基于gensim的Wiki百科中文word2vec训练

摘要：而腾讯和宝马保时捷，网易和宝马保时捷将会离得较远一些。关于的使用方法，可以参考基于的实践。下面我们分别查看同宝马和腾讯最相近的前个词语。可以发现和宝马相近的词大都属于汽车行业，而且是汽车品牌和腾讯相近的词大都属于互联网行业。

Word2Vec是词（Word）的一种表示方式。不同于one-hot vector，word2vec可以通过计算各个词之间的距离，来表示词与词之间的相似度。word2vec提取了更多的特征，它使得具有相同上下文语义的词尽可能离得近一些，而不太相关的词尽可能离得较远一些。例如，【腾讯】和【网易】两个词向量将会离得很近，同理【宝马】和【保时捷】两个词向量将会离得很近。而【腾讯】和【宝马】/【保时捷】，【网易】和【宝马】/【保时捷】将会离得较远一些。因为【腾讯】和【网易】都同属于互联网类目，而【宝马】和【保时捷】都同属于汽车类目。人以类聚，物以群分嘛！互联网圈子中谈的毕竟都是互联网相关的话题，而汽车圈子中谈论的都是和汽车相关的话题。

我们怎么得到一个词的word2vec呢？下面我们将介绍如何使用python gensim得到我们想要的词向量。总的来说，包括以下几个步骤：

wiki中文数据预处理

文本数据分词

gensim word2vec训练

首先，下载wiki中文数据：zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2。因为zhwiki数据中包含很多繁体字，所以我们想获得简体语料库，接下来需要做以下两件事：

使用gensim模块中的WikiCorpus从bz2中获取原始文本数据

使用OpenCC将繁体字转换为简体字

数据处理的python代码如下：

from __future__ import print_function
from gensim.corpora import WikiCorpus
import jieba
import codecs
import os
import six
from gensim.models import Word2Vec
from gensim.models.word2vec import LineSentence
import multiprocessing

 
class Config:
    data_path = "xxx/zhwiki"
    zhwiki_bz2 = "zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2"
    zhwiki_raw = "zhwiki_raw.txt"
    zhwiki_raw_t2s = "zhwiki_raw_t2s.txt"
    zhwiki_seg_t2s = "zhwiki_seg.txt"
    embedded_model_t2s = "embedding_model_t2s/zhwiki_embedding_t2s.model"
    embedded_vector_t2s = "embedding_model_t2s/vector_t2s"
 
 
def dataprocess(_config):
    i = 0
    if six.PY3:
        output = open(os.path.join(_config.data_path, _config.zhwiki_raw), "w")
    output = codecs.open(os.path.join(_config.data_path, _config.zhwiki_raw), "w")
    wiki = WikiCorpus(os.path.join(_config.data_path, _config.zhwiki_bz2), lemmatize=False, dictionary={})
    for text in wiki.get_texts():
        if six.PY3:
            output.write(b" ".join(text).decode("utf-8", "ignore") + "
")
        else:
            output.write(" ".join(text) + "
")
        i += 1
        if i % 10000 == 0:
            print("Saved " + str(i) + " articles")
    output.close()
    print("Finished Saved " + str(i) + " articles")

config = Config()
dataprocess(config)

这里，需要预先安装OpenCC，关于OpenCC在linux环境中的安装方法，请参考这篇文章。仅仅需要两行linux命令就可以完成繁体字转换为简体字的任务，而且速度很快。

$ cd /xxx/zhwiki/
$ opencc -i zhwiki_raw.txt -o zhwiki_t2s.txt -c t2s.json

对于分词这个任务，我们直接使用了python的jieba分词模块。你也可以使用哈工大的ltp或者斯坦福的nltk python接口进行分词，准确率及权威度挺高的。不过这两个安装的时候会花费很长时间，尤其是斯坦福的。关于jieba的分词处理代码，参考如下：

def is_alpha(tok):
    try:
        return tok.encode("ascii").isalpha()
    except UnicodeEncodeError:
        return False


def zhwiki_segment(_config, remove_alpha=True):
    i = 0
    if six.PY3:
        output = open(os.path.join(_config.data_path, _config.zhwiki_seg_t2s), "w", encoding="utf-8")
    output = codecs.open(os.path.join(_config.data_path, _config.zhwiki_seg_t2s), "w", encoding="utf-8")
    print("Start...")
    with codecs.open(os.path.join(_config.data_path, _config.zhwiki_raw_t2s), "r", encoding="utf-8") as raw_input:
        for line in raw_input.readlines():
            line = line.strip()
            i += 1
            print("line " + str(i))
            text = line.split()
            if True:
                text = [w for w in text if not is_alpha(w)]
            word_cut_seed = [jieba.cut(t) for t in text]
            tmp = ""
            for sent in word_cut_seed:
                for tok in sent:
                    tmp += tok + " "
            tmp = tmp.strip()
            if tmp:
                output.write(tmp + "
")
        output.close()

zhwiki_segment(config)

python的gensim模块提供了word2vec训练，为我们模型的训练提供了很大的方便。关于gensim的使用方法，可以参考基于Gensim的Word2Vec实践。
本次训练的词向量大小size为50，训练窗口为5，最小词频为5，并使用了多线程，具体代码如下：

def word2vec(_config, saved=False):
    print("Start...")
    model = Word2Vec(LineSentence(os.path.join(_config.data_path, _config.zhwiki_seg_t2s)),
                     size=50, window=5, min_count=5, workers=multiprocessing.cpu_count())
    if saved:
        model.save(os.path.join(_config.data_path, _config.embedded_model_t2s))
        model.save_word2vec_format(os.path.join(_config.data_path, _config.embedded_vector_t2s), binary=False)
    print("Finished!")
    return model
 
 
def wordsimilarity(word, model):
    semi = ""
    try:
        semi = model.most_similar(word, topn=10)
    except KeyError:
        print("The word not in vocabulary!")
    for term in semi:
        print("%s,%s" % (term[0],term[1]))

model = word2vec(config, saved=True)

word2vec训练已经完成，我们得到了想要的模型以及词向量，并保存到本地。下面我们分别查看同【宝马】和【腾讯】最相近的前10个词语。可以发现：和【宝马】相近的词大都属于汽车行业，而且是汽车品牌；和【腾讯】相近的词大都属于互联网行业。

>>> wordsimilarity(word=u"宝马", model=model)
保时捷,0.92567974329
固特异,0.888278841972
劳斯莱斯,0.884045600891
奥迪,0.881808757782
马自达,0.881799697876
亚菲特,0.880708634853
欧宝,0.877104878426
雪铁龙,0.876984715462
玛莎拉蒂,0.868475496769
桑塔纳,0.865387916565

>>> wordsimilarity(word=u"腾讯", model=model)
网易,0.880213916302
优酷,0.873666107655
腾讯网,0.87026232481
广州日报,0.859486758709
微信,0.835543811321
天涯社区,0.834927380085
李彦宏,0.832848489285
土豆网,0.831390202045
团购,0.829696238041
搜狐网,0.825544642448