wiki中文语料+word2vec (python3.5 windows win7)

Posted 2020-08-31

环境： win7+python3.5

1. 下载wiki中文分词语料   使用迅雷下载会快不少，大小为1个多G

     https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 

2. 安装opencc用于中文的简繁替换

   安装exe的版本

  到https://bintray.com/package/files/byvoid/opencc/OpenCC 中下载

opencc-1.0.1-win64.7z

并解压放置到自定义的目录下

   也可安装 python版本的：

    pip install opencc-python

    安装时会报错：

  报错一： ImportError: No module named distribute_setup

   解决方法，到 http://www.minitw.com/download/distribute_setup.zip 下载ZIP，解压后将.py文件放置到 电脑的分盘:\\你安裝Python的目录\\Lib(例如：C:\\Python35\\Lib)

   报错二：chown() missing 1 required positional argument: ‘numeric_owner‘

   到distribute_setup.py中，找到self.chown(tarinfo, dirpath)，改为chown(tarinfo, dirpath, ‘‘); 

  报错三： import opencc时，报错 no module named ‘version‘

  将opencc的__init__.py 中的from version import __version__改为from .version import __version__

  

3. 将wiki的资料转为文本txt

    python process_wiki.py zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 wiki.zh.text

    解压后得到925M的文件，由于wiki中的东西是会定期更新的，所以不同时间下载得到的大小不一样

   

    process_wiki.py 源码如下：

    注： 网上的版本大多是针对python2的，使用python3进行解压会在output.write(space.join(text) + "\\n")这一句出现提示关于byte或str的错误，所以需要有如下修改：

space = b‘ ‘  #原来是space = ‘ ‘
...
for text in wiki.get_texts():
    s=space.join(text)
    s=s.decode(‘utf8‘) + "\\n"
    output.write(s)

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# 修改后的代码如下：
import logging
import os.path
import sys
from gensim.corpora import WikiCorpus
if __name__ == ‘__main__‘:
    program = os.path.basename(sys.argv[0])
    logger = logging.getLogger(program)
    logging.basicConfig(format=‘%(asctime)s: %(levelname)s: %(message)s‘)
    logging.root.setLevel(level=logging.INFO)
    logger.info("running %s" % ‘ ‘.join(sys.argv))
    # check and process input arguments
    if len(sys.argv) < 3:
        print (globals()[‘__doc__‘] % locals())
        sys.exit(1)
    inp, outp = sys.argv[1:3]
    space = b‘ ‘
    i = 0
    output = open(outp, ‘w‘,encoding=‘utf-8‘)
    wiki = WikiCorpus(inp, lemmatize=False, dictionary={})
    for text in wiki.get_texts():
        s=space.join(text)
        s=s.decode(‘utf8‘) + "\\n"
        output.write(s)
        i = i + 1
        if (i % 10000 == 0):
            logger.info("Saved " + str(i) + " articles")
    output.close()
    logger.info("Finished Saved " + str(i) + " articles")

 4. 繁简转化

进入解压后的opencc的目录，打开dos窗口，输入

opencc -i wiki.zh.text -o wiki.zh.jian.text -c t2s.json

则会得到wiki.zh.jian.text，里面是简体的中文

此时，大家会比较好奇，里边装着的到底是什么东西~

由于解压后的txt有900多M大，用txt打开比较困难，所以我们采用python自带的IO进行读取

import codecs,sys
import opencc
f=codecs.open(‘zh.wiki.txt‘,‘r‘,encoding="utf8")
line=f.readline()
print(line)

打印的结果如下，可以看出文档中包含多干行文字，每一行文字为一篇文章，每一个空格表示此处原为一个标点符号

 简体的打印结果如下：

5. 分词

 由第四步得到语料仅由标点隔开，还需将其分割成词

 此处使用结巴分词 pip install jieba 即可安装

 结巴的具体介绍见：https://github.com/fxsjy/jieba 

 结巴分词参考了https://codesky.me/archives/ubuntu-python-jieba-word2vec-wiki-tutol.wind 中的做法

 由于编码的原因，此处使用了codecs

 

import jieba
import jieba.analyse
import jieba.posseg as pseg
import codecs,sys
def cut_words(sentence):
    #print sentence
    return " ".join(jieba.cut(sentence)).encode(‘utf-8‘)
f=codecs.open(‘zh.jian.wiki.txt‘,‘r‘,encoding="utf8")
target = codecs.open("zh.jian.wiki.seg.txt", ‘w‘,encoding="utf8")
print (‘open files‘)
line_num=1
line = f.readline()
while line:
    print(‘---- processing ‘, line_num, ‘ article----------------‘)
    line_seg = " ".join(jieba.cut(line))
    target.writelines(line_seg)
    line_num = line_num + 1
    line = f.readline()
f.close()
target.close()
exit()
while line:
    curr = []
    for oneline in line:
        #print(oneline)
        curr.append(oneline)
    after_cut = map(cut_words, curr)
    target.writelines(after_cut)
    print (‘saved ‘,line_num,‘ articles‘)
    exit()
    line = f.readline1()
f.close()
target.close()

分词后的文档长这个样子：

6. 训练word2vec模型

python train_word2vec_model.py zh.jian.wiki.seg.txt wiki.zh.text.model wiki.zh.text.vector

train_word2vec_model.py源码如下：

import logging
import os.path
import sys
import multiprocessing
from gensim.corpora import WikiCorpus
from gensim.models import Word2Vec
from gensim.models.word2vec import LineSentence
if __name__ == ‘__main__‘:
    program = os.path.basename(sys.argv[0])
    logger = logging.getLogger(program)
    logging.basicConfig(format=‘%(asctime)s: %(levelname)s: %(message)s‘)
    logging.root.setLevel(level=logging.INFO)
    logger.info("running %s" % ‘ ‘.join(sys.argv))
    # check and process input arguments
    if len(sys.argv) < 4:
        print (globals()[‘__doc__‘] % locals())
        sys.exit(1)
    inp, outp1, outp2 = sys.argv[1:4]
    model = Word2Vec(LineSentence(inp), size=400, window=5, min_count=5, workers=multiprocessing.cpu_count())
    model.save(outp1)
    model.save_word2vec_format(outp2, binary=False)

训练时长，看个人的机子配置，我训了一天。。。（吐槽一下换不了的破机子）

最终得到

7. 测试训练好的模型

结果如下：

但是呀，这个语句改成这样：

得到的结果却是： 难道这个模型宫斗剧看多了，发现皇上和太后是一家人，低阶的后宫女人是一团，只有皇后是个另类？

剩下的，各位自己去调戏吧，应该乐趣不少~

 

 

 

    

来自为知笔记(Wiz)