一、word2vec原理
《个人的总结》：
1、因为直接使用softmax进行预测，对于分类数过大的时候，速度太慢，所以拆分成多个二分类Hierarchical Softmax。
2、使用层次化的softmax方法预测：cbow与skip-gram都是在一幅图上跑的，对于每个类别，它在图上就指定好一条路线。然后从映射层中得到一个向量，让这个向量跑这条路线，就能得到一个序列，有了这个预测序列和原序列（路线），就能计算交叉熵损失了。对交叉熵求偏导，利用梯度下降法，就能更新该路线上的非叶子结点的参数，以及更新映射层传来的向量。
3、分析树形图：
非叶子结点(根结点)权重参数的意义：因为多分类的需要设定的，可以得到逐层概率的序列，再加上原目标序列，于是可以用交叉熵了。
叶子结点的意义：只是代表路线结束，没有参数。
4、在用negative samping 处理skip-gram 模型时，原作者改变了损失函数。实际变成了多个预测一个的CBOW，只是映射层不进行累加了，理由如下：
(1)为w取了|Context(w)|次负采样【本应该是为每个Context(w)的词语负采样一次的】。
(2)更新时，不更新w，而是更新Context(w)的一个。
(3)与中间节点进行相乘的向量，居然是一个Context(w)向量，而不是w。
5、基于层次化softmax预测的cbow模型：
(1)我这边觉得孙老师的论文，不应该重新建立一个用层次softmax预测的cbow模型。这是因为所有的词向量信息都存在非叶子结点处了，而孙老师想“包袱”词的义原更好预测“包袱”，则必须也要基于原预测模型，否则新建层次softmax树会失去原词向量的信息。
(2)总的来说，就是表达：层次化softmax的cbow模型树，词向量信息隐藏在非叶子结点中。如果建立新树，将会抛弃原来的非叶子结点信息，即抛弃了原来的词向量信息。故，我觉得应该继续在第一次的cbow模型树上进行修正。
(3)假如按照我的理解：非叶子结点隐藏有词向量的信息。那样子反观孙老师的论文提到的：“cbow模型会同步更新上下文词向量和词向量。“而他的方案是固定词向量，只改变义原向量。
等价于：softmax层次树中，只更新输入层向量，不更新中间结点词向量。（今天下午，我们看的伪代码，就是只更新这两种向量嘛。）
他这样的原理就是：预测模型（softmax层次树）不变，只修正输入层（义原向量）。
(4)因为非叶子结点作分类(0、1类)的功能，所以它能知道，当前输入的向量想找哪个目标词(实际就是告诉它走哪边)。于是我表达说“非叶子结点是有隐性的词向量”。
实现细节
参考1 参考2
两个模型：CBOW、Skip-gram。
因为softmax复杂度太大，所以提出两种近似学习方法：Hierarchical Softmax、Negative Sampling。
w2v也必须建立图，才能理解好，不然你处理不了的。
如何初始化？
Negative-Sampling（NEG）基于skip-gram模型，但实际上是优化另一个目标函数。
softmax 避免数值过大的办法
二、gensim的官方总启api
参考来源
w2v的使用：
1、加载模型。
vectormodel = ‘wiki.zh.text.model’ # 模型文件
model = gensim.models.Word2Vec.load(vectormodel) # 导入训练集
2、找相似度最高的词。
result = model.most_similar(u”计算机”,topn=50000)# topn是返回最相似的个数，默认返回10个。
for e in result:
print e[0], e[1]# 输出：自动化 0.674171924591
3、计算两次的相似度
print model.similarity(u”计算机”, u”自动化”)# 输出：0.67417196002404789
4、在一堆词的找出最不相关的词。
print model.doesnt_match(u”早餐 晚餐 午餐 中心”.split())# 输出：中心
5、查模型中全部的词。
tmp = model.vocab
print type(tmp)# 输出：<type 'builtin_function_or_method'>
print len(tmp)# 4G微博语料是：1077923个词。
for v in tmp:
print v6、输出400维的词向量
v = u"男人"
model[v] # 输出的是400位的向量，本来就是：np.array型，浮点数。7、应该是unicode码 我平时训练出来的模型才能识别
v = u"月"
v2 = "月"
print v in model,v2 in model # 输出 True False ，也就是v 才是对的。8、使用C语言的方法，即load_word2vec_format 可能会快许多。此方法只允许查询，不能再训练。参考
model = Word2Vec.load_word2vec_format("wiki.en.text.vector", binary=False)
model = Word2Vec.load_word2vec_format('/tmp/vectors.bin.gz', binary=True)# binary=True 代表压缩、二进制存储。加载时无需解压的。
或者（gensim官网的例子，但没有实践，不知上面的方式与下面的有什么区别）：
>>> from gensim.models.keyedvectors import KeyedVectors
>>> word_vectors = KeyedVectors.load_word2vec_format('/tmp/vectors.txt', binary=False) # C text format 普通文本格式
>>> word_vectors = KeyedVectors.load_word2vec_format('/tmp/vectors.bin', binary=True) # C binary format 二进制格式，如压缩包。
两种方式起对应作用的 via `wv.save_word2vec_format()` and `KeyedVectors.load_word2vec_format()`genism官方实例指导
class gensim.models.word2vec.Word2Vec(sentences=None, size=100, alpha=0.025, window=5, min_count=5, max_vocab_size=None, sample=0.001, seed=1, workers=3, min_alpha=0.0001, sg=0, hs=0, negative=5, cbow_mean=1, hashfxn=<built-in function hash>, iter=5, null_word=0, trim_rule=None, sorted_vocab=1, batch_words=10000)主要的4个参数：min_count 最低词频、size 词向量大小、seed 随机种子、workers 并行数。
1、min_count：如果在训练集中词频达不到这个数值，就会被舍弃。
2、size：神经网络层的大小，也是输出词向量的维度。如果你想设置较大的值，你需要更大的训练语料才比较精准。
3、seed：随机种子。初始化词向量使用。此外，如果你想准确重现，你还需要限制线程数为1，避免操作系统线程调度的抖动。如果是python3，需要设置PYTHONHASHSEED 调节哈希种子。
4、workers：并行数目。前提你安装了Cython 。
1、输入格式：list，utf8编码。主要特点就是按句号再切分了。如两个句子：[[‘first_head’, ‘sentence’], [‘second_head’, ‘sentence’]]
2、内存：对训练集数据是读取完一句，训练参数后，就马上释放内存，用来存放下一句。权重参数存储格式是NumPy arrays，建立3个矩阵（为什么是3个，暂不知道，可能叶子节点用掉1个，非叶子节点等也要用掉一些）。
3、评估：model.accuracy(‘/tmp/questions-words.txt’) 使用这个数据集
4、恢复训练：也就是加载以前的模型，使用新的训练集再次训练。不过不能使用 load_word2vec_format() 基于C语言的模型，因为他们已经删掉词典树了，只有词向量结果。
model = gensim.models.Word2Vec.load(‘/tmp/mymodel’)
model.train(more_sentences)
5、使用模型用例
model.most_similar(positive=['woman', 'king'], negative=['man'], topn=1)
[('queen', 0.50882536)]
model.doesnt_match("breakfast cereal dinner lunch";.split())
'cereal'
model.similarity('woman', 'man')
0.73723527
model['computer'] # raw NumPy vector of a word
array([-0.00449447, -0.00310097, 0.02421786, ...], dtype=float32)用词向量实现各种各样有趣的东西
参考来源
a.计算两个词语相似度，如图1计算asp与net的相似度为0.6215127
b.列出所有相似词语列表,如图2为“PHP”的结果。
c.寻找对应关系：如图3： 男人-男孩 女人-？ 如图4：内蒙-呼和浩特 河北-？
d.删选不合群的词语，可以用来做特征选择：如图5所示：
三、doc2vec的使用
def labelizeContent(content, label_type): # 这是常用的加label函数了，你在网上搜也是差不多这样的。
labelized = []
for i, v in enumerate(content):
label = '%s_%s' % (label_type, i)
labelized.append(TaggedDocument(v, [label])) #TaggedDocument 与 LabeledSentence是一样效果的，后者是基于前者的。
return labelized
X_train = [sen.split() for sen in X_train] # 句子里面的空格需要被删掉，也就是一个句子要变成一个str的list.
X_train = labelizeContent(X_train, 'TRAIN')
X_test = [sen.split() for sen in X_test]
X_test = labelizeContent(X_test, 'VAL')
X_unlabeled = [sen.split() for sen in X_unlabeled]
X_unlabeled = labelizeContent(X_unlabeled, 'TEST')doc2vec还可以细分为：DM模型、DBOW模型
model_dm = Doc2Vec(min_count=1, window=10, size=size, sample=1e-3, negative=5, workers=3)
model_dbow = Doc2Vec(min_count=1, window=10, size=size, sample=1e-3, negative=5, dm=0, workers=3)归结全部的语料
方式1
data = np.concatenate((x_train, x_test, unsup_reviews))方式2
data = X_train[:]
data.extend(X_test[:])
data.extend(X_unlabeled[:])用全部数据建立词典
model_dm.build_vocab( data )
model_dbow.build_vocab(data)进行多次重复训练，每一次都需要对训练数据重新打乱，以提高精度
方式1
for epoch in range(10):
all_reviews = data[:]
random.shuffle(all_reviews)# shuffle是洗牌的意思。 random.seed(123456)，如果上面加了这个语句，那就是固定顺序了，随机将会无效。 import random 这样导入，不是np的。
model_dm.train(all_reviews)
model_dbow.train(all_reviews)方式2
for epoch in range(epoch_num):
perm = np.random.permutation(all_train_reviews.shape[0]) # 这里用的是np的随机，不同上面random包。 如果前面加了numpy.random.seed(seed=1)，随机将会失效。
model_dm.train(all_train_reviews[perm])
model_dbow.train(all_train_reviews[perm])读取向量
方式1
def getVecs(model, corpus, size):
vecs = [np.array(model.docvecs[z.tags[0]]).reshape((1, size)) for z in corpus] # tags[0]是根据标签找向量，reshape的意思是重新按照这个矩阵大小排列。例如 a = np.arange(6).reshape((3, 2)) 输出([[0, 1],[2, 3],[4, 5]])
return np.concatenate(vecs)方式2.获取句子向量：
1.直接根据句子ID获取句子向量；2.累加每个词向量求和为该句子向量（实测效果更好），但此时特征数只有一维。
def getVecs(model, corpus):
# vecs = [np.array(model.docvecs[z.tags[0]]).reshape((1, size)) for z in corpus]
# return np.concatenate(vecs)
vecs = []
for text in corpus:
tmp = [model[w] for w in text.words]
tmp = np.array(tmp)
vecs.append( tmp.sum(axis=0) )
return np.array(vecs)训练数据向量
train_vecs_dm = getVecs(model_dm, X_train) # getVecs 的第二个参数 X_train = labelizeContent(X_train, 'TRAIN') 是经过上面步骤打上标签了的list。
train_vecs_dbow = getVecs(model_dbow, X_train)
train_vecs = train_vecs_dm + train_vecs_dbow # 这里可以两个模型向量相加，也可以横向拼接，即 train_vecs = np.hstack((train_vecs_dm, train_vecs_dbow))验证数据向量
test_vecs_dm = getVecs(model_dm, X_test)
test_vecs_dbow = getVecs(model_dbow, X_test)
test_vecs = test_vecs_dm + test_vecs_dbow测试数据向量
unlabeled_vecs_dm = getVecs(model_dm, X_unlabeled)
unlabeled_vecs_dbow = getVecs(model_dbow, X_unlabeled)
unlabeled_vecs = unlabeled_vecs_dm + unlabeled_vecs_dbow四、制作方法
【已实践过了】
参考1 参考2
（总启网址。第二个总启网址，在一个连接里面有代码。）
下载语料：任意一个总启网址，里面有动态最新版的下载链接，省略后条目，可以进入该下载网站看看。
步骤一[总启1]：首先用 process_wiki.py处理这个XML压缩文件，执行：
python process_wiki.py zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 wiki.zh.text
步骤二[总启1]：将wiki.zh.text中的繁体字转化位简体字：
opencc -i wiki.zh.text -o wiki.zh.text.jian -c zht2zhs.ini
步骤三[总启2，有改动]：用jieba进行分词：
python separate_words.py wiki.zh.text.jian wiki.zh.text.jian.seg
注意：如果你接着还进行总启2的去除非中文字符，这讲会导致词典容量不够大、质量不够好。这已经实践过了。
步骤四[总启1]：进行训练语料：
python train_word2vec_model.py wiki.zh.text.jian.seg wiki.zh.text.model wiki.zh.text.vector
其余拓展的知识点：【可看可不看】
步骤一、提取正文、转化繁体为简体：
http://licstar.net/archives/tag/wikipedia-extractor
（主要学繁转简。提取正文，我可以使用其他手段去除杂字符，实际中没有用到，而且我用的繁转简的语句也不是这样。）
https://github.com/attardi/wikiextractor
（安装wikiextractor，提取正文：先下载zip，然后doc进去，使用python setup.py install 就能安装了）
python WikiExtractor.py 解压后的目标文件名 -b1000M -o extracted >output.txt
（意思是运行本dos路线下的WikiExtractor.py 来处理解压后的目标文件，以1000M 为单位切分文件默认是 500K。由于最后生成的正文文本不到600M，参数设置的大可以保证最后的抽取结果全部存在一个文件里。）
上面语句得到：wiki_00 （这个文件是此前使用 Wikipedia Extractor 得到的）
https://code.google.com/archive/p/opencc/wikis/Install.wiki
进行繁体字转化成简体字。
http://www.52nlp.cn/用mecab打造一套实用的中文分词系统
http://blog.csdn.net/mindmb/article/details/7898528
进行分词。（在总启网址有一个jieba的分词代码。只需要改一下代码ascii编码为utf8就行了。）
如何把python默认的ascii码，改成默认utf8等其他编码。处理后，你导出的东西，就默认为utf8等编码了，就不会是ascii编码。
import sys
reload(sys)
print sys.getdefaultencoding() # 输入出正在使用的系统默认编码。
sys.setdefaultencoding("utf8")