python︱gensim训练word2vec及相关函数与功能理解

一、gensim介绍

gensim是一款强大的自然语言处理工具，里面包括N多常见模型：
- 基本的语料处理工具
- LSI
- LDA
- HDP
- DTM
- DIM
- TF-IDF
- word2vec、paragraph2vec
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二、训练模型

1、训练

#encoding=utf-8from gensim.models import word2vecsentences=word2vec.Text8Corpus(u'分词后的爽肤水评论.txt')model=word2vec.Word2Vec(sentences, size=50)y2=model.similarity(u"好", u"还行")print(y2)for i in model.most_similar(u"滋润"):    print i[0],i[1]

txt文件是已经分好词的5W条评论，训练模型只需一句话：

model=word2vec.Word2Vec(sentences,min_count=5,size=50)

第一个参数是训练语料，第二个参数是小于该数的单词会被剔除，默认值为5,
第三个参数是神经网络的隐藏层单元数，默认为100
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2、模型导出

word2vec = gensim.models.word2vec.Word2Vec(sentences(), size=256, window=10, min_count=64, sg=1, hs=1, iter=10, workers=25)word2vec.save('word2vec_wx')

word2vec.save即可导出文件，这边没有导出为.bin
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3、模型导入

model = gensim.models.Word2Vec.load('xxx/word2vec_wx')pd.Series(model.most_similar(u'微信',topn = 360000))

gensim.models.Word2Vec.load的办法导入

其中的Numpy,可以用numpy.load：

import numpyword_2x = numpy.load('xxx/word2vec_wx.wv.syn0.npy')

还有其他的导入方式：

from gensim.models.keyedvectors import KeyedVectorsword_vectors = KeyedVectors.load_word2vec_format('/tmp/vectors.txt', binary=False)  # C text formatword_vectors = KeyedVectors.load_word2vec_format('/tmp/vectors.bin', binary=True)  # C binary format

导入txt格式+bin格式。
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4、增量训练

model = gensim.models.Word2Vec.load('/tmp/mymodel')model.train(more_sentences)

不能对C生成的模型进行再训练.
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三、gensim训练好的word2vec使用

1、相似性

持数种单词相似度任务:
相似词+相似系数（model.most_similar）、model.doesnt_match、model.similarity（两两相似）

model.most_similar(positive=['woman', 'king'], negative=['man'], topn=1)[('queen', 0.50882536)]model.doesnt_match("breakfast cereal dinner lunch".split())'cereal'model.similarity('woman', 'man').73723527

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2、词向量

通过以下方式来得到单词的向量:

model['computer']  # raw NumPy vector of a wordarray([-0.00449447, -0.00310097,  0.02421786, ...], dtype=float32)

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案例一：800万微信语料训练

来源于：【不可思议的Word2Vec】 2.训练好的模型

训练过程：

import gensim, logginglogging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)import pymongoimport hashlibdb = pymongo.MongoClient('172.16.0.101').weixin.text_articles_wordsmd5 = lambda s: hashlib.md5(s).hexdigest()class sentences:    def __iter__(self):        texts_set = set()        for a in db.find(no_cursor_timeout=True):            if md5(a['text'].encode('utf-8')) in texts_set:                continue            else:                texts_set.add(md5(a['text'].encode('utf-8')))                yield a['words']        print u'最终计算了%s篇文章'%len(texts_set)word2vec = gensim.models.word2vec.Word2Vec(sentences(), size=256, window=10, min_count=64, sg=1, hs=1, iter=10, workers=25)word2vec.save('word2vec_wx')

这里引入hashlib.md5是为了对文章进行去重（本来1000万篇文章，去重后得到800万），而这个步骤不是必要的。
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参考于：

基于python的gensim word2vec训练词向量
Gensim Word2vec 使用教程
官方教程：http://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html