wiki百科词向量训练资料及其模型

太过爱你忘了你带给我的痛 2022-11-25 11:36 185阅读 0赞

### wiki百科词向量训练模型 ###

*  一、结果预览
 *  二、作用
 *  训练过程
 *   *  （一）下载问题解决
     *   *  下载方式一：
         *  下载方式二：
         *  下载方式三：
     *  （二）训练过程的问题

# 一、结果预览 #

目标为求取python相关的内容为：  
![在这里插入图片描述][20200808131831224.png]  
![在这里插入图片描述][20200808131913780.png]  
从结果上看，与python相关的内容为java、perl等编程语言

# 二、作用 #

个人简单理解：就是寻找相关的词，如上面的oython是一种编程语言，而perl、java等也是如此，但是又不是近义词，比如bash，bash是linux的命令处理器。

扩展用途：通过相关联的词进行分类、推荐（如广告推荐）、比较相似度等等；（个人觉得就是一个fuzzywuzzy更精确的版本）

理解可能不是很准确，可以参见以下：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3B5dGhvbl9fcmVwb3J0ZWQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]

关于其技术原理，可以参见链接: [全面理解word2vec][word2vec].

# 训练过程 #

参见：: [《使用中文维基百科语料库训练一个word2vec模型》][word2vec 1].  
模型基本上也是参照这篇文章训练出来的，

## （一）下载问题解决 ##

只是相关工具下载过于困难，wiki资源最新的20200801的有2G左右，直接网页下载特别缓慢，换成迅雷只能享受几十秒的快速，接着也是几十kb的速度。

### 下载方式一： ###

首先下载idm，  
就是这个  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3B5dGhvbl9fcmVwb3J0ZWQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

然后将网址导入idm

这个下载速度快点，大致在1mb左右

### 下载方式二： ###

使用闪电下载

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3B5dGhvbl9fcmVwb3J0ZWQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]  
下载速度大致也在1mb左右

### 下载方式三： ###

我将资源以及训练的模型放在了天翼云盘中，下载速度平均在8M左右，最快能有十几M，

![在这里插入图片描述][2020080814064665.png]  
![在这里插入图片描述][20200808140657576.png]

但是麻烦的是需要注册  
下载链接： [模型以及资源][Link 1].

## （二）训练过程的问题 ##

训练时长在40多分钟左右，我的计算机比较老了，更好的计算机能更快点  
1、训练时设置的一个参数，min\_count=1，默认为5，这应该实在计算词语的频数，默认为5，即小于5的可能是被省略了，因而设为1可能更好，当然这取决于个人训练的模型的用途

def main():
    print("开始....................")
    start_time = time.time()
    #logging.basicConfig(format="%(asctime)s:%(levelname)s:%(message)s", level=logging.INFO)
    sentences = word2vec.LineSentence(r"---.txt".strip('\u202a'))
    model = word2vec.Word2Vec(sentences, size=250,min_count=1)
    # 保存模型
    model.save(r"law1.model".strip('\u202a'))
    end = time.time()
    across = (end-start_time)/60
    print(across)

2、训练时可能遇到报错

UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xba in position 0: invalid start byte

这个报错的原因不明，因为预训练的内容就是utf-8写入的（不是wiki数据，而是另一个训练的模型中遇到这个报错）

解决方式就是另存一份utf-8的文件

3、模型预测时的问题  
可能遇到KeyError:

KeyError: "word 'python' not in vocabulary"

在我训练的另一个模型中，对python进行模型预测，发现了这个问题。当然在wiki模型中，如果预测内容为：

["腾讯","阿里巴巴"]

也会出现这种报错：

KeyError: "word '腾' not in vocabulary" 或者 	KeyError: "word '阿' not in vocabulary"

这是训练时某些字被去掉了，”腾“字不明白为什么，但是”阿“字可能在停用词处理就去掉了，因而训练时会出现一定的失误

解决方法，就是将该词训练进去

def solution_keyerror():
    """对模型更新"""
    sentences = [["腾讯","腾讯","腾讯","腾讯","腾讯","腾讯","腾讯","腾讯","腾讯","腾讯","腾讯" ]]
    
    model = word2vec.Word2Vec.load('J:\PyCharm项目\项目\中国裁判文书网\word2ver裁判文书词向量\law.model')
    print(model)
    model.build_vocab(sentences, update=True)  # prepare the model vocabulary
    model.train(sentences, total_examples=model.corpus_count, epochs=model.iter)
    print(model.most_similar("腾讯", topn=20))
    
    solution_keyerror()

结果为：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3B5dGhvbl9fcmVwb3J0ZWQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

这个方法并不是我想到的，而是来源于链接: [KeyError: “word ‘在行’ not in vocabulary”][KeyError_ _word _ not in vocabulary].

[20200808131831224.png]: /images/20221124/8ef37ef3cde74592a4ce0b4b00785404.png
[20200808131913780.png]: /images/20221124/e41a4923941c407ea23925d71a17a25e.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3B5dGhvbl9fcmVwb3J0ZWQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221124/6ee33f7835ec4b8b825332955c7938d0.png
[word2vec]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/33799633
[word2vec 1]: https://blog.csdn.net/sinat_29957455/article/details/81432846?utm_source=blogxgwz8&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-title-3&spm=1001.2101.3001.4242
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3B5dGhvbl9fcmVwb3J0ZWQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221124/4c33ad506a7a432b9fc6a0f214bef328.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3B5dGhvbl9fcmVwb3J0ZWQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221124/c8e7d1d6c7bf4b4d9b278486909e9d3a.png
[2020080814064665.png]: /images/20221124/e7b560f991c446d09dddff22ba2d84ee.png
[20200808140657576.png]: /images/20221124/dd01e933e089433391be728a3956f5a6.png
[Link 1]: https://cloud.189.cn/t/aqIRnmiUnmay
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3B5dGhvbl9fcmVwb3J0ZWQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20221124/a33244392d944e67b4539ea1a97c4e6d.png
[KeyError_ _word _ not in vocabulary]: https://blog.csdn.net/weixin_40143316/article/details/96463223?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-utm_term-1&spm=1001.2101.3001.4242