利用word2vec对关键词聚类

利用word2vec对关键词进行聚类

package com.purelearning;import love.cq.util.IOUtil;import org.ansj.domain.Term;import org.ansj.splitWord.analysis.ToAnalysis;import java.io.BufferedReader;import java.io.IOException;import java.io.PrintWriter;import java.util.HashSet;import java.util.List;import java.util.Set;/** * Created by zengxiaosen on 16/10/17. */public class splitWord_ANSJ {    public static final String TAG_START_CONTENT = "<content>";    public static final String TAG_END_CONTENT = "</content>";    public static void main(String[] args){        String temp = null;        BufferedReader reader = null;        PrintWriter pw = null;        try{            reader = IOUtil.getReader("corpus.txt", "UTF-8");            ToAnalysis.parse("test 123 孙");            pw = new PrintWriter("resultbig.txt");            long start = System.currentTimeMillis();            int allCount = 0;            int termcnt = 0;            Set<String> set = new HashSet<String>();            while((temp=reader.readLine()) != null){                temp = temp.trim();                if(temp.startsWith(TAG_START_CONTENT)){                    int end = temp.indexOf(TAG_END_CONTENT);                    String content = temp.substring(TAG_START_CONTENT.length(),end);                    //System.out.println(content);                    if(content.length() > 0){                        allCount += content.length();                        List<Term> result = ToAnalysis.parse(content);                        for(Term term: result){                            String item = term.getName().trim();                            if(item.length() > 0){                                termcnt ++;                                pw.print(item.trim() + " ");                                set.add(item);                            }                        }                        pw.println();                    }                }            }            long end = System.currentTimeMillis();            System.out.println("共" + termcnt + "个term, " + set.size() + "个不同的词, 共 " + allCount + " 个字符,每秒处理了:" + (allCount*1000)/(end-start));        }catch (IOException e){            e.printStackTrace();        }finally {            if(null != reader){                try{                    reader.close();                }catch (IOException e){                    e.printStackTrace();                }            }            if(null != pw){                pw.close();            }        }    }}

继上次提取关键词之后，项目组长又要求我对关键词进行聚类。说实话，我不太明白对关键词聚类跟新闻推荐有什么联系，不过他说什么我照做就是了。

按照一般的思路，可以用新闻ID向量来表示某个关键词，这就像广告推荐系统里面用用户访问类别向量来表示用户一样，然后就可以用kmeans的方法进行聚类了。不过对于新闻来说存在一个问题，那就量太大，如果给你十万篇新闻，那每一个关键词将需要十万维的向量表示，随着新闻数迅速增加，那维度就更大了，这计算起来难度太大。于是，这个方法思路简单但是不可行。

好在我们有word2vec这个工具，这是google的一个开源工具，能够仅仅根据输入的词的集合计算出词与词直接的距离，既然距离知道了自然也就能聚类了，而且这个工具本身就自带了聚类功能，很是强大。下面正式介绍如何使用该工具进行词的分析，关键词分析和聚类自然也就包含其中了。word2vec官网地址看这里：https://code.google.com/p/word2vec/

1、寻找语料

要分析，第一步肯定是收集数据，这里不可能一下子就得到所有词的集合，最常见的方法是自己写个爬虫去收集网页上的数据。不过，如果不需要实时性，我们可以使用别人提供好的网页数据，例如搜狗2012年6月到7月的新闻数据：http://www.sogou.com/labs/dl/ca.html 直接下载完整版，注册一个帐号，然后用ftp下载，ubuntu下推荐用filezilla

我们得到的1.5的数据是包含一些html标签的，我们只需要新闻内容，也就是content其中的值。首先可以通过简单的命令把非content的标签干掉

[plain] view plaincopyprint?

1. cat news_tensite_xml.dat | iconv -f gbk -t utf-8 -c | grep "<content>"  > corpus.txt  

得到了corpus.txt文件只含有content标签之间的内容，再对内容进行分词即可，这里推荐使用之前提到过的ANSJ，没听过的看这里：http://blog.csdn.net/zhaoxinfan/article/details/10403917

下面是调用ANSJ进行分词的程序：就是上面我那打段东西

＝＝＝＝

经过对新闻内容分词之后，得到的输出文件resultbig.txt有2.2G＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝8*＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊

这个文件就是word2vec工具的输入文件

3、本地运行word2vec进行分析

首先要做的肯定是从官网上下载word2vec的源码：http://word2vec.googlecode.com/svn/trunk/ ，然后把其中makefile文件的.txt后缀去掉，在终端下执行make操作，这时能发现word2vec文件夹下多了好几个东西。接下来就是输入resultbig.txt进行分析了：

[plain] view plaincopyprint?

1. ./word2vec -train resultbig.txt -output vectors.bin -cbow 0 -size 200 -window 5 -negative 0 -hs 1 -sample 1e-3 -threads 12 -binary 1  

这里我们指定输出为vectors.bin文件，显然输出到文件便于以后重复利用，省得每次都要计算一遍，要知道处理这2.2G的词集合需要接近半个小时的时间

下面再输入计算距离的命令即可计算与每个词最接近的词了：

[plain] view plaincopyprint?

1. ./distance vectors.bin 

怎么样，是不是觉得还挺靠谱的？补充一点，由于word2vec计算的是余弦值，距离范围为0-1之间，值越大代表这两个词关联度越高，所以越排在上面的词与输入的词越紧密。

至于聚类，只需要另一个命令即可：

[plain] view plaincopyprint?

1. ./word2vec -train resultbig.txt -output classes.txt -cbow 0 -size 200 -window 5 -negative 0 -hs 1 -sample 1e-3 -threads 12 -classes 500  

按类别排序：

[plain] view plaincopyprint?

1. sort classes.txt -k 2 -n > classes.sorted.txt