Gensim库的使用——Word2vec模型（二）训练自己的模型与训练参数_in model = gensim.models.word2vec(sentenc

训练自己的Word2vec模型

为了能够训练自己的Word2vec模型，你需要有一些数据，这里用Lee Evaluation 语料库来进行训练。

这个语料库足够小（一共300条数据），而且可以完全加载进内存当中，但是！在实际的应用中你往往不能够直接加载很大的语料库进内存，所以首先来实现一个迭代器来逐行的读取文件：

from gensim.test.utils import datapath
from gensim import utils
class MyCorpus:
    def __iter__(self):
        corpus_path = datapath('lee_background.cor')
        for line in open(corpus_path):
            #对读取的句子进行简单的处理
            yield utils.simple_preprocess(line)
sentences = MyCorpus()

这里的sentences就是得到了一个经过简单处理的句子组成的列表，当然，你可以在for循环里面进行自己的处理。

接下来可以进行训练，那么需要引入gensim.model来做

import gensim.models
model = gensim.models.Word2Vec(sentences=sentences)

恭喜你，现在已经拥有了一个训练好的模型

不信？来我们来试一下，先看一下能不能得到“king”的向量

vec_king = model.wv['king']
print(vec_king)

你将得到一个向量：

[-0.02358022 -0.01961599 -0.00139271 -0.05510962  0.00294285 -0.00853481 -0.05957844 -0.04168227 -0.00846175 -0.02649316  0.01622383  0.01140004
  0.00060386 -0.02601025  0.02205477 -0.02732388  0.01936879  0.047723 -0.06851483 -0.02320203 -0.00837262 -0.03829869 -0.00307029 -0.00264714
  0.02370911 -0.05599895 -0.05200971  0.00733679 -0.00020037  0.02888935 0.02459002  0.01178179 -0.03889398  0.00082152 -0.01142673 -0.01249802
 -0.0460892  -0.05402889 -0.01610627  0.05480611  0.00929705  0.05078919 -0.10389426 -0.078765    0.04261794  0.03915099  0.02897199 -0.04528579
 -0.00610147 -0.06752459 -0.01624303 -0.00028024  0.0536734  -0.00837825 0.04030742 -0.05145243  0.03172397  0.05080702  0.0358872  -0.04948008
 -0.01018649 -0.04389209 -0.01549766  0.00885961 -0.00399141  0.004901 0.02601369  0.04642579 -0.03019009  0.02526439  0.00062573  0.04625718
 -0.04111696 -0.05535169  0.00018219 -0.03083905  0.05379871 -0.04979923-0.01030279 -0.05733781  0.01102394 -0.01693691  0.00895766  0.03222418-0.01516426  0.01628239 -0.03296118  0.01790296 -0.02671471 -0.08221665
  0.01137402 -0.02240016  0.02553035 -0.05492717 -0.02355297  0.00911765-0.0913882  -0.00732729  0.02453462 -0.00781731]

 不要误会，这里我为了方便显示进行了分行，但是实际上这个向量是一个1行100列的向量，可以看出来，模型的默认向量长度是100，因为我们没有特别指定维度。

接下来，我们再试试别的，我们来看一下词典里面都有什么，就打印一下前十个好了：

for index, word in enumerate(model.wv.index2word):
    if index == 10:
        break
    print(f"word #{index}/{len(model.wv.index2word)} is {word}")

注意！这里官方教程有错误，现在这么写才是对的，得到的结果如下：

word #0/1750 is the
word #1/1750 is to
word #2/1750 is of
word #3/1750 is in
word #4/1750 is and
word #5/1750 is he
word #6/1750 is is
word #7/1750 is for
word #8/1750 is on
word #9/1750 is said

存储与加载模型

既然你相信你已经训练好了模型，那么你可以把它存储起来，方便以后的时候直接使用，就不再需要花时间去在训练模型了，因为训练模型很花时间。

那么，怎么去存储模型呢？

官方教程里是这样做的，这里用到了tempfile库，这个库是用来生成临时文件和临时目录的，你可以打印一下看看路径：

import tempfile
with tempfile.NamedTemporaryFile(prefix='gensim-model-',delete=False) as tmp:
    temporary_filepath = tmp.name
    print(temporary_filepath)
    model.save(temporary_filepath)

C:\Users\ADMINI~1\AppData\Local\Temp\gensim-model-wohv4_tq

这样就可以把模型保存到相应的目录下了，这里我也不是很能理解为什么要用tempfile来做，但是我觉得在平时的使用中，只需要在save的参数里面传入文件的路径就可以保存，比如说：

model.save('./myModel')

可以看到，在当前目录文件夹下面就有了这样一个文件：

那么如何去加载这个模型？再来举个例子：

new_model = gensim.models.Word2Vec.load('./myModel')

此外，还可以使用原始的C工具的文本以及二进制格式来加载模型：

model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('/tmp/vectors.txt', binary=False)
# using gzipped/bz2 input works too, no need to unzip
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('/tmp/vectors.bin.gz', binary=True)

训练参数

接下来介绍一些训练模型的参数

min_count（default = 5）

min_count这个参数是用来修建内部的字典的，是不是不好理解，举个例子来说，在实际的应用中，一个大型的语料库里面存在只出现一两次的单词，这些单词可能是没有意义甚至是拼写错误的单词，对于这种单词最好忽略，那么你可以通过设置模型的min_count参数来指定字典中存在的词至少要在语料库里面出现多少次：

model = gensim.models.Word2Vec(sentences, min_count=10)

vector_size（default = 100）

vector_size这个参数是用来指定模型将单词映射到向量的维数，还记得我们之前的例子么，它的默认值是100，更大的尺寸需要有更多的训练数据的支持，一般可以从几十到几百不等，在论文里面往往都是设置为300

model = gensim.models.Word2Vec(sentences, vector_size=200)

workers（default = 3）

workers是模型用来进行训练并行化的一个参数，来加快训练的速度！

model = gensim.models.Word2Vec(sentences, workers=4)

注意！workers参数只有在安装了Cython以后才有用，如果没有安装的话，你只能使用一个核心！（似乎在Anaconda里面已经有了？反正我这里有）

存储

在模型的核心中，word2vec模型的参数是以Numpy array的形式进行存储的，每个矩阵都是词汇表的大小（#vocabulary）乘以向量的大小（#vector_size），其中的元素是float类型的（单精度 4个字节）

在RAM中保存了3个这么大的矩阵（似乎这个矩阵的数量正在减少），所以举个例子来说，如果说有100000个不重复的单词，并且要求向量的大小为200维，那么占用的存储空间就是：

100,000*200*4*3 bytes = ~229MB

除了存储模型的参数以外，还要有一些额外的内存来存储词汇表树（通常只需要几兆字节）