维基百科的语料库下载以及信息提取笔记_下载 中文语料库

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前言

中文语料库一般都是极为稀少的，要进行中文词向量的训练可能是极为困难的，这时候我们需要使用中文维基百科来进行词向量的训练。

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一、前提知识

1-1、中文维基百科的下载

wiki语料库下载网址：https://dumps.wikimedia.org/.
最近的中文wiki语料：https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/.
我们选择其中的一个内容比较丰富的文件：zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2

1-2、抽取正文内容，繁体转换为简体

1-2-1、抽取正文内容

1-2-2、繁体转换为简体

opencc库：繁体转化为简体非常好用的一个库。
下载：pip install opencc-python-reimplemented==0.1.4
python2和python3使用opencc库的区别：

# python2使用
import opencc 
opencc.convert()
# python3使用
from opencc import OpenCC
# 下载的包里面会有s2t.json文件，代表简体转繁体，t2s代表繁体到简体。
cc = OpenCC('s2t')
cc.convert()
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1-3、特征工程

def wiki_replace(d):
    s = d[1]
    s = re.sub(':*{\|[\s\S]*?\|}', '', s)
    s = re.sub('<gallery>[\s\S]*?</gallery>', '', s)
    s = re.sub('(.){{([^{}\n]*?\|[^{}\n]*?)}}', '\\1[[\\2]]', s)
    s = filter_wiki(s)
    s = re.sub('\* *\n|\'{2,}', '', s)
    s = re.sub('\n+', '\n', s)
    s = re.sub('\n[:;]|\n +', '\n', s)
    s = re.sub('\n==', '\n\n==', s)
    s = u'【' + d[0] + u'】\n' + s
    return cc.convert(s).strip()
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1-4、训练词向量

将前面得到的中文语料库使用jieba分词工具进行分词之后，使用word2vec工具进行训练。

二、实战训练

# -*- coding: utf-8 -*-
# !/usr/bin/env python
# 使用python2来写。
# import sys
# reload(sys)
# sys.setdefaultencoding('utf8')
# 以下代码是基于python3.8来进行的
import imp
import sys
imp.reload(sys)

from gensim.corpora.wikicorpus import extract_pages, filter_wiki
import bz2file
import re
# 2.7使用的包
# import opencc 
# 3.8使用的包
from opencc import OpenCC
from tqdm import tqdm
import codecs

wiki = extract_pages(bz2file.open('./zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2'))
cc = OpenCC('t2s')

def wiki_replace(d):
    s = d[1]
    s = re.sub(':*{\|[\s\S]*?\|}', '', s)
    s = re.sub('<gallery>[\s\S]*?</gallery>', '', s)
    s = re.sub('(.){{([^{}\n]*?\|[^{}\n]*?)}}', '\\1[[\\2]]', s)
    s = filter_wiki(s)
    s = re.sub('\* *\n|\'{2,}', '', s)
    s = re.sub('\n+', '\n', s)
    s = re.sub('\n[:;]|\n +', '\n', s)
    s = re.sub('\n==', '\n\n==', s)
    s = u'【' + d[0] + u'】\n' + s
    return cc.convert(s).strip()


i = 0
f = codecs.open('wiki.txt', 'w', encoding='utf-8')
w = tqdm(wiki, desc=u'已获取0篇文章')
for d in w:
    if not re.findall('^[a-zA-Z]+:', d[0]) and d[0] and not re.findall(u'^#', d[1]):
        s = wiki_replace(d)
        f.write(s + '\n\n\n')
        i += 1
        if i % 100 == 0:
            w.set_description(u'已获取%s篇文章' % i)

f.close()

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参考文章：
使用维基百科训练简体中文词向量.
wiki中文文本语料下载并处理 ubuntu + python2.7.
维基百科的语料库下载以及后续操作（一）2020年6月包括opencc下载避雷，繁转简.

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总结

回家之后，无所事事了几天，打游戏也觉得索然无味，嗯，还是敲代码比较有意思。