactId****>**junit**</****artifactId****>**  
10.     **<****version****>**4.11**</****version****>**  
11. **</****dependency****>**

等Maven把工程编译好，将之前下载的数据文件放到resources目录下，新建一个主方法或者单元测试来执行分词：

**\[java\]**  [view plain][]   [copy][view plain]

[![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  **public** **void** processFile() **throws** Exception\{  
2.         String filePath = **this**.getClass().getClassLoader().getResource("text/tlbb.txt").getPath();  
3.         BufferedReader in = **new** BufferedReader(**new** FileReader(filePath));  
4.    
5.         File outfile = **new** File("/Users/KrseLee/dataset/tlbb\_t.txt");  
6.         **if** (outfile.exists()) \{  
7.             outfile.delete();  
8.         \}  
9.         FileOutputStream fop = **new** FileOutputStream(outfile);  
10.   
11.        // 构建FileOutputStream对象,文件不存在会自动新建  
12.        String line = in.readLine();  
13.        OutputStreamWriter writer = **new** OutputStreamWriter(fop, "UTF-8");  
14.        **while**(line!=**null**) \{  
15.            line = tokenizer.processSentence(line);  
16.            writer.append(line);  
17.            line = in.readLine();  
18.        \}  
19.        in.close();  
20.        writer.close(); // 关闭写入流,同时会把缓冲区内容写入文件  
21.        fop.close(); // 关闭输出流,释放系统资源  
22.    \}

三．     构建Word2Vector模型并训练

引入DeepLearning4J的依赖包，新建Java Class ZhWord2Vector，代码如下：

**\[java\]**  [view plain][]   [copy][view plain]

[![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  **package** edu.zju.cst.krselee.example.word2vector;  
2.    
3.  **import** org.canova.api.util.ClassPathResource;  
4.  **import** org.deeplearning4j.models.embeddings.loader.WordVectorSerializer;  
5.  **import** org.deeplearning4j.models.word2vec.Word2Vec;  
6.  **import** org.deeplearning4j.text.sentenceiterator.BasicLineIterator;  
7.  **import** org.deeplearning4j.text.sentenceiterator.SentenceIterator;  
8.  **import** org.slf4j.Logger;  
9.  **import** org.slf4j.LoggerFactory;  
10.   
11. **import** java.util.Collection;  
12.   
13. /\*\* 
14.  \* Created by KrseLee on 16/7/20. 
15.  \*/  
16. **public** **class** ZhWord2Vector \{  
17.     **private** **static** Logger log = LoggerFactory.getLogger(ZhWord2Vector.**class**);  
18.   
19.     **public** **static** **void** main(String\[\] args) **throws** Exception \{  
20.   
21.         String filePath = **new** ClassPathResource("text/tlbb\_t.txt").getFile().getAbsolutePath();  
22.   
23.         log.info("Load & Vectorize Sentences....");  
24.         // Strip white space before and after for each line  
25.         SentenceIterator iter = **new** BasicLineIterator(filePath);  
26.         // Split on white spaces in the line to get words  
27.   
28.         log.info("Building model....");  
29.         Word2Vec vec = **new** Word2Vec.Builder()  
30.             .minWordFrequency(5)  
31.             .iterations(1)  
32.             .layerSize(100)  
33.             .seed(42)  
34.             .windowSize(5)  
35.             .iterate(iter)  
36.             .build();  
37.   
38.         log.info("Fitting Word2Vec model....");  
39.         vec.fit();  
40.   
41.         log.info("Writing word vectors to text file....");  
42.   
43.         // Write word vectors  
44.         WordVectorSerializer.writeWordVectors(vec, "tlbb\_vectors.txt");  
45.         WordVectorSerializer.writeFullModel(vec,"tlbb\_model.txt");  
46.         String\[\] names = \{ "萧峰","乔峰","段誉","虚竹","王语嫣","阿紫","阿朱","木婉清"\};  
47.         log.info("Closest Words:");  
48.   
49.         **for**(String name:names) \{  
50.             System.out.println(name+">>>>>>");  
51.             Collection<String> lst = vec.wordsNearest(name, 10);  
52.             System.out.println(lst);  
53.         \}  
54.     \}  
55. \}

将上一步得到的输出文件拷贝到resources目录下。

四．     测试并输出

更改你想要查看的单词，运行程序，等待约4分钟，得到输出。不同的电脑因性能原因需要的时间不一致，深度网络的训练本身也是一件费时费力的事情。

**\[plain\]**  [view plain][]   [copy][view plain]

[![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  萧峰>>>>>>  
2.  \[段誉, 叫骂, 一队队, 军官, 将, 狗子, 长矛, 指挥, 说, 传令\]  
3.  乔峰>>>>>>  
4.  \[南, 大侠, 北, 大英雄, 四海, 厮, 听说, 奸谋, 威震, 全舵\]  
5.  段誉>>>>>>  
6.  \[萧峰, 虚竹, 向, 玄渡, 等, 叫骂, 去, 辽兵, 一边, 城门\]  
7.  虚竹>>>>>>  
8.  \[段誉, 向西, 萧峰, 向, 城门, 叫骂, 等, 辽兵, 玄鸣, 去\]  
9.  王语嫣>>>>>>  
10. \[巴天石, 钟灵, 木婉清, 草海, 朱丹臣, 老婆婆, 瘴气, 贾老者, 嗒嗒嗒, 途中\]  
11. 阿紫>>>>>>  
12. \[道, 穆贵妃, 抿嘴笑, 姊夫, 来, 叫, 又, 小嘴, 大人, 什么\]  
13. 阿朱>>>>>>  
14. \[深情, 想起, 换上, 父母, 想念, 恩情, 胡作非为, 迫, 情意, 永远\]  
15. 木婉清>>>>>>  
16. \[钟灵, 朱丹臣, 巴天石, 秦红棉, 范骅, 一行人, 王语嫣, 墙外, 阮星竹, 巴天\]

![save_snippets.png][]

[Link 1]: http://blog.csdn.net/a398942089/article/details/51152776
[view plain]: http://blog.csdn.net/a398942089/article/details/51970691#
[CODE]: https://code.csdn.net/assets/CODE_ico.png
[CODE_CODE]: https://code.csdn.net/snippets/1773808
[ico_fork.svg]: https://code.csdn.net/assets/ico_fork.svg
[ico_fork.svg 1]: https://code.csdn.net/snippets/1773808/fork
[save_snippets.png]: /images/20220717/11807dc9d1064d9598e349f079ecab41.png