gensim学习笔记

1、词向量建模的word2vec模型和用于长文本向量建模的doc2vec模型

　　在Gensim中实现word2vec模型非常简单。首先，我们需要将原始的训练语料转化成一个sentence的迭代器；每一次迭代返回的sentence是一个word（utf8格式）的列表：

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)):
                yield line.split()

sentences = MySentences('/some/directory') # a memory-friendly iterator

　　接下来，我们用这个迭代器作为输入，构造一个Gensim内建的word2vec模型的对象（即将原始的one-hot向量转化为word2vec向量）：

model = gensim.models.Word2Vec(sentences)

　　我们也可以指定模型训练的参数，例如采用的模型（Skip-gram或是CBoW）；负采样的个数；embedding向量的维度等。

　　Word2vec对象还支持online learning。我们可以将更多的训练数据传递给一个已经训练好的word2vec对象，继续更新模型的参数：

model = gensim.models.Word2Vec.load('/tmp/mymodel')
model.train(more_sentences)

　　若要查看某一个word对应的word2vec向量，可以将这个word作为索引传递给训练好的模型对象：

model['computer']  # raw NumPy vector of a word

　　Doc2vec是Mikolov在word2vec基础上提出的另一个用于计算长文本向量的工具。它的工作原理与word2vec极为相似——只是将长文本作为一个特殊的token id引入训练语料中。在Gensim中，doc2vec也是继承于word2vec的一个子类。因此，无论是API的参数接口还是调用文本向量的方式，doc2vec与word2vec都极为相似。

　　主要的区别是在对输入数据的预处理上。Doc2vec接受一个由LabeledSentence对象组成的迭代器作为其构造函数的输入参数。其中，LabeledSentence是Gensim内建的一个类，它接受两个List作为其初始化的参数：word list和label list。

from gensim.models.doc2vec import LabeledSentence
sentence = LabeledSentence(words=[u'some', u'words', u'here'], tags=[u'SENT_1'])

类似地，可以构造一个迭代器对象，将原始的训练数据文本转化成LabeledSentence对象：

class LabeledLineSentence(object):
    def __init__(self, filename):
        self.filename = filename
        
    def __iter__(self):
        for uid, line in enumerate(open(filename)):
            yield LabeledSentence(words=line.split(), labels=['SENT_%s' % uid])

准备好训练数据，模型的训练便只是一行命令：

from gensim.models import Doc2Vec
model = Doc2Vec(dm=1, size=100, window=5, negative=5, hs=0, min_count=2, workers=4)

该代码将同时训练word和sentence label的语义向量。如果我们只想训练label向量，可以传入参数train_words=False以固定词向量参数，传入参数训练可用

model.train(sentense)

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