第N7周：调用Gensim库训练Word2Vec模型
- 本文为365天深度学习训练营 中的学习记录博客
- 原作者：K同学啊
任务：
●1. 阅读NLP基础知识里Word2vec详解一文，了解并学习Word2vec相关知识
●2. 创建一个.txt文件存放自定义词汇，防止其被切分
数据集：选择《人民的名义》的小说原文作为语料，在代码里命名为“in_the_name_of_people.txt”。
一、准备工作
-
安装Gensim库：
使用pip进行安装：!pip install gensim -
对原始语料分词
选择《人民的名义》的小说原文作为语料，先采用jieba进行分词。这里是直接添加的自定义词汇，没有选择创建自定义词汇文件。（任务2代码处）
因为在默认情况下，open() 函数在 Windows 系统上使用 gbk 编码，而文件可能是使用其他编码（例如 UTF-8）保存的，这导致了 UnicodeDecodeError的问题。
如果不确定“in_the_name_of_people.txt”文件的编码，可以尝试以下方法：可以使用 chardet 库来检测文件的编码。
import chardetwith open('./N7/in_the_name_of_people.txt', 'rb') as f:result = chardet.detect(f.read())print(result)
{'encoding': 'UTF-8-SIG', 'confidence': 1.0, 'language': ''}
检测到UTF-8-SIG编码后，再使用正确的编码打开文件。在下面的 open() 函数中显式指定UTF-8的文件编码打开文件。
当然也可以直接跳过上面的检测文件的代码，直接在open() 函数中显式指定UTF-8的文件编码打开文件。
import jieba
import jieba.analysejieba.suggest_freq('沙瑞金', True) # 加入一些词，使得jieba分词准确率更高
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)
jieba.suggest_freq('赵德汉', True)with open('./N7/in_the_name_of_people.txt',encoding='utf-8') as f:result_cut = []lines = f.readlines() for line in lines:result_cut.append(list(jieba.cut(line)))f.close()
代码输出：
Building prefix dict from the default dictionary ...
Loading model from cache C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\jieba.cache
Loading model cost 0.776 seconds.
Prefix dict has been built successfully.
# 添加自定义停用词
stopwords_list = ["，","。","\n","\u3000"," ","：","！","？","…"]def remove_stopwords(ls): # 去除停用词return [word for word in ls if word not in stopwords_list]result_stop=[remove_stopwords(x) for x in result_cut if remove_stopwords(x)]
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，仅仅去掉一些标点符号，做一个简单的数据清洗。
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。在实际应用中，可以调参提高词的embedding的效果。
print(result_stop[100:103])
代码输出：
[['侯亮平', '也', '很', '幽默', '一把', '抓住', '了', '赵德汉', '的', '手', '哎', '赵', '处长', '我', '既', '来', '了', '还', '真', '舍不得', '和', '你', '马上', '就', '分手', '哩', '咱们', '去', '下', '一个点', '吧', '说', '罢', '从', '赵家', '桌上', '杂物', '筐', '里', '准确', '地', '拿出', '一张', '白色', '门卡', '插到', '了', '赵德汉', '的', '上衣', '口袋', '里'], ['赵德汉', '慌', '了', '忙', '把门', '卡往', '外', '掏', '这', '这', '什么', '呀', '这', '是'], ['你', '帝京', '苑', '豪宅', '的', '门', '卡', '啊', '请', '继续', '配合', '我们', '执行公务', '吧']]
二、训练Word2Vec模型
from gensim.models import Word2Vecmodel = Word2Vec(result_stop, # 用于训练的语料数据vector_size=100, # 是指特征向量的维度，默认为100。window=5, # 一个句子中当前单词和被预测单词的最大距离。min_count=1) # 可以对字典做截断，词频少于min_count次数的单词会被丢弃掉, 默认值为5。
三、模型应用
1.计算词汇相似度
可以使用similarity()方法计算两个词汇之间的余弦相似度。
# 计算两个词的相似度
print(model.wv.similarity('沙瑞金', '季昌明'))
print(model.wv.similarity('沙瑞金', '田国富'))
代码输出：
0.9991677
0.9992704
# 选出最相似的5个词
for e in model.wv.most_similar(positive=['沙瑞金'], topn=5):print(e[0], e[1])
代码输出：
这位 0.9998722076416016
有些 0.9997892379760742
这是 0.9997782707214355
情况 0.999778151512146
一位 0.9997725486755371
- 找出不匹配的词汇
使用doesnt_match()方法，我们可以找到一组词汇中与其他词汇不匹配的词汇。
odd_word = model.wv.doesnt_match(["苹果", "香蕉", "橙子", "书"])
print(f"在这组词汇中不匹配的词汇：{odd_word}")
代码输出：
在这组词汇中不匹配的词汇：书
- 计算词汇的词频
我们可以使用get_vecattr()方法获取词汇的词频。
word_frequency = model.wv.get_vecattr("沙瑞金", "count")
print(f"沙瑞金：{word_frequency}")
代码输出：
沙瑞金：353