深度学习在自然语言处理领域扮演着重要角色，其中gensim库是实现词向量训练的常用工具，特别是Word2Vec模型。Word2Vec是一种通过神经网络来学习词汇表中单词的分布式表示的方法，它能够捕捉到词与词之间的语义和语法关系。在这个场景下，我们使用gensim对“人民日报语料”进行训练，以生成高质量的词向量。
"人民日报语料"通常包含了大量正式、规范的中文文本，这样的数据集非常适合用于训练词向量，因为它能反映出标准汉语的用法和丰富的语境信息。在训练过程中，gensim会分析这些文本，找出词语之间的共现关系，并将每个词映射为一个高维空间中的向量，使得语义相近的词在向量空间中距离较近。
我们需要导入必要的库，如gensim和nltk，nltk用于预处理文本，例如分词。代码可能如下：
```python
import gensim
from gensim.models import Word2Vec
import nltk
nltk.download('punkt') # 下载分词模型
```
接着，我们需要读取“pku_training.utf8”文件，对文本进行预处理，包括分词、去除停用词等：
```python
with open('pku_training.utf8', 'r', encoding='utf-8') as f:
corpus = f.read()
tokens = nltk.word_tokenize(corpus)
# 可能还需要进一步的预处理，如去除标点符号、数字等
tokens = [token for token in tokens if token.isalnum()]
# 去除停用词（如果有的话）
stop_words = set(nltk.corpus.stopwords.words('chinese'))
tokens = [token for token in tokens if token not in stop_words]
```
然后，我们创建一个语料流，这是gensim需要的输入格式：
```python
sentences = [tokens[i:i+100] for i in range(0, len(tokens), 100)]
```
这里，我们假设每个句子包含100个词，可以根据实际情况调整。现在我们可以使用gensim的Word2Vec模型进行训练：
```python
model = Word2Vec(sentences, size=100, window=5, min_count=1, workers=4)
```
参数解释：
- `size`：词向量的维度，一般设置为100或300。
- `window`：上下文窗口大小，表示考虑的相邻词的数量。
- `min_count`：忽略出现次数少于这个值的词。
- `workers`：并行计算的线程数，可以提高训练速度。
训练完成后，我们可以使用模型进行相似性查询，比如找出与某个词最相似的词：
```python
similar_word = model.wv.most_similar('中国')
```
此外，gensim还提供了其他功能，如保存和加载模型，以便后续使用：
```python
model.save('word2vec_model')
# 加载模型
new_model = gensim.models.Word2Vec.load('word2vec_model')
```
通过gensim和Word2Vec，我们可以从“人民日报语料”中学习到有价值的词向量，这些向量可以用于各种NLP任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。在实际应用中，可能还需要进行超参数调优和模型评估，以获取最佳性能。
pku_training.zip （1个子文件） 
pku_training.utf8 7.37MB
