基于spark和sparkstreaming的word2vec
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了基于spark和sparkstreaming的word2vec相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
概述
Word2vec是一款由谷歌发布开源的自然语言处理算法,其目的是把words转换成vectors,从而可以用数学的方法来分析words之间的关系。Spark其该算法进行了封装,并在mllib中实现。
整体流程是spark离线训练模型,可以是1小时1训练也可以1天1训练,根据具体业务来判断,sparkstreaming在线分析。
由于历史问题,spark还在用1.5.0,接口上和2.1还是有点区别,大概看了下文档,流程上差不多
spark离线训练
如下代码,通过word2vec训练出一个模型,并且找出“导弹”的10个近义词
val input = sc.textFile("word2vec.txt").map(line => line.split(" ").toSeq) val word2vec = new Word2Vec() word2vec.setMinCount(1) word2vec.setNumPartitions(1) word2vec.setNumIterations(1) val model = word2vec.fit(input) val synonyms = model.findSynonyms("导弹", 10) for((synonym, cosineSimilarity) <- synonyms) { println(s"$synonym $cosineSimilarity") }
model.save(sc,"myModelPath")
参数解释
参数 |
默认 |
解释 |
vectorSize |
100 |
向量的维度,一般维度不会太大,通常在100-500 |
learningRate |
0.025 |
Sets initial learning rate
|
numPartitions |
1 |
分区个数,设置多个可以提高计算效率,但会少量的numpartitions有利于精确度 |
numIterations |
1 |
迭代次数,应该小于等于numPartitions |
经过粗略的测试,适当提高numPartition可以加快word2vec的计算速度
测试结果
每次测试的结果都有点不同,大致差不多
这里说明一点,结果中第一个字段是word,第二个字段是余弦相似度,由于sparkmllib考虑到计算效率,没有用完成的余弦相似度公式,所以结果会大于1,但这并不影响相似度的判断
测试数据下载地址,数据集为搜狗语料分类中的军事篇
http://files.cnblogs.com/files/ulysses-you/word2vec.zip
sparkstreaming在线分析
这个demo用了socket接口(这样测试是最方便的..),实现了在线对word2vec模型的调用
val model = Word2VecModel.load(ssc.sparkContext, "myModelPath") val lines = ssc.socketTextStream("localhost",9999) // Split each line into words val words = lines.flatMap(_.split(" ")) // Count each word in each batch words.map{word => val synonyms = model.findSynonyms(word,10) for((synonym, cosineSimilarity) <- synonyms) { println(s"syn => $synonym $cosineSimilarity") } }
参考资料
//numPartitions和numIterations数量的相似问题
//官方1.5.0版本的word2vec介绍
http://spark.apache.org/docs/1.5.0/mllib-feature-extraction.html#word2vec
以上是关于基于spark和sparkstreaming的word2vec的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
第16课:Spark Streaming源码解读之数据清理内幕彻底解密