自然语言处理库——Gensim之Word2vec_gensim中的word2vec

        Gensim（http://pypi.python.org/pypi/gensim）是一款开源的第三方Python工具包，用于从原始的非结构化的文本中，无监督地学习到文本隐层的主题向量表达。 主要用于主题建模和文档相似性处理，它支持包括TF-IDF，LSA，LDA，和word2vec在内的多种主题模型算法。Gensim在诸如获取单词的词向量等任务中非常有用。

1. gensim概述

使用Gensim训练Word2vec十分方便，训练步骤如下：

        1）将语料库预处理：一行一个文档或句子，将文档或句子分词（以空格分割，英文可以不用分词，英文单词之间已经由空格分割，中文预料需要使用分词工具进行分词，常见的分词工具有StandNLP、ICTCLAS、Ansj、FudanNLP、HanLP、结巴分词等）；

        2）将原始的训练语料转化成一个sentence的迭代器，每一次迭代返回的sentence是一个word（utf8格式）的列表。可以使用Gensim中word2vec.py中的LineSentence()方法实现；

        3）将上面处理的结果输入Gensim内建的word2vec对象进行训练即可：

from gensim.models import Word2Vec 
 
sentences = word2vec.LineSentence('./in_the_name_of_people_segment.txt') 
# in_the_name_of_people_segment.txt 分词之后的文档
 
model = Word2Vec(sentences , size=100, window=5, min_count=1, workers=4)

2. gensim word2vec API概述：

        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。算法需要注意的参数有：

class Word2Vec(utils.SaveLoad):
    def __init__(
            self, sentences=None, size=100, alpha=0.025, window=5, min_count=5,
            max_vocab_size=None, sample=1e-3, seed=1, workers=3, min_alpha=0.0001,
            sg=0, hs=0, negative=5, cbow_mean=1, hashfxn=hash, iter=5, null_word=0,
            trim_rule=None, sorted_vocab=1, batch_words=MAX_WORDS_IN_BATCH):

• sentences：可以是一个list，对于大语料集，建议使用BrownCorpus,Text8Corpus或lineSentence构建。
• size：是指词向量的维度，默认为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。大的size需要更多的训练数据,但是效果会更好. 推荐值为几十到几百。
• window：窗口大小，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。个人理解应该是某一个中心词可能与前后多个词相关，也有的词在一句话中可能只与少量词相关（如短文本可能只与其紧邻词相关）。
• 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。可以对字典做截断， 词频少于min_count次数的单词会被丢弃掉。
• 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，默认值也是1，不推荐修改默认值。
•  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: 是初始的学习速率，在训练过程中会线性地递减到min_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。
• max_vocab_size: 设置词向量构建期间的RAM限制，设置成None则没有限制。
• sample: 高频词汇的随机降采样的配置阈值，默认为1e-3，范围是(0,1e-5)。
• seed：用于随机数发生器。与初始化词向量有关。
• workers：用于控制训练的并行数。

3. gensim  word2vec实战

3.1 例子1

import os
import numpy as np
import nltk
import datetime as dt
from keras.models import Sequential, load_model
from keras.layers import Dense
from keras.layers import Dropout
from keras.layers import LSTM
from gensim.models import Word2Vec
 
 
# 1.文本读入
# (1)加载文本
raw_text = ''
# os.listdir()方法用于返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表
for file in os.listdir('./input/'): 
    if file.endswith(".txt"):
        raw_text += open("./input/" + file, errors='ignore').read() + '\n\n'
raw_text = raw_text.lower()
 
# （2）加载punkt句子分割器
sentensor = nltk.data.load('tokenizers/punkt/english.pickle')  
# <nltk.tokenize.punkt.PunktSentenceTokenizer at 0x16cc42020f0>
 
# （3）对句子进行分割：将文章分割为句子列表
sents = sentensor.tokenize(raw_text)   # 句子列表['句子1.'，'句子2.'...]
corpus = []
 
# （4）分词word tokenize：将句子分割为单词列表
for sen in sents:
    corpus.append(nltk.word_tokenize(sen))   
# 单词列表[['sexes', 'similar', '.'],['family', 'hirundinidae', '.'],...]
 
# 2.构建词向量：W2V
w2v_model = Word2Vec(corpus, size=128, window=5, min_count=3, workers=4)   # 128维的词向量
 
# 3. 处理我们的training data，把源数据变成一个长长的x，好让LSTM学会predict下一个单词
raw_input = [item for sublist in corpus for item in sublist]   
# 将corpus的二维变为一维['sexes', 'similar', '.','family', 'hirundinidae', '.',...]
 
text_stream = []
 
vocab = w2v_model.wv.vocab   # 字典dict：获取词向量中每个单词
   '''
       {'project': <gensim.models.keyedvectors.Vocab at 0x1be2f656048>,
        'gutenberg': <gensim.models.keyedvectors.Vocab at 0x1be2f656080>,
        "'s": <gensim.models.keyedvectors.Vocab at 0x1be2f6560b8>,...}
   '''
 
# 将raw_input中在w2v_model词向量中的单词添加到text_stream
for word in raw_input:
    if word in vocab:
        text_stream.append(word)     
 
# 4. 构造训练测试集：窗口化，处理成LSTM的输入格式
seq_length = 10
x = []
y = []
for i in range(0, len(text_stream) - seq_length):
    given = text_stream[i:i + seq_length]
    predict = text_stream[i + seq_length]
    x.append(np.array([w2v_model[word] for word in given]))   # 将每个单词转换为词向量 
    y.append(w2v_model[predict])
 
# len(w2v_model[given[0]])=128  w2v_model[word]为word对应的词向量
 
# 5. ①将input的数字表达（w2v），变成LSTM需要的数组格式： [样本数，时间步伐，特征]，
#    ②对于output，我们直接用128维的输出
x = np.reshape(x, (-1, seq_length, 128))
y = np.reshape(y, (-1, 128))
 
# 6. LSTM模型构建
model = Sequential()
model.add(LSTM(256, dropout_W=0.2, dropout_U=0.2, input_shape=(seq_length,128)))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(128, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
 
# 7.跑模型
model.fit(x, y, nb_epoch=30, batch_size=2048)
save_fname = os.path.join('./', '%s-e%s-3.h5' % (dt.datetime.now().strftime('%Y%m%d-%H%M%S'),str(50)))
model.save(save_fname)
 
# 8. 测试
# ①
def predict_next(input_array):
    x = np.reshape(input_array, (-1, seq_length, 128))
    y = model.predict(x)
    return y
 
def string_to_index(raw_input):
    raw_input = raw_input.lower()
    input_stream = nltk.word_tokenize(raw_input)
    res = []
    for word in input_stream[(len(input_stream)-seq_length):]:
        res.append(w2v_model[word])
    return res
 
def y_to_word(y):
    word = w2v_model.most_similar(positive=y, topn=1)  # 获取单个词相关的前n个词语
    return word
# ②
def generate_article(init, rounds=30):
    in_string = init.lower()
    for i in range(rounds):
        n = y_to_word(predict_next(string_to_index(in_string)))
        in_string += ' ' + n[0][0]
        # print('n[0]:', n[0])  =  ('curiosity', 0.7301754951477051)
        print('n[0][0]:', n[0][0])
    return in_string
 
# ③
# init = 'Language Models allow us to measure how likely is, which is an important for Machine'
init1 = 'As I went in to see the famous Booth Collection, a thought of the bird I have just described came into my'
article1 = generate_article(init1)

 word2Vec 获取训练好后所有的词:

      在gensim 1.0.0 以前的版本可以使用：model.vocab

     在 gensim 1.0以后的版本使用：model.wv.vocab

3.2 例子2

        选择的《人民的名义》的小说原文作为语料，语料原文在这里。

　　完整代码参见：github: https://github.com/ljpzzz/machinelearning/blob/master/natural-language-processing/word2vec.ipynb

　　拿到了原文，我们首先要进行分词，这里使用结巴分词完成。在中文文本挖掘预处理流程总结中，我们已经对分词的原理和实践做了总结。因此，这里直接给出分词的代码，分词的结果，我们放到另一个文件中。代码如下, 加入下面的一串人名是为了结巴分词能更准确的把人名分出来。

# -*- coding: utf-8 -*-
 
import jieba
import jieba.analyse
 
jieba.suggest_freq('沙瑞金', True)
jieba.suggest_freq('田国富', True)
jieba.suggest_freq('高育良', True)
jieba.suggest_freq('侯亮平', True)
jieba.suggest_freq('钟小艾', True)
jieba.suggest_freq('陈岩石', True)
jieba.suggest_freq('欧阳菁', True)
jieba.suggest_freq('易学习', True)
jieba.suggest_freq('王大路', True)
jieba.suggest_freq('蔡成功', True)
jieba.suggest_freq('孙连城', True)
jieba.suggest_freq('季昌明', True)
jieba.suggest_freq('丁义珍', True)
jieba.suggest_freq('郑西坡', True)
jieba.suggest_freq('赵东来', True)
jieba.suggest_freq('高小琴', True)
jieba.suggest_freq('赵瑞龙', True)
jieba.suggest_freq('林华华', True)
jieba.suggest_freq('陆亦可', True)
jieba.suggest_freq('刘新建', True)
jieba.suggest_freq('刘庆祝', True)
 
with open('./in_the_name_of_people.txt') as f:
    document = f.read()
    
    #document_decode = document.decode('GBK')
    
    document_cut = jieba.cut(document)
    #print  ' '.join(jieba_cut)  //如果打印结果，则分词效果消失，后面的result无法显示
    result = ' '.join(document_cut)
    result = result.encode('utf-8')
    with open('./in_the_name_of_people_segment.txt', 'w') as f2:
        f2.write(result)

        拿到了分词后的文件，在一般的NLP处理中，会需要去停用词。由于word2vec的算法依赖于上下文，而上下文有可能就是停词。因此对于word2vec，我们可以不用去停词。

　　现在我们可以直接读分词后的文件到内存。这里使用了word2vec提供的LineSentence类来读文件，然后套用word2vec的模型。这里只是一个示例，因此省去了调参的步骤，实际使用的时候，你可能需要对我们上面提到一些参数进行调参。

# import modules & set up logging
import logging
import os
from gensim.models import word2vec
 
logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)
 
sentences = word2vec.LineSentence('./in_the_name_of_people_segment.txt') 
 
model = word2vec.Word2Vec(sentences, hs=1,min_count=1,window=3,size=100) 

　　模型出来了，我们可以用来做什么呢？这里给出三个常用的应用。

1.  第一个是最常用的：找出某一个词向量最相近的词集合

代码如下：

req_count = 5
for key in model.wv.similar_by_word('沙瑞金'.decode('utf-8'), topn =100):
    if len(key[0])==3:
        req_count -= 1
        print key[0], key[1]
        if req_count == 0:
            break;

我们看看沙书记最相近的一些3个字的词（主要是人名）如下：

高育良 0.967257142067
李达康 0.959131598473
田国富 0.953414440155
易学习 0.943500876427
祁同伟 0.942932963371

2. 第二个应用：看两个词向量的相近程度

这里给出了书中两组人的相似程度：

print model.wv.similarity('沙瑞金'.decode('utf-8'), '高育良'.decode('utf-8'))
print model.wv.similarity('李达康'.decode('utf-8'), '王大路'.decode('utf-8'))

　输出如下：

0.961137455325
0.935589365706

3. 第三个应用：找出不同类的词

这里给出了人物分类题：

print model.wv.doesnt_match(u"沙瑞金 高育良 李达康 刘庆祝".split())

word2vec也完成的很好，输出为"刘庆祝"。

以上就是用gensim学习word2vec实战的所有内容。

 

参考：

https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/69803018#800_420