一次gensim的Word2Vec体验之旅

你的名字 2023-02-18 08:12 85阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  前言
 *  训练语料
 *   *  语料库数据处理
 *  Word2Vec模型训练
 *  参考资料

# 前言 #

最近做NLP的任务中经常性地用到了`word2vec`方法，索性写一篇文章来加深理解和使用。本文主要用到了`gensim`包的`Word2Vec`类，`word2vec`本质上是将单词转换成了计算机接收的向量，用较低维度的表示体现了单词之间的语义信息，关于`word2vec`原理的理解，[这篇博客][Link 1]讲述地十分通俗易懂了，这里不多赘述，我们主要关注如何通过给定语料库获得词向量的表示。

# 训练语料 #

要利用`Word2Vec`训练词向量，需要有充足的语料数据，这里以[wiki中文语料库][wiki]为例。

> wiki中文语料库原地址下载较慢（国外服务器），这里提供我上传的版本[wiki中文语料库][wiki 1]，若无法下载请评论留言。

利用`gensim.corpora`的`WikiCorpus`类，我们可以得到数据对象，用于具体内容的获取。  
使用如下代码查看语料库的数据样例：

from gensim.corpora import WikiCorpus
    
    wiki = WikiCorpus(inp, lemmatize=False, dictionary={ })
    	logging.info('transforming original file to txt ...')
    	for text in wiki.get_texts():
    		print(text)
    		break

中文语料的数据样例如下图所示：  
![在这里插入图片描述][20200616174245884.png_pic_center]

> 可以发现是繁体字数据，且包含一些英文单词，在将数据转换成txt的过程中去除这些英文单词，并将繁体字转换成简体字。

## 语料库数据处理 ##

处理数据的代码如下所示：

import re
    import os
    import time
    from gensim.corpora import WikiCorpus
    from tqdm import tqdm
    import zhconv
    
    English_pattern = re.compile('[a-z]')  # 检测是否包含英文字母
    
    def xml2txt(inp, outp, retransform=False):
        """ 处理原始文件-zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2成txt形式 """
        if not os.path.exists(outp) or retransform:
            with open(outp, 'w', encoding='utf-8') as out:
                wiki = WikiCorpus(inp, lemmatize=False, dictionary={ })
                print('Transforming original file to txt ...(it may takes about 30-40 mins)')
                for texts in tqdm(wiki.get_texts()):  # 每个text是一个列表
                    # 去除text中的英文单词
                    no_english_text = []
                    for text in texts:
                        if not bool(English_pattern.search(text)):
                            # 未检测到英文字母
                            no_english_text.append(text)
                    line_text = ' '.join(no_english_text) + '\n' # 拼接成一条字符串
                    out.write(zhconv.convert(line_text, 'zh-cn'))  # 转换为简体输出
                        
                print('Transform finished.')
    
        else:
            print('Already Transformed')

查看`wiki_zh.txt`文件内容如下：  
![在这里插入图片描述][20200616193200927.png_pic_center]  
由于是中文数据，需要进行分词，采用`jieba`对`txt`文件内容分词，分词的代码如下：

def cut_words(inp, outp, recut =False):
        """ 对txt文件进行分词，保存到分词结果文件 """
        if not os.path.exists(outp) or recut:
            print('Cutting words...')
            out = open(outp,'w',encoding='utf-8')
            with open(inp, 'r', encoding='utf-8') as f:
                for line in tqdm(f.readlines()):
                    cut_result = jieba.lcut(line.strip())
                    line_result = ' '.join(cut_result) + '\n'
                    out.write(line_result)
            out.close()
        else:
            print('Already cutted.')

下面显示了分词后的结果:

![在这里插入图片描述][20200616211507809.png_pic_center]

# Word2Vec模型训练 #

Word2Vec的训练很简单，调用`Word2Vec`类接收文本文件输入即可，其中有几个重要参数需要了解：

*  `LineSentence`: 通常训练的语料数据是非常庞大的，我们无法一次加载到内存中，通过`from gensim.models.word2vec import LineSentence`导入使用，它接收输入文本，每次按行读取文件中的数据。
 *  `size`: 词向量的维度，一般像中文语料库这么大的至少用100以上的维度表示，我设置了200
 *  `window`: word2vec的窗口，考虑当前词左右window大小的词构建词向量，window的大小实际上决定了单词之间语义距离的远近，window越大，则离距离较远的两词之间的语义信息也会被考虑。
 *  `min_count`: 词频小于`min_count`的词不会被考虑，默认5
 *  `workers`: 同时工作进程数，用于并行加快速度，通常我们用`multiprocessing.cpu_count()`获取最大cpu数量来达到最佳速度。

下面的代码实现了对w2v模型的训练:

def train_w2v_model(inp, outp1, outp2, retrain=False):
        """ 输入是预处理好的训练数据，按行输入到Word2Vec中训练，最后保存模型和向量 """ 
        if not os.path.exists(outp1) or not os.path.exists(outp2) or retrain:
            print('Training w2v model...')
            model = Word2Vec(LineSentence(inp), size=200, window=5, min_count=5, workers=multiprocessing.cpu_count())
            model.save(outp1)  # 用于加载
            model.wv.save_word2vec_format(outp2, binary=False)  # 用于查看
        else:
            print('w2v model alwarday trained.')

> 中文语料库十分庞大，训练的过程至少需要几个小时

加载训练好的模型后，最重要的就是word2vec的效果。下面的代码对模型进行了测试，测试结果如后：

def test_model():
        print('loading model...')
        model = Word2Vec.load('./w2v_model/wiki_zh_w2v_model.bin')
        print('苹果的词向量:{}'.format(model['苹果']))
        print('与苹果最接近单词:{}'.format(model.wv.most_similar('苹果')))
        print('苹果与葡萄相似度:{}，苹果与计算机相似度:{}'.format(model.wv.similarity('苹果','葡萄'),model.wv.similarity('苹果','计算机')))
        print('国王-男人+女人的词向量结果:{}'.format(model.most_similar(positive=['女人', '国王'], negative=['男人'])))

*  打印单词`苹果`的词向量  
    ![在这里插入图片描述][20200616230151365.png_pic_center]
 *  查找`苹果`相近的词  
    ![在这里插入图片描述][20200616230313479.png_pic_center]
 *  查看`苹果`和`葡萄`相似度 ，`苹果`与`计算机`相似度对比  
    ![在这里插入图片描述][20200616230804988.png]
 *  查看词与词之间关系，例如`国王`\+`女人`\-`男人`的词向量最有可能是：  
    ![在这里插入图片描述][20200616231331833.png_pic_center]

从结果来看，训练的模型较好地表示了单词的语义信息，这为进一步的自然语言处理工作打好坚实的基础。

> 完整代码见[github][]

# 参考资料 #

*  [使用 word2vec 训练wiki中英文语料库][word2vec _wiki]

[Link 1]: https://www.jianshu.com/p/471d9bfbd72f
[wiki]: https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2
[wiki 1]: http://bj.bcebos.com/v1/ai-studio-online/99c28dbf20884136b26a92e2ba67f06a28b2dd8db0b747efb9cebf80d5913608?responseContentDisposition=attachment%3B%20filename%3Dwiki.zh.zip&authorization=bce-auth-v1%2F0ef6765c1e494918bc0d4c3ca3e5c6d1%2F2020-06-16T09%3A59%3A00Z%2F-1%2F%2F0f5223b2505a5e05a578d0b17167ed096d5fd6dd46f9708ea49d58cf00b107c2
[20200616174245884.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200616174245884.png#pic_center
[20200616193200927.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200616193200927.png#pic_center
[20200616211507809.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200616211507809.png#pic_center
[20200616230151365.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200616230151365.png#pic_center
[20200616230313479.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200616230313479.png#pic_center
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[20200616231331833.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200616231331833.png#pic_center
[github]: https://github.com/GentleCP/NLP-Learning/blob/master/word2vec/word2vec_wiki_zh.py
[word2vec _wiki]: https://www.jianshu.com/p/05800a28c5e4