1、需要安装的库：
**pip install gensim**
**pip install tensorflow**
**pip install scipy**
**pip install jieba**
2、关于数据的解压
首先我们需要下载：维基百科中文数据。一 、维基百科（Wikipedia），是一个基于维基技术的多语言百科全书协作计划，也是一部用不同语言写成的网络百科全书。维基百科是由吉米·威尔士与拉里·桑格两人合作创建的，于2001年1月13日在互联网上推出网站服务，并在2001年1月15日正式展开网络百科全书的项目。中文维基百科数据按月进行更新备份，一般情况下，下载当前最新的数据，下载地址：https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/。下载下来的数据是压缩文件（bz2，gz），需要进行解压,利用process_wiki.py。在终端 python 输入python process_wiki.py zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 Test.txt，将下载的zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2，转换为：Test.txt。
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:Gao
import logging
import os.path
import six
import sys
import warnings
warnings.filterwarnings(action='ignore', category=UserWarning, module='gensim')
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')
# else:
# output.write(space.join(text) + "\n")
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")
3、繁体字转换为简体字
OpenCC第三方库，是中文字符转换，包括中文简体繁体相互转换等。安装在：D:\install\opencc\opencc-1.0.1-win64
Configurations配置文件
解压之后在opencc中的opencc中有需要的json文件就是opencc的配置文件，用来制定语言类型的转换。
我们利用test.py 将解压的文本打印以下：
import codecs,sys
#将繁体转化为简体后的文本打印出来
f=codecs.open('D:\\install\\opencc\\WordToVector\\Test\\Test.txt','r',encoding="utf8")
line=f.readline()
print(line)
终端定位到：D:\install\opencc\opencc-1.0.1-win64：
运行：#opencc -i Test.txt -o Test_jian.txt -c t2s.json，将繁体字化简为简体字。
4、利用jieba对文本进行分词
#将转换的简体文字进行分词
import jieba
import jieba.analyse
import jieba.posseg as pseg
import codecs,sys
def cut_words(sentence):
#print sentence
return " ".join(jieba.cut(sentence)).encode('utf-8')#利用空格将每个词分开
f=codecs.open('D:\\install\\opencc\\opencc-1.0.1-win64\\Test_jian.txt','r',encoding="utf8")#输入简体文档，进行读取操作
target = codecs.open("Test_jian_jieba.txt", 'w',encoding="utf8")#输出的文件，进行写入操作
print ('open files')
line_num=1
line = f.readline()#读取每行文本
#如果每行有内容
while line:
print('---- processing ', line_num, ' article----------------')
line_seg = " ".join(jieba.cut(line))#对每行进行切分
target.writelines(line_seg)#将切分的部分写入文档
line_num = line_num + 1
line = f.readline()
f.close()
target.close()
exit()
while line:
curr = []
for oneline in line:
#print(oneline)
curr.append(oneline)
after_cut = map(cut_words, curr)
target.writelines(after_cut)
print ('saved',line_num,'articles')
exit()
line = f.readline1()
f.close()
target.close()
模型验证（Word2Vec）
word2vec工具主要包含两个模型：跳字模型（skip-gram）和连续词袋模型（continuous bag of words，简称CBOW），以及两种高效训练的方法：负采样（negative sampling）和层序softmax（hierarchical softmax）。值得一提的是，word2vec词向量可以较好地表达不同词之间的相似和类比关系。
NLP 的问题，首先就要拿词语开刀。词语，是人类的抽象总结，是符号形式的（比如中文、英文、拉丁文等等），所以需要把他们转换成数值形式，或者说——嵌入到一个数学空间里，这种嵌入方式，就叫词嵌入（word embedding)，而 Word2vec，就是词嵌入（ word embedding) 的一种。简单点来说就是把一个词语转换成对应向量的表达形式，来让机器读取数据。
统计语言模型给出了这一类问题的一个基本解决框架。对于一段文本序列S=w1,w2,…,wT，它的概率可以表示为：
p(S)=p(w1,w2,w3,w4,w5,…,wt)
=p(w1)p(w2|w1)p(w3|w1,w2)…p(wt|w1,w2,…,wt-1)
即将序列的联合概率转化为一系列条件概率的乘积。问题变成了如何去预测这些给定previous words下的条件概率p(wt|w1,w2,…,wt−1)。常见的统计语言模型有N元文法模型（N-gram Model）
基于马尔科夫假设（Markov Assumption）：下一个词的出现仅依赖于它前面的一个或几个词。
假设下一个词的出现依赖它前面的一个词，则有：
p(S)=p(w1)p(w2|w1)p(w3|w1,w2)…p(wn|w1,w2,…,wn-1)
=p(w1)p(w2|w1)p(w3|w2)…p(wn|wn-1) // bigram
假设下一个词的出现依赖它前面的两个词，则有：
p(S)=p(w1)p(w2|w1)p(w3|w1,w2)…p(wn|w1,w2,…,wn-1)
=p(w1)p(w2|w1)p(w3|w1,w2)…p(wn|wn-1,wn-2) // trigram
那么，我们在面临实际问题时，如何选择依赖词的个数，即n。
更大的n：对下一个词出现的约束信息更多，具有更大的辨别力；
更小的n：在训练语料库中出现的次数更多，具有更可靠的统计信息，具有更高的可靠性。
理论上，n越大越好，经验上，trigram用的最多，尽管如此，原则上，能用bigram解决，绝不使用trigram。
NLP词的表示方法类型
词的独热表示one-hot
比如我们有5个词组成的词汇表，词"Queen"在词汇表中的序号为2， 那么它的词向量就是(0,1,0,0,0)。同样的道理，词"Woman"是序号3，词向量就是(0,0,1,0,0)。这种词向量的编码方式我们一般叫做one hot representation.
One hot representation用来表示词向量非常简单，但是却有很多问题。1、任意两个词之间都是孤立的，根本无法表示出在语义层面上词语词之间的相关信息，而这一点是致命的。2、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。能不能把词向量的维度变小呢？
词的分布式表示 distributed representation
Dristributed 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。
词的分布式表示主要可以分为三类：基于矩阵的分布表示、基于聚类的分布表示和基于神经网络的分布表示
我们就需要训练神经网络语言模型，即CBOW和Skip-gram模型。这个模型的输出我们不关心，我们关心的是模型中第一个隐含层中的参数权重，这个参数矩阵就是我们需要的词向量。它的每一行就是词典中对应词的词向量，行数就是词典的大小。
公式咱们就不放了，网络计算的步骤：
输入层：上下文单词的onehot。（假设单词向量空间dim为V（词向量的维度），上下文单词个数为C）
所有onehot分别乘以共享的输入权重矩阵W（VN矩阵，N为自己设定的数，初始化权重矩阵W）
所得的向量 （注意onehot向量乘以矩阵的结果） 相加求平均作为隐层向量, size为1N.
乘以输出权重矩阵W’ {NV}
得到向量 {1V} 激活函数处理得到V-dim概率分布 {PS: 因为是onehot嘛，其中的每一维都代表着一个单词}，概率最大的index所指示的单词为预测出的中间词（target word）
与true label的onehot做比较，误差越小越好。loss function（一般为交叉熵代价函数）
negative sampling 每次让一个训练样本仅仅更新一小部分的权重参数，从而降低梯度下降过程中的计算量。
如果 vocabulary 大小为1万时， 当输入样本 ( “fox”, “quick”) 到神经网络时， “ fox” 经过 one-hot 编码，在输出层我们期望对应 “quick” 单词的那个神经元结点输出 1，其余 9999 个都应该输出 0。在这里，这9999个我们期望输出为0的神经元结点所对应的单词我们为 negative word. negative sampling 的想法也很直接 ，将随机选择一小部分的 negative words，比如选 10个 negative words 来更新对应的权重参数。
在论文中作者指出指出对于小规模数据集，建议选择 5-20 个 negative words，对于大规模数据集选择 2-5个 negative words.
如果使用了 negative sampling 仅仅去更新positive word- “quick” 和选择的其他 10 个negative words 的结点对应的权重，共计 11 个输出神经元，相当于每次只更新 300 x 11 = 3300 个权重参数。对于 3百万 的权重来说，相当于只计算了千分之一的权重，这样计算效率就大幅度提高。
