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训练一个聊天机器人的很重要的一步是词向量训练，无论是生成式聊天机器人还是检索式聊天机器人，都需要将文字转化为词向量，时下最火的词向量训练模型是word2vec，所以，今天小编文文带你使用维基百科训练词向量。
训练数据下载
我们使用维基百科训练词向量，维基百科数据的下载地址为：https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2。
下载后无需解压，中文维基百科的数据比较小，整个xml的压缩文件大约才1G
安装依赖库
下载数据之后，网上提供了现成的程序对xml进行解压，在网上找到了一个解析xml的py文件，命名为process_wiki.py。不过还需要对其进行修改，将原有的output = open(outp, 'w')，修改为output = open(outp, 'w',encoding='utf-8')
否则会报下图的错误：
在放完整的代码之前，我们需要安装一些依赖库，有numpy、scipy以及gensim，安装gensim依赖于scipy，安装scipy依赖于numpy。我们直接用pip安装numpy，在windows命令行下使用命令：
pip install numpy
成功安装numpy之后安装scipy，仍然使用命令pip install scipy，此时却发现报错了，其实，一般都会报错，正确的打开方式是去网站下载whl，再进行安装，去如下的网址下载scipy包：
http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
找到相应版本的：
下载好之后使用pip命令安装即可：
pip install scipy-0.19.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
接下来使用命令 pip install gensim 即可。
将xml的wiki数据转换为text格式
使用下面的代码对数据进行处理，命名为process_wiki.py，这个代码是python2和python3通用的：
from __future__ import print_function
import logging
import os.path
import six
import sys
from gensim.corpora import WikiCorpus
if __name__ == '__main__':
program = os.path.basename(sys.argv[0])
logger = logging.getLogger(program)
logging.basicConfig(format='%(asctime)s: %(levelname)s: %(message)s')
logging.root.setLevel(level=logging.INFO)
logger.info("running %s" % ' '.join(sys.argv))
# check and process input arguments
if len(sys.argv) != 3:
print("Using: python process_wiki.py enwiki.xxx.xml.bz2 wiki.en.text")
sys.exit(1)
inp, outp = sys.argv[1:3]
space = " "
i = 0
output = open(outp, 'w',encoding='utf-8')
wiki = WikiCorpus(inp, lemmatize=False, dictionary={})
for text in wiki.get_texts():
if six.PY3:
output.write(b' '.join(text).decode('utf-8') + '\n')
# ###another method###
# output.write(
# space.join(map(lambda x:x.decode("utf-8"), text)) + '\n')
else:
output.write(space.join(text) + "\n")
i = i + 1
if (i % 10000 == 0):
logger.info("Saved " + str(i) + " articles")
output.close()
logger.info("Finished Saved " + str(i) + " articles")
使用如下的命令执行代码：
python process_wiki.py zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 wiki.zh.text
不过发现报错了：
这是因为我们的numpy版本不对，所以我们首先要使用pip卸载掉我们当前的numpy，然后去网站：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
下载对应的numpy版本并安装即可：
随后使用刚才的命令执行，发现执行成功：
好啦，今天的实验就先做到这里，明天咱们继续！
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1MzY0MzE4Mg==&mid=2247483721&idx=1&sn=421544e6fcec861862ae679fafeca849&chksm=e9d01188dea7989e6d1060cf65390d03d605f085636ba86ae3763810b3256414b1efabd0f775&scene=21#wechat_redirect
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