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任务1-----对数据进行初步的预处理：
https://blog.csdn.net/weixin_38966454/article/details/89046445
任务2----F-IDF算法实现
https://blog.csdn.net/weixin_38966454/article/details/89058683
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任务3—word2vec算法实现
1.什么是word2vec
Word2vec，是一群用来产生词向量的相关模型。这些模型为浅而双层的神经网络，用来训练以重新建构语言学之词文本。网络以词表现，并且需猜测相邻位置的输入词，在word2vec中词袋模型假设下，词的顺序是不重要的。训练完成之后，word2vec模型可用来映射每个词到一个向量，可用来表示词对词之间的关系，该向量为神经网络之隐藏层。
2.适用场景
word2vec适合用作序列数据的分类，聚类和相似度计算。有用作app下载推荐系统中的，也有用在推荐系统和广告系统上的，也可以用在机器人对话类别判决系统上。
3.word2vec原理
word2vec也叫word embeddings，中文名“词向量”，作用就是将自然语言中的字词转为计算机可以理解的稠密向量（Dense Vector）。在word2vec出现之前，自然语言处理经常把字词转为离散的单独的符号，也就是One-Hot Encoder。
如上图所示：One hot representation用来表示词向量非常简单，但是却有很多问题。最大的问题是我们的词汇表一般都非常大，比如达到百万级别，这样每个词都用百万维的向量来表示简直是内存的灾难。
Distributed representation可以解决One hot representation的问题，它的思路是通过训练，将每个词都映射到一个较短的词向量上来。所有的这些词向量就构成了向量空间，进而可以用普通的统计学的方法来研究词与词之间的关系。这个较短的词向量维度是多大呢？这个一般需要我们在训练时自己来指定。
有了用Distributed Representation表示的较短的词向量，我们就可以较容易的分析词之间的关系了，比如我们将词的维度降维到2维，有一个有趣的研究表明，用下图的词向量表示我们的词时，我们可以发现：
King→−Man→+Woman→=Queen→
4. CBOW与Skip-Gram用于神经网络语言模型
Skip-gram把一个词从词窗剔除。在skip-grams下给定n词围绕着词w，word2vec预测一个句子中其中一个缺漏的词c，即以机率来表示。相反地，CBOW给定词窗中的文本，预测当前的词。
CBOW
CBOW（Continuous Bag-of-Word Model）又称连续词袋模型，是一个三层神经网络。如下图所示，该模型的特点是输入已知上下文，输出对当前单词的预测。
其学习目标是最大化对数似然函数：
其中，w表示语料库C中任意一个词。
首先输入的是one-hot向量，第一层是一个全连接层，然后没有激活函数，输出层是一个softmax层，输出一个概率分布，表示词典中每个词出现的概率。
我们并不关心输出的内容，训练完成后第一个全连接层的参数就是word embedding。
Skip-Gram
Skip-gram只是逆转了CBOW的因果关系而已，即已知当前词语，预测上下文.
5.用gensim实现word2vec
a、API参数
在gensim中，word2vec 相关的API都在包gensim.models.word2vec中。
和算法有关的参数都在类gensim.models.word2vec.Word2Vec中。
b、参数
sentences: 我们要分析的语料，可以是一个列表，或者从文件中遍历读出。后面我们会有从文件读出的例子。
size: 词向量的维度，默认值是100。这个维度的取值一般与我们的语料的大小相关，如果是不大的语料，比如小于100M的文本语料，则使用默认值一般就可以了。如果是超大的语料，建议增大维度。
window：即词向量上下文最大距离，这个参数在我们的算法原理篇中标记为c，window越大，则和某一词较远的词也会产生上下文关系。默认值为5。在实际使用中，可以根据实际的需求来动态调整这个window的大小。如果是小语料则这个值可以设的更小。对于一般的语料这个值推荐在[5,10]之间。
sg: 即我们的word2vec两个模型的选择了。如果是0， 则是CBOW模型，是1则是Skip-Gram模型，默认是0即CBOW模型。
hs: 即我们的word2vec两个解法的选择了，如果是0， 则是Negative Sampling，是1的话并且负采样个数negative大于0， 则是Hierarchical Softmax。默认是0即Negative Sampling。
negative:即使用Negative Sampling时负采样的个数，默认是5。推荐在[3,10]之间。这个参数在我们的算法原理篇中标记为neg。
cbow_mean: 仅用于CBOW在做投影的时候，为0，则算法中的xw为上下文的词向量之和，为1则为上下文的词向量的平均值。在我们的原理篇中，是按照词向量的平均值来描述的。个人比较喜欢用平均值来表示xw,默认值也是1,不推荐修改默认值。
min_count:需要计算词向量的最小词频。这个值可以去掉一些很生僻的低频词，默认是5。如果是小语料，可以调低这个值。
iter: 随机梯度下降法中迭代的最大次数，默认是5。对于大语料，可以增大这个值。
alpha: 在随机梯度下降法中迭代的初始步长。算法原理篇中标记为η，默认是0.025。
min_alpha: 由于算法支持在迭代的过程中逐渐减小步长，min_alpha给出了最小的迭代步长值。随机梯度下降中每轮的迭代步长可以由iter，alpha， min_alpha一起得出。这部分由于不是word2vec算法的核心内容，因此在原理篇我们没有提到。对于大语料，需要对alpha, min_alpha,iter一起调参，来选择合适的三个值。
c.Python实现
#导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
#读取数据
test_path=r"D:\Desktop\new_data\test_set.csv"
train_path=r"D:\Desktop\new_data\train_set.csv"
train_data=pd.read_csv(train_path,nrows=5000,index_col='id')
test_data=pd.read_csv(test_path,nrows=5000,index_col='id')
#划分训练集&测试集 9:1
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train,X_valid,y_train,y_valid=train_test_split(train_data[['article','word_seg']],train_data['class'],test_size=0.3,random_state=2019)
print(X_train.shape,X_valid.shape,y_train.shape,y_valid.shape)
(3500, 2) (1500, 2) (3500,) (1500,)
#Word2vec训练
from gensim.models import Word2Vec
vector_size=100
def sentence2list(sentence):
return sentence.strip().split()
print('=============准备数据==========')
sentence_train=list(X_train.loc[:,'word_seg'].apply(sentence2list))
sentence_valid=list(X_valid.loc[:,'word_seg'].apply(sentence2list))
sentences=sentence_train+sentence_valid
print("========数据准备完成!===========")
#开始训练
print("========开始训练===========")
model=Word2Vec(sentences=sentences,size=vector_size,window=5,min_count=5,workers=8,sg=1,iter=5)
print("====训练完成======")
#提取词汇表及vectors并保存
import pickle
import numpy as np
print("=========保存训练结果==========")
wv=model.wv
vocab_list=wv.index2word
word_idx_dict={}
for idx,word in enumerate(vocab_list):
word_idx_dict[word]=idx
vectors_arr=wv.vectors
vectors_arr=np.concatenate((np.zeros(vector_size)[np.newaxis,:],vectors_arr),axis=0)
feature_path=r"D:\Desktop\new_data"
f_wordidx = open(feature_path+'word_seg_idx_dict.pkl','wb')
f_vectors=open(feature_path+'word_seg_vectors_arr.pkl','wb')
pickle.dump(word_idx_dict,f_wordidx)
pickle.dump(vectors_arr,f_vectors)
f_wordidx.close()
f_vectors.close()
print("======训练结果已保存======")
=============准备数据==========
========数据准备完成!===========
========开始训练===========
=======训练完成==========
=========保存训练结果==========
======训练结果已保存======