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。

python 复制代码

import chardet

with 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。

python 复制代码

import jieba
import jieba.analyse
 
jieba.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.

python 复制代码

# 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。

python 复制代码

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

python 复制代码

from gensim.models import Word2Vec

model = 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。

python 复制代码

# 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

python 复制代码

# 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。

python 复制代码

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。

python 复制代码

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