参考：https://blog.csdn.net/svenhuayuncheng/article/details/78751311
1.获取维基百科语料库资源
https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2下载1.5G左右xml版本
2.抽取文件内容：从原始的xml文件中提取出标题和正文
https://github.com/attardi/wikiextractor
提取文本：命令行进入当前文件夹输入
python WikiExtractor.py -b 500M -o extracted zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2500M代表提取出来的单个文件最大为500M。这是会产生目录extracted/AA，其中有三个文件分别是wiki_00，wiki_01，wiki_02。
3.繁体简体转换工具
首先在https://bintray.com/package/files/byvoid/opencc/OpenCC下载opencc的windows安装包opencc-1.0.1-win64.7z，并解压放置到自定义的目录下。
opencc -i wiki_00 -o wiki.zh.txt -c t2s.json
-i表示输入文件，-o表示输出文件，t2s.jsonTraditional Chinese to Simplified Chinese 繁體到簡體
4. 语料清洗
经过简体化的文档，仍然有很多脏信息。如数字、标点符号、非中文语言字符等，并且文档中的句子是不能用来训练的，需要进行分词处理。 故编写代码，进行非中文字符串的清除，以及分词。
这个博客有整理好的停用词，可以直接拿来做分词用。编码方式为utf-8。
分词及文本清洗的代码如下，此处使用jieba分词工具。
#encoding:utf8
import jieba
import os
import codecs
from tqdm import tqdm
class MySentences(object):
def __init__(self, dirname):
self.dirname = dirname
def __iter__(self):
for fname in os.listdir(self.dirname):
for line in open(os.path.join(self.dirname, fname),encoding='utf-8'):
if len(line) > 0:
yield [segment.strip() for segment in jieba.cut(line.strip(), cut_all=False)
if segment not in stoplist and len(segment) > 0]
def is_ustr(instr):
out_str = ''
for index in range(len(instr)):
if is_uchar(instr[index]):
out_str = out_str + instr[index].strip()
return out_str
def is_uchar(uchar):
# """判断一个unicode是否是汉字"""
if u'\u4e00' <= uchar <= u'\u9fff':
return True
if __name__ == '__main__':
dirname = 'zh_simplify'
# 读取停用词；
stop_f = codecs.open(u'停用词.txt', 'r', encoding='utf-8')
stoplist = {}.fromkeys([line.strip() for line in stop_f])
# 进行jieba分词
sentences = MySentences(dirname)
# 分词结果写入文件
f = codecs.open('wiki_jieba.txt', 'w', encoding='utf-8')
i = 0
j = 0
w = tqdm(sentences, desc=u'分词句子')
for sentence in w:
if len(sentence) > 0:
output = " "
for d in sentence:
# 去除停用词；
if d not in stoplist:
output += is_ustr(d).strip() + " "
f.write(output.strip())
f.write('\r\n')
i += 1
if i % 10000 == 0:
j += 1
w.set_description(u'已分词： %s万个句子'%j)
f.close() 经过分词之后的文本，大概是这样的：
每一行为一篇文档，每个文档被分为许多词语的组合，且以空格分开。
这里我建立了一个名为‘zh_simplify’的文件夹，里面存放有几个文本文件，代码中迭代地处理这些文件，并将语料都存于最终的一个文档中。 整个清理过程大约40分钟。
5. 词向量训练
经过那么多步骤的预处理，终于得到“干净”的语料，可以开始训练了。
先放训练代码：
# -*- coding: utf-8 -*-
import logging
import multiprocessing
import codecs
from tqdm import tqdm
from gensim.models import Word2Vec
from gensim.models.word2vec import LineSentence
if __name__ == '__main__':
program = "train_word2vec_model.py"
logger = logging.getLogger(program)
logging.basicConfig(format='%(asctime)s: %(levelname)s: %(message)s')
logging.root.setLevel(level=logging.INFO)
logger.info("running %s" % ' '.join(program))
infile = "wiki_jieba.txt"
vec_outfile1 = "wiki.zh.text.model"
vec_outfile2 = "wiki.zh.text.vector"
sentences = LineSentence(infile)
model = Word2Vec(LineSentence(infile), size=300, window=5, min_count=5,
workers=multiprocessing.cpu_count(), iter=100)
# trim unneeded model memory = use(much) less RAM
# model.init_sims(replace=True)
model.save(vec_outfile1)
model.wv.save_word2vec_format(vec_outfile2, binary=False)最重要的训练语句只要一行：
model = Word2Vec(LineSentence(infile), size=300, window=5, min_count=5, workers=multiprocessing.cpu_count(), iter=100)- 1
这里用了LineSentence函数，文档中这个函数功效为：
Simple format: one sentence = one line; words already preprocessed and separated by whitespace.
即表示：这里一句话 = 一行（用换行符分割），每一句话都经过预处理，并且用空白符分隔。
另外，训练参数的意义如下：
- size=300
：词向量的维度大小为300维；size越大，需要更多的训练数据,但是效果会更好. 推荐值为几十到几百 - window=5
：滑动窗口大小为5，即当前词的上下文为前后各两个词 - min_count=5
：词频少于5的词被舍弃掉 - workers=multiprocessing.cpu_count()
：多核并行计算，worker参数只有在安装了Cython后才有效. 没有Cython的话, 只能使用单核. - iter=100
：训练迭代次数，即将语料训练词向量100次
此外，还有一些参数设置：
- sg=0
：用于设置训练算法，默认为0，对应CBOW算法；sg=1，则采用skip-gram算法 - alpha=0.05
：用于设置学习速率 - seed=1
：用于随机数发生器，初始化词向量 - max_vocab_size=None
：设置词向量构建期间的RAM限制。如果所有独立单词个数超过这个，则就消除掉其中最不频繁的一个。每一千万个单词需要大约1GB的RAM。设置成None则没有限制。 - sample=0.001
：高频词汇的随机降采样的配置阈值，默认为1e-3，范围是(0,1e-5) - hs=0
：如果设置为0（defaut），使用negative sampling；若为1，使用hierarchica softmax技巧 - negative=5
：如果>0,则会采用negative samping，用于设置多少个noise words（负例） - cbow_mean=1
：如果为1（defaut）则对上下文向量求均值进行训练；如果为0，则采用上下文词向量的和；只有使用CBOW的时候才起作用 - hashfxn=< built-in function hash>
： hash函数来初始化权重，默认使用python的hash函数 - trim_rule=None
：用于设置词汇表的整理规则，指定那些单词要留下，哪些要被删除 - sorted_vocab=1
：如果为1（default），则在分配word index 的时候会先对单词基于频率降序排序 - batch_words=10000
：表示每一批的传递给线程的单词的数量，默认为10000
所有参数都设置的训练语句如下所示：
model = Word2Vec(LineSentence(infile), size=300, alpha=0.5,window=5, min_count=5, max_vocab_size=None, sample=0.001,seed=1, workers=multiprocessing.cpu_count(),min_alpha=0.0001, sg=0, hs=0, negative=5, cbow_mean=1, hashfxn=<built-in function hash>,iter=100,null_word=0, trim_rule=None, sorted_vocab=1, batch_words=10000)- 1
6. 测试词向量
训练开始：
经过将近10个小时，终于完成了词向量的训练。
最终得到两个文件，Gensim中默认格式的词向量文件model，以及原始c版本的词向量文件vector。
写一个代码测试下效果吧：
# encoding:utf8
import gensim
if __name__ == '__main__':
model = gensim.models.Word2Vec.load('wiki.zh.text.model')
word1 = u'农业'
word2 = u'计算机'
if word1 in model:
print (u"'%s'的词向量为： " % word1)
print (model[word1])
else:
print (u'单词不在字典中！')
result = model.most_similar(word2)
print (u"\n与'%s'最相似的词为： " % word2)
for e in result:
print ('%s: %f' % (e[0], e[1]))
print (u"\n'%s'与'%s'的相似度为： " % (word1, word2))
print (model.similarity(word1, word2))
print (u"\n'早餐 晚餐 午餐 中心'中的离群词为： ")
print (model.doesnt_match(u"早餐 晚餐 午餐 中心".split()))
print (u"\n与'%s'最相似，而与'%s'最不相似的词为： " % (word1, word2))
temp = (model.most_similar(positive=[u'篮球'], negative=[u'计算机'], topn=1))
print ('%s: %s' % (temp[0][0], temp[0][1]))最终结果如下所示： 
上图为‘农业’的词向量。
上图为一些近义词、离群词等的测试效果。
以上，完成了维基百科中文语料训练词向量的全过程。本文旨在做一个实验记录，也是抛砖引玉，欢迎大家共同探讨！
参考：https://blog.csdn.net/svenhuayuncheng/article/details/78751311