python初步实现word2vec操作_python实现word2vec资源-CSDN文库

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python初步实现初步实现word2vec操作操作

一、前言一、前言

一开始看到word2vec环境的安装还挺复杂的，安了半天Cygwin也没太搞懂。后来突然发现，我为什么要去安c语言版本的呢，

我应该去用python版本的，然后就发现了gensim，安装个gensim的包就可以用word2vec了，不过gensim只实现了word2vec

里面的skip-gram模型。若要用到其他模型，就需要去研究其他语言的word2vec了。

二、语料准备二、语料准备

有了gensim包之后，看了网上很多教程都是直接传入一个txt文件，但是这个txt文件长啥样，是什么样的数据格式呢，很多博

客都没有说明，也没有提供可以下载的txt文件作为例子。进一步理解之后发现这个txt是一个包含巨多文本的分好词的文件。

如下图所示，是我自己训练的一个语料，我选取了自己之前用爬虫抓取的7000条新闻当做语料并进行分词。注意，词与词之

间一定要用空格：

这里分词使用的是结巴分词。

这部分代码如下：

import jieba

f1 =open("fenci.txt")

f2 =open("fenci_result.txt", 'a')

lines =f1.readlines() # 读取全部内容

for line in lines:

line.replace(' ', '').replace('', '').replace(' ','')

seg_list = jieba.cut(line, cut_all=False)

f2.write(" ".join(seg_list))

f1.close()

f2.close()

还要注意的一点就是语料中的文本一定要多，看网上随便一个语料都是好几个G，而且一开始我就使用了一条新闻当成语料

库，结果很不好，输出都是0。然后我就用了7000条新闻作为语料库，分词完之后得到的fenci_result.txt是20M，虽然也不

大，但是已经可以得到初步结果了。

三、使用三、使用gensim的的word2vec训练模型训练模型

相关代码如下：

from gensim.modelsimport word2vec

import logging

# 主程序

logging.basicConfig(format='%(asctime)s:%(levelname)s: %(message)s', level=logging.INFO)

sentences =word2vec.Text8Corpus(u"fenci_result.txt") # 加载语料

model =word2vec.Word2Vec(sentences, size=200) #训练skip-gram模型，默认window=5

print model

# 计算两个词的相似度/相关程度

try:

y1 = model.similarity(u"国家", u"国务院")

except KeyError:

y1 = 0

print u"【国家】和【国务院】的相似度为：", y1

print"-----\n"

#

# 计算某个词的相关词列表

y2 = model.most_similar(u"控烟", topn=20) # 20个最相关的

print u"和【控烟】最相关的词有："

for item in y2:

print item[0], item[1] print"-----"

# 寻找对应关系

print u"书-不错，质量-"

y3 =model.most_similar([u'质量', u'不错'], [u'书'], topn=3)

for item in y3:

print item[0], item[1] print"----"

# 寻找不合群的词

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