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pythongensim使用word2vec词向量处理中文语料的方法-创新互联

word2vec介绍

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word2vec官网：https://code.google.com/p/word2vec/

  • word2vec是google的一个开源工具，能够根据输入的词的集合计算出词与词之间的距离。
  • 它将term转换成向量形式，可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，计算出向量空间上的相似度，来表示文本语义上的相似度。
  • word2vec计算的是余弦值，距离范围为0-1之间，值越大代表两个词关联度越高。
  • 词向量：用Distributed Representation表示词，通常也被称为“Word Representation”或“Word Embedding（嵌入）”。

简言之：词向量表示法让相关或者相似的词，在距离上更接近。

具体使用（处理中文）

收集语料

本文：亚马逊中文书评语料，12万+句子文本。
语料以纯文本形式存入txt文本。
注意：
理论上语料越大越好
理论上语料越大越好
理论上语料越大越好
重要的事情说三遍。
因为太小的语料跑出来的结果并没有太大意义。

分词

中文分词工具还是很多的，我自己常用的：
- 中科院NLPIR
- 哈工大LTP
- 结巴分词

注意：分词文本将作为word2vec的输入文件。

分词文本示例

python gensim使用word2vec词向量处理中文语料的方法

word2vec使用

python，利用gensim模块。

win7系统下在通常的python基础上gensim模块不太好安装，所以建议使用anaconda，具体参见： python开发之anaconda【以及win7下安装gensim】

直接上代码——
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

"""
功能：测试gensim使用，处理中文语料
时间：2016年5月21日 20:49:07
"""

from gensim.models import word2vec
import logging

# 主程序
logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)
sentences = word2vec.Text8Corpus(u"C:\\Users\\lenovo\\Desktop\\word2vec实验\\亚马逊中文书评语料.txt") # 加载语料
model = word2vec.Word2Vec(sentences, size=200) # 默认window=5

# 计算两个词的相似度/相关程度
y1 = model.similarity(u"不错", u"好")
print u"【不错】和【好】的相似度为：", y1
print "--------\n"

# 计算某个词的相关词列表
y2 = model.most_similar(u"书", topn=20) # 20个最相关的
print u"和【书】最相关的词有：\n"
for item in y2:
  print item[0], item[1]
print "--------\n"

# 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 "--------\n"

# 寻找不合群的词
y4 = model.doesnt_match(u"书 书籍 教材 很".split())
print u"不合群的词：", y4
print "--------\n"

# 保存模型，以便重用
model.save(u"书评.model")
# 对应的加载方式
# model_2 = word2vec.Word2Vec.load("text8.model")

# 以一种C语言可以解析的形式存储词向量
model.save_word2vec_format(u"书评.model.bin", binary=True)
# 对应的加载方式
# model_3 = word2vec.Word2Vec.load_word2vec_format("text8.model.bin", binary=True)

if __name__ == "__main__":
  pass

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本文名称：pythongensim使用word2vec词向量处理中文语料的方法-创新互联
转载来于：http://ybzwz.com/article/jocgp.html

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