中文word2vec的python实现

1、语料相关说明

第一种方法是去网上下载相关语料，我这里有一个英文语料模型点我下载，它适合于使用word2vec英文训练的语料，约96M，包括常用的英文词汇。

而由于中文语料比较少，暂时也是写前期代码测试，就去网上下载了《倚天屠龙记》小说全集，为txt格式，作为训练文本，此文件较小，不能达到很好的训练效果。

2、中文训练语料的处理

首先去网上下载了这本小说，然后将其打开后另存为，注意选utf－8编码格式。
这里写图片描述
文本文件准备好，现在开始用python对此txt文档进行处理。

# 此函数作用是对初始语料进行分词处理后，作为训练模型的语料
def cut_txt(old_file):
    import jieba
    global cut_file     # 分词之后保存的文件名
    cut_file = old_file + '_cut.txt'

    try:
        fi = open(old_file, 'r', encoding='utf-8')
    except BaseException as e:  # 因BaseException是所有错误的基类，用它可以获得所有错误类型
        print(Exception, ":", e)    # 追踪错误详细信息

    text = fi.read()  # 获取文本内容
    new_text = jieba.cut(text, cut_all=False)  # 精确模式
    str_out = ' '.join(new_text).replace('，', '').replace('。', '').replace('？', '').replace('！', '') \
        .replace('“', '').replace('”', '').replace('：', '').replace('…', '').replace('（', '').replace('）', '') \
        .replace('—', '').replace('《', '').replace('》', '').replace('、', '').replace('‘', '') \
        .replace('’', '')     # 去掉标点符号
    fo = open(cut_file, 'w', encoding='utf-8')
    fo.write(str_out)

注意open中必须指明编码方式，否则就会报错；上面的函数若要单独运行，须要更改old_file变量为原文件名。

3、训练模型

准备好训练语料（注意训练语料文件越大越好，越大最后的训练效果越好），之后就开始写训练模型了，训练模型的代码如下所示：

def model_train(train_file_name, save_model_file):  # model_file_name为训练语料的路径,save_model为保存模型名
    from gensim.models import word2vec
    import gensim
    import logging
    # 模型训练，生成词向量
    logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)
    sentences = word2vec.Text8Corpus(train_file_name)  # 加载语料
    model = gensim.models.Word2Vec(sentences, size=200)  # 训练skip-gram模型; 默认window=5
    model.save(save_model_file)
    model.wv.save_word2vec_format(save_model_name + ".bin", binary=True)   # 以二进制类型保存模型以便重用

训练后的模型用普通方式和二进制方式进行保存，以便下次直接使用，避免每次训练耗费大量时间。

4、word2vec模型调用

两个功能都以函数方式实现了，现在准备编写主函数代码，在主函数中负责调用各个方法实现预处理和模型训练，以此做后面的相关计算。

from gensim.models import word2vec
import os
import gensim

# if not os.path.exists(cut_file):    # 判断文件是否存在，参考：https://www.cnblogs.com/jhao/p/7243043.html
cut_txt('倚天屠龙记.txt')  # 须注意文件必须先另存为utf-8编码格式

save_model_name = '倚天屠龙记.model'
if not os.path.exists(save_model_name):     # 判断文件是否存在
    model_train(cut_file, save_model_name)
else:
    print('此训练模型已经存在，不用再次训练')

# 加载已训练好的模型
model_1 = word2vec.Word2Vec.load(save_model_name)
# 计算两个词的相似度/相关程度
y1 = model_1.similarity("赵敏", "韦一笑")
print(u"赵敏和韦一笑的相似度为：", y1)
print("-------------------------------\n")

# 计算某个词的相关词列表
y2 = model_1.most_similar("张三丰", topn=10)  # 10个最相关的
print(u"和张三丰最相关的词有：\n")
for item in y2:
    print(item[0], item[1])
print("-------------------------------\n")

最后的运行结果如下所示：
这里写图片描述
最终的结果一定程序上还是取决于分词的准确率，使用jieba分词时可以针对性的加入用户自定义词典（jieba.load_userdict(“userDict.txt”) # 加载用户自定义词典），可以提高对人名，地名等未登陆词的识别效果，提高分词性能。

如有问题，欢迎留言指出，共同进步。