最近常听同事提及相关性分析,正巧看到这个google的开源库，并把相关操作与调试结果记录下来。
小说集可以百度《金庸小说全集 14部》全（TXT）作者：金庸 下载下来。
需要整理好格式，门派和武功名称之间需要有换行符，留意删除掉最后一行的空白区域。
下载完成后可以用自己习惯的工具或程序做相应调整，因语料内容太长，博客里面不允许"堆砌",所以没复制上来，有需要的可以再联系。
with open(‘names.txt‘) as f:
data = [line.strip() for line in f.readlines()]
novels = data[::2]
names = data[1::2]
novel_names = {k: v.split() for k, v in zip(novels, names)}
//可以在这里打印下看是不是都读取过
//开始分词并加载
for _, names in novel_names.items():#.iteritems():（Python2的旧写法）
for name in names:
jieba.add_word(name)
with open("kongfu.txt",encoding=‘UTF-8‘) as f:
kungfu_names = [line.strip()
for line in f.readlines()]
with open("bangs.txt") as f:
bang_names = [line.strip()
for line in f.readlines()]
for name in kungfu_names:
jieba.add_word(name)
for name in bang_names:
jieba.add_word(name)
novels = ["书剑恩仇录", "天龙八部","碧血剑","越女剑","飞狐外传","侠客行","射雕英雄传","神雕侠侣","连城诀","鸳鸯刀","倚天屠龙记","白马啸西风","笑傲江湖","雪山飞狐","鹿鼎记"]
//你知道的：飞雪连天射白鹿，笑书神侠倚碧鸳
sentences = []
for novel in novels:
with open(‘{}.txt‘.format(novel),encoding=‘UTF-8‘) as f:
data = [line.strip()
for line in f.readlines()
if line.strip()]
for line in data:
words = list(jieba.cut(line))
sentences.append(words)
model = gensim.models.Word2Vec(sentences,
size=200, #100
window=5,
min_count=5,
workers=4)
//便于使用的方法
def get_gongfu(a, b, c):
d, _ = model1.most_similar(positive=[c, b], negative=[a])[0]
print (c,d)
//使用举例一
print (‘-------------若黄蓉使出打狗棒法，郭靖会怎样？-------------------------‘)
get_gongfu("黄蓉","打狗棒法","郭靖")
print (‘-------------若黄蓉拿着打狗棒，郭靖又会拿啥？-------------------------‘)
get_gongfu("黄蓉","打狗棒","郭靖")
输出结果：
-------------相关性:乔峰-------------------------
%% 虚竹 0.8226621747016907
%% 慕容复 0.809000551700592
%% 段正淳 0.808856725692749
%% 木婉清 0.7898266315460205
%% 童姥 0.7881260514259338
%% 袁承志 0.7863771915435791
%% 全冠清 0.7761101722717285
%% 谢烟客 0.7738543748855591
%% 俞莲舟 0.7663788199424744
%% 陆菲青 0.7651679515838623
-------------相关性:阿朱-------------------------
阿紫 0.8502078056335449
王语嫣 0.8323276042938232
木婉清 0.8188427090644836
方怡 0.81195068359375
钟灵 0.8042664527893066
仪琳 0.7905520796775818
青青 0.7837553024291992
香香公主 0.7774882316589355
盈盈 0.7765697836875916
马夫人 0.7628135681152344
-------------相关性:降龙十八掌-------------------------
打狗棒法 0.9099119901657104
太极拳 0.8792168498039246
空明拳 0.8742830157279968
绝招 0.864672064781189
一阳指 0.8576483726501465
蛤蟆功 0.8443030714988708
心法 0.8419612646102905
棒法 0.840523362159729
罗汉拳 0.838168740272522
小擒拿手 0.8356980085372925
-------------若黄蓉使出打狗棒法，郭靖会怎样？-------------------------
郭靖 降龙十八掌
-------------若黄蓉拿着打狗棒，郭靖又会拿啥？-------------------------
郭靖 令旗
模型参数：
Python文章相关性分析---金庸武侠小说分析-----
sentences：可以是一个·ist，对于大语料集，建议使用BrownCorpus,Text8Corpus或·ineSentence构建。
sg： 用于设置训练算法，默认为0，对应CBOW算法；sg=1则采用skip-gram算法。
size：是指特征向量的维度，默认为100。大的size需要更多的训练数据,但是效果会更好. 推荐值为几十到几百。
window：表示当前词与预测词在一个句子中的最大距离是多少
alpha: 是学习速率
seed：用于随机数发生器。与初始化词向量有关。
min_count: 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
max_vocab_size: 设置词向量构建期间的RAM限制。如果所有独立单词个数超过这个，则就消除掉其中最不频繁的一个。每一千万个单词需要大约1GB的RAM。设置成None则没有限制。
sample: 高频词汇的随机降采样的配置阈值，默认为1e-3，范围是(0,1e-5)
workers参数控制训练的并行数。
hs: 如果为1则会采用hierarchica·softmax技巧。如果设置为0（defau·t），则negative sampling会被使用。
negative: 如果>0,则会采用negativesamp·ing，用于设置多少个noise words
cbow_mean: 如果为0，则采用上下文词向量的和，如果为1（defau·t）则采用均值。只有使用CBOW的时候才起作用。
hashfxn： hash函数来初始化权重。默认使用python的hash函数
iter： 迭代次数，默认为5
trim_rule： 用于设置词汇表的整理规则，指定那些单词要留下，哪些要被删除。可以设置为None（min_count会被使用）或者一个接受()并返回RU·E_DISCARD,uti·s.RU·E_KEEP或者uti·s.RU·E_DEFAU·T的函数。
sorted_vocab： 如果为1（defau·t），则在分配word index 的时候会先对单词基于频率降序排序。
batch_words：每一批的传递给线程的单词的数量，默认为10000
最近常听同事提及相关性分析,正巧看到这个google的开源库，并把相关操作与调试结果记录下来。
小说集可以百度《金庸小说全集 14部》全（TXT）作者：金庸 下载下来。
需要整理好格式，门派和武功名称之间需要有换行符，留意删除掉最后一行的空白区域。
下载完成后可以用自己习惯的工具或程序做相应调整，因语料内容太长，博客里面不允许"堆砌",所以没复制上来，有需要的可以再联系。
备注：首先百度到《金庸小说全集 14部》全（TXT）作者：金庸 下载下来，然后读取内容,另:以上模型每次都训练了,