使用word2vec训练wiki中文语料_zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2分词结果

实验环境：Ubuntu + eclipse + python3.5

首先（1）下载最新中文wiki语料库：

wget https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2

（2）由于下载之后，语料库上的编码格式会有不同，因此需要进行处理一下：借鉴了这篇文章。

http://www.crifan.com/summary_python_string_encoding_decoding_difference_and_comparation_python_2_x_str_unicode_vs_python_3_x_bytes_str/

这样处理后打开wiki.cn.text看有大部分的繁体字和少量英文，所以还需进一步处理

（3）　然后将繁体改为简体，本次实验采用了opencc工具。安装：

sudo apt-get install opencc

安装完后执行opencc -i wiki.cn.text -o wiki.cns.text -czht2zhs.ini即实现了繁体转简体并保存在wiki.cns.text中。

（4）接下来对文本分词处理，这里使用的是jieba分词，安装用命令sudo pip3 install jieba

然后运行：

python3 separate_words.py wiki.cns.textwiki.cns.text.sep

（5）接下来去除文本中的一些英文和其他非中文。对remove_words.py做类似的修改。其实为了方便该代码和运行，可以直接使用eclipse软件，使用Run as ->Run configurations , 然后再(x)=Arguments一栏里输入参数，也可以运行。

运行后打开发现还是有许多多余的空格，虽然对后面实验没影响，但是我觉得有必要把多余空格去掉，于是，改写原正则表达式 为：'[\u4e00-\u9fa5]+\s+?|\n'意即匹配所有汉字及后面的一个空格(非贪心匹配)以及所有换行符’\n。得到的分词结果大致如下：

其次，进入正式的训练，训练的结果如下：

最后，测试模型：

使用ipython notebook

Sudo pip3 install ipython

Sudo pip3 isntall notebook

终端输入Ipython notebook打开notebook。新建notebook并测试，结果如下：

可以看到效果还是不错的。当然最经典的国王－男人＝女王－女人肯定也在情理之中。