word2vec介紹

word2vec是google的一個(gè)開源工具，能夠根據(jù)輸入的詞的集合計(jì)算出詞與詞之間的距離。

它將term轉(zhuǎn)換成向量形式，可以把對(duì)文本內(nèi)容的處理簡(jiǎn)化為向量空間中的向量運(yùn)算，計(jì)算出向量空間上的相似度，來表示文本語義上的相似度。

word2vec計(jì)算的是余弦值，距離范圍為0-1之間，值越大代表兩個(gè)詞關(guān)聯(lián)度越高。

詞向量：用Distributed Representation表示詞，通常也被稱為“Word Representation”或“Word Embedding(嵌入)”。

簡(jiǎn)言之：詞向量表示法讓相關(guān)或者相似的詞，在距離上更接近。

具體使用(處理中文)

收集語料

本文：亞馬遜中文書評(píng)語料，12萬+句子文本。

語料以純文本形式存入txt文本。

注意：

理論上語料越大越好

理論上語料越大越好

理論上語料越大越好

重要的事情說三遍。

因?yàn)樘〉恼Z料跑出來的結(jié)果并沒有太大意義。

分詞

中文分詞工具還是很多的，我自己常用的：

- 中科院NLPIR

- 哈工大LTP

- 結(jié)巴分詞

注意：分詞文本將作為word2vec的輸入文件。

分詞文本示例

word2vec使用

python，利用gensim模塊。

win7系統(tǒng)下在通常的python基礎(chǔ)上gensim模塊不太好安裝，所以建議使用anaconda，具體參見： python開發(fā)之a(chǎn)naconda【以及win7下安裝gensim】

直接上代碼——

#!/usr/bin/env python

# -*- coding: utf-8 -*-

"""

功能：測(cè)試gensim使用，處理中文語料

時(shí)間：2016年5月21日 20:49:07

"""

from gensim.models import word2vec

import logging

# 主程序

logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)

sentences = word2vec.Text8Corpus(u"C:\\Users\\lenovo\\Desktop\\word2vec實(shí)驗(yàn)\\亞馬遜中文書評(píng)語料.txt") # 加載語料

model = word2vec.Word2Vec(sentences, size=200) # 默認(rèn)window=5

# 計(jì)算兩個(gè)詞的相似度/相關(guān)程度

y1 = model.similarity(u"不錯(cuò)", u"好")

print u"【不錯(cuò)】和【好】的相似度為：", y1

print "--------\n"

# 計(jì)算某個(gè)詞的相關(guān)詞列表

y2 = model.most_similar(u"書", topn=20) # 20個(gè)最相關(guān)的

print u"和【書】最相關(guān)的詞有：\n"

for item in y2:

print item[0], item[1]

print "--------\n"

# 尋找對(duì)應(yīng)關(guān)系

print u"書-不錯(cuò)，質(zhì)量-"

y3 = model.most_similar([u'質(zhì)量', u'不錯(cuò)'], [u'書'], topn=3)

for item in y3:

print item[0], item[1]

print "--------\n"

# 尋找不合群的詞

y4 = model.doesnt_match(u"書 書籍 教材 很".split())

print u"不合群的詞：", y4

print "--------\n"

# 保存模型，以便重用

model.save(u"書評(píng).model")

# 對(duì)應(yīng)的加載方式

# model_2 = word2vec.Word2Vec.load("text8.model")

# 以一種C語言可以解析的形式存儲(chǔ)詞向量

model.save_word2vec_format(u"書評(píng).model.bin", binary=True)

# 對(duì)應(yīng)的加載方式

# model_3 = word2vec.Word2Vec.load_word2vec_format("text8.model.bin", binary=True)

if __name__ == "__main__":

pass

運(yùn)行結(jié)果

【不錯(cuò)】和【好】的相似度為： 0.790186663972

--------

和【書】最相關(guān)的詞有：

書籍 0.675163209438

書本 0.633386790752

確實(shí) 0.568059504032

教材 0.551493048668

正品 0.532882153988

沒得說 0.529319941998

好 0.522468209267

據(jù)說 0.51004421711

圖書 0.508755385876

挺 0.497194319963

新書 0.494331330061

很 0.490583062172

不錯(cuò) 0.476392805576

正版 0.460161447525

紙張 0.454929769039

可惜 0.450752496719

工具書 0.449723362923

的確 0.448629021645

商品 0.444284260273

紙質(zhì) 0.443040698767

--------

書-不錯(cuò)，質(zhì)量-

精美 0.507958948612

總的來說 0.496103972197

材質(zhì) 0.493623793125

--------

不合群的詞： 很

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的word2vec python 代码实现_python gensim使用word2vec词向量处理中文语料的方法的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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