基于中文维基百科的词向量构建及可视化

你将使用Gensim和维基百科获得你的第一批中文词向量，并且感受词向量训练的基本过程。

词向量原理详解请参考：

词向量技术原理及应用详解（一）

词向量技术原理及应用详解（二）

词向量技术原理及应用详解（三）

词向量训练实践请参考：

词向量技术原理及应用详解（四）

运行环境：

IDE：Pycharm2019

python版本：3.6.3

电脑配置：window7，i7，16G内存

Step-01：使用维基百科下载中文语料库

Corpus: https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/20190720/

百度云盘下载：

链接：https://pan.baidu.com/s/1q54CAKPQ1ZVTMtCZ5jWG6g
提取码：bg2d

Step-02：使用python wikipedia extractor抽取维基百科的内容

从下载的语料库xml格式的压缩包中抽取维基百科的内容，将里面的繁体字转化为简体字（由于维基百科中有很多是繁体中文网页）。另外，在用语料库训练词向量之前需要对中文句子进行分词，这里采用 Jieba中文分词工具对句子进行分词，并保存在reduce_zhiwiki.txt文档中。具体实现方式如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
from gensim.corpora import WikiCorpus
import jieba
from langconv import *def my_function():space = ' 'i = 0l = []zhwiki_name = './data/zhwiki-20190720-pages-articles-multistream.xml.bz2'f = open('./data/reduce_zhiwiki.txt', 'w',encoding='utf-8')wiki = WikiCorpus(zhwiki_name, lemmatize=False, dictionary={}) #从xml文件中读出训练语料for text in wiki.get_texts():for temp_sentence in text:temp_sentence = Converter('zh-hans').convert(temp_sentence) #繁体中文转为简体中文seg_list = list(jieba.cut(temp_sentence)) #分词for temp_term in seg_list:l.append(temp_term)f.write(space.join(l) + '\n')l = []i = i + 1if (i %200 == 0):print('Saved ' + str(i) + ' articles')f.close()if __name__ == '__main__':my_function()

程序运行过程中如下图，总共有近34万篇维基百科文章，提取内容时长大概1-2个小时：

处理后的语料如图所示，分词完成后存储的reduce_zhiwiki.txt文档有1.24G：

看到分词后的文件，在一般的NLP处理中，会需要去停用词等处理。由于word2vec的算法依赖于上下文，而上下文有可能就是停用词。因此对于word2vec，可以不用去停词，具体根据自己的情况决定。

另一种实现方式也可参考： https://github.com/attardi/wikiextractor

Step-03：使用Gensim进行词向量训练

Reference:

https://blog.csdn.net/weixin_40547993/article/details/88782251
https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html

参考Gensim的文档和Kaggle的参考文档，获得词向量。注意，你要使用Jieba分词把维基百科的内容切分成一个一个单词，然后存进新的文件中。然后，你需要用Gensim的LineSentence这个类进行文件的读取。再训练成词向量Model。

在训练之前，你得了解Gensim里面的参数：

gensim工具包中详细参数：

在gensim中，word2vec相关的API都在包gensim.models.word2vec中。和算法有关的参数都在类gensim.models.word2vec.Word2Vec中。

算法需要注意的参数有：

 1) sentences: 我们要分析的语料，可以是一个列表，或者从文件中遍历读出。

 2) size: 词向量的维度，默认值是100。这个维度的取值一般与我们的语料的大小相关，如果是不大的语料，比如小于100M的文本语料，则使用默认值一般就可以了。如果是超大的语料，建议增大维度。

 3) window：即词向量上下文最大距离，这个参数在我们的算法原理篇中标记为，window越大，则和某一词较远的词也会产生上下文关系。默认值为5。在实际使用中，可以根据实际的需求来动态调整这个window的大小。如果是小语料则这个值可以设的更小。对于一般的语料这个值推荐在[5,10]之间。

 4) sg: 即我们的word2vec两个模型的选择了。如果是0，则是CBOW模型，是1则是Skip-Gram模型，默认是0即CBOW模型。

 5) hs: 即我们的word2vec两个解法的选择了，如果是0，则是Negative Sampling，是1的话并且负采样个数negative大于0，则是Hierarchical Softmax。默认是0即Negative Sampling。

 6) negative:即使用Negative Sampling时负采样的个数，默认是5。推荐在[3,10]之间。这个参数在我们的算法原理篇中标记为neg。

 7) cbow_mean: 仅用于CBOW在做投影的时候，为0，则算法中的为上下文的词向量之和，为1则为上下文的词向量的平均值。在我们的原理篇中，是按照词向量的平均值来描述的。个人比较喜欢用平均值来表示,默认值也是1,不推荐修改默认值。

 8) min_count:需要计算词向量的最小词频。这个值可以去掉一些很生僻的低频词，默认是5。如果是小语料，可以调低这个值。

 9) iter: 随机梯度下降法中迭代的最大次数，默认是5。对于大语料，可以增大这个值。

 10) alpha: 在随机梯度下降法中迭代的初始步长。算法原理篇中标记为，默认是0.025。

 11) min_alpha: 由于算法支持在迭代的过程中逐渐减小步长，min_alpha给出了最小的迭代步长值。随机梯度下降中每轮的迭代步长可以由iter，alpha， min_alpha一起得出。这部分由于不是word2vec算法的核心内容，因此在原理篇我们没有提到。对于大语料，需要对alpha, min_alpha,iter一起调参，来选择合适的三个值。

 12)worker：训练词向量使用时使用的线程数，默认为3。

在了解完gensim工具包中的参数后，词向量训练具体代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
from gensim.models import Word2Vec
from gensim.models.word2vec import LineSentence
import logginglogging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)def my_function():wiki_news = open('./data/reduce_zhiwiki.txt', 'r',encoding='utf-8')model = Word2Vec(LineSentence(wiki_news), sg=0,size=200, window=5, min_count=5, workers=6)model.save('./model/zhiwiki_news.word2vec')if __name__ == '__main__':my_function()

这里使用了word2vec提供的LineSentence类来读文件，然后套用word2vec的模型。里面的参数可以根据自己的需求来进行调参。

训练过程总共花了17分钟：

训练生成了model文件夹下的3个文件，如下图所示：

那训练出来的模型能打开看的吗？如果直接打开都是乱码，但可以从model里面提取查看某一个单词的词向量（Step-04有实践）。之前一直把它当黑盒了，不能看，只能从里面取，如果要看的话可能需要自己另外指定编码存储了。

实际上是可以指定存储为txt文档进行查看的，只用加一行代码，就可以查看所有词语的词向量，具体如下：

model.wv.save_word2vec_format('./data/word2vec_format.txt')

再打开word2vec_format .txt文档，可以查看所有词语的词向量，这里是拿一篇文章进行测试的，从下图可以看到这篇文章有116个词语，是50维的向量：

Step-04：测试同义词，找几个单词，看下效果

测试同义词，找几个单词进行测试

检测模型训练后的效果，可以根据词的相似度初步进行判断训练的效果：

#coding=utf-8
import gensim
import pandas as pd
def my_function():model = gensim.models.Word2Vec.load('./model/zhiwiki_news.word2vec')print(model.similarity('西红柿','番茄'))  #相似度为0.60256344print(model.similarity('西红柿','香蕉'))  #相似度为0.49495476# print(model.similarity('人工智能','大数据'))# print(model.similarity('滴滴', '共享单车'))result = pd.Series(model.most_similar(u'阿里巴巴')) #查找近义相关词print(result)result1 = pd.Series(model.most_similar(u'故宫'))print(result1)print(model.wv['中国']) #查看中国的词向量（单个词语的词向量）if __name__ == '__main__':my_function()

结果如下：

0.60256344
0.49495476
0      (马云, 0.7043435573577881)
1     (马化腾, 0.6246073842048645)
2      (淘宝网, 0.613457977771759)
3      (奇虎, 0.6117738485336304)
4     (联想集团, 0.605375349521637)
5      (携程, 0.5971101522445679)
6      (入股, 0.5965164303779602)
7      (陌陌, 0.5919643640518188)
8      (私募, 0.5906440019607544)
9    (第九城市, 0.5895131230354309)
dtype: object
0         (南院, 0.6943957805633545)
1       (北京故宫, 0.6514502763748169)
2      (故宫博物院, 0.6480587720870972)
3        (颐和园, 0.6093741655349731)
4        (大钟寺, 0.5974366664886475)
5      (首都博物馆, 0.5919761657714844)
6        (宝蕴楼, 0.5763161182403564)
7        (紫禁城, 0.5700971484184265)
8        (圆明园, 0.5676841735839844)
9    (北京故宫博物院, 0.5617257952690125)
dtype: object
[ 1.0179822   1.3085549  -0.15886988  2.2728844   0.30418944 -0.728181661.5713037   0.70873463  0.7049206  -0.27503544 -2.8415916   0.151209010.55266213 -0.97635883  1.1382341   0.13891749 -0.6220569   0.48901322-2.3380036  -0.31055793  3.24562    -4.0859027  -0.579222    1.23721232.3155959   0.96481997 -3.6676245  -1.4969295   0.7837823   1.0870318-0.6050227   0.8325408   1.328006    0.29150656 -2.5328329  -0.529300631.1638371   0.5451628   0.2401217   0.17821422  1.1282797  -0.6255923-1.2899324   0.36619583 -0.46521342  2.7240493  -0.41811445 -1.31778910.32050967 -0.27907917 -0.02102979  2.1176116   1.4659307  -0.74454963-1.3754915   0.26172     0.72916746 -0.78215885  0.9422904  -0.15639538-1.9578679  -2.2291532  -1.604257    1.1513225   1.4394927   1.3663961-0.23186158  2.1691236   0.70041925  4.0671997   0.6687622   2.28069191.1733083   0.8087675   1.143711    0.15101416  0.67609495 -0.37344953-0.48123422  0.24116552  0.35969564  1.8687915   1.2080493   1.0876881-1.8691303  -0.15507829  1.6328797  -2.5513241  -2.0818036   0.85295791.790232    0.9209289   2.8360684   0.46996912 -1.2465436  -1.71899770.30184388  1.5090418  -1.7590709  -0.6130559  -0.89942425 -0.16365221-2.7557333   1.2682099   0.72216785  1.4142591  -0.12338407  2.25218182.242584   -1.2266986   1.5790528  -0.6049989  -1.2251376   0.045298511.2588772   1.4443516   1.9425458  -1.770078   -0.28633627  0.22818221-1.1054004   0.05947445  0.6791499   0.8320315   0.07090905 -2.4605787-2.8967953   1.5300242   2.3271239  -1.447048   -1.2444358  -0.825858060.20273234  0.6779695   0.03622686 -0.77907175 -1.756927   -0.54524851.0174141   2.8124187  -0.6510111   0.88718116 -4.1239104  -0.997531650.05194774  0.8445294  -1.0886959  -1.6984457   1.4602119   0.93301445-1.0705873   0.5754465  -1.5405533   1.9362085  -0.98967594  0.52954511.589188   -0.5120375   3.1153758   1.200571   -0.9682008   1.0395331-0.40270805  0.85788846 -1.1856868  -1.1182163   0.27180263 -2.38708420.30561337 -3.086804    0.6730606  -0.55788547 -1.8496476   1.1778438-3.252681    1.1772966  -4.2397146   0.26227665 -1.1796527  -0.11905587-1.6812707  -0.80028236  0.21924041 -0.6131642   0.50535196  0.02423297-0.6145355  -1.2522593   0.19663902  1.4207224   0.18940918 -0.175781370.7356166   1.4127327   2.4649005   1.1953328   1.2943949  -0.30904412-2.6319313   3.3482287 ]Process finished with exit code 0

可见，词向量训练的结果还是不错的。这个可以看作是word2vec的求近义词、相关词，也可以看成利用word2vec聚类。

附：一个在线测试的网站，貌似是一位清华教授做的：http://cikuapi.com/index.php

这里计算词语"大数据"与"人工智能" ，"滴滴"与"共享单车"之间的相似度，会报错：

KeyError: "word '大数据' not in vocabulary" 或 KeyError: "word '共享单车' not in vocabulary"

为什么呢？因为 '大数据'和'共享单车'这两个词不在训练的词向量里面。

为啥不在呢，那么大的维基百科语料库？

1、有可能是我们训练词向量的时候，min_count最小词频默认为5，也就是分词后的语料中词频低于5的词语都不会被训练。这里可以将词频设置小一点，比如：min_count=2。语料越小，设置的词频应越低，但训练时所消耗的时间也就越长，大家可以设置试一下。这也是我上面设置min_count=5，只花费17分钟的时间就训练完了。

2、可能语料库里面没有这个词，这么大的语料可能性很小，况且这是最新的维基百科语料。

3、可能繁体字转化为简体字的时候没有转化过来。

加载模型找出指定词的相似词并制成词云

WordCloud：https://blog.csdn.net/sinat_29957455/article/details/81432846

这里必须添加字体，不然显示不出中文，字体一般在C盘：c:\windows\fonts\simsun.ttc 这个字体可以，你可以在自己的本地看下。另外，这里是绘制的圆形mask，你也可以加载本地图片，根据本地图片的形状生成mask，就不用去绘制了，这类代码可以去网上百度，有好多。

具体实现代码如下：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
@author:Administrator
@file:WordCloud_visualization.py
@time:2019/07/31
"""import logging
from gensim import models
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloudfont_path = 'D:\Fonts\simkai.ttf''''
获取一个圆形的mask
'''
def get_mask():x, y = np.ogrid[:300, :300]mask = (x - 150) ** 2 + (y - 150) ** 2 > 130 ** 2mask = 255 * mask.astype(int)return mask'''
绘制词云
'''
def draw_word_cloud(word_cloud):wc = WordCloud(font_path = font_path,background_color="white", mask=get_mask())wc.generate_from_frequencies(word_cloud)# 隐藏x轴和y轴plt.axis("off")plt.imshow(wc, interpolation="bilinear")plt.show()def test():logging.basicConfig(format="%(asctime)s:%(levelname)s:%(message)s", level=logging.INFO)model = models.Word2Vec.load("./model/zhiwiki_news.word2vec")# 输入一个词找出相似的前100个词,默认是10个one_corpus = ["人工智能"]result = model.most_similar(one_corpus[0], topn=100)# 将返回的结果转换为字典,便于绘制词云word_cloud = dict()for sim in result:# print(sim[0],":",sim[1])word_cloud[sim[0]] = sim[1]# 绘制词云draw_word_cloud(word_cloud)if __name__ == '__main__':test()

词云效果如下图：

Step-05：使用Sklearn中TSNE进行词向量的可视化

感谢许同学提的小建议，哈哈哈，改下标题

可视化参考链接: https://www.kaggle.com/jeffd23/visualizing-word-vectors-with-t-sne

这里训练的时候设置的最小词频是500，根据结果看，可以词语还是太多了，可视化的过程很漫长，请耐心等待，我是让它跑了一晚上，第二天早上看到好了的，具体多长时间我也不太清楚。。。具体代码如下

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
@author:Administrator
@file:Visualization.py
@time:2019/07/30
"""
import pandas as pd
pd.options.mode.chained_assignment = None
from gensim.models import Word2Vec
from gensim.models.word2vec import LineSentence
from sklearn.manifold import TSNE
import matplotlib.pyplot as plt
import logging
from matplotlib.font_manager import FontProperties
font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc", size=14)logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)wiki_news = open('./data/reduce_zhiwiki.txt', 'r',encoding='utf-8')
model = Word2Vec(LineSentence(wiki_news), sg=0,size=200, window=10, min_count=500, workers=6)
print('model训练完成')def tsne_plot(model):"Creates and TSNE model and plots it"labels = []tokens = []for word in model.wv.vocab:tokens.append(model[word])labels.append(word)tsne_model = TSNE(perplexity=40, n_components=2, init='pca', n_iter=2500, random_state=23)new_values = tsne_model.fit_transform(tokens)x = []y = []for value in new_values:x.append(value[0])y.append(value[1])plt.figure(figsize=(16, 16))for i in range(len(x)):plt.scatter(x[i], y[i])plt.annotate(labels[i],fontproperties=font,xy=(x[i], y[i]),xytext=(5, 2),textcoords='offset points',ha='right',va='bottom')plt.show()tsne_plot(model)

可视化结果如下，恐怖如斯：

随便找了一篇文章训练后可视化效果如下，训练时最小词频min_count=1：

但是上面的可视化图没有我想看到的词向量相近的词在一起的效果，所以找到一篇金庸的《笑傲江湖》的txt文档，进行词向量训练并进行可视化。

数据预处理：正则提取中文，jieba分词。这里添加停用词，就是去掉那些没有用的词，不然对可视化有影响。这个和构建中文词云差不多，所以增加了去停用词。这里的停用词是我精心搜集整理的哦！！！

1）数据预处理具体代码如下：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import collections
import re
import jieba
#读取数据
def read_data():"""对要训练的文本进行处理，最后把文本的内容的所有词放在一个列表中"""#读取停用词stop_words = []with open('./data/StopWord_new.txt',"r",encoding="UTF-8") as f:line = f.readline()while line:stop_words.append(line[:-1])line = f.readline()stop_words = set(stop_words)print('停用词读取完毕，共{n}个词'.format(n=len(stop_words)))# 读取文本，预处理，分词，得到词典raw_word_list = []rules =  u"([\u4e00-\u9fff]+)"  #只提取中文pattern =  re.compile(rules)with open('./data/笑傲江湖.txt',"r", encoding='UTF-8') as f:lines = f.readlines()for line in lines:line = line.replace("\r","").replace("\n","").strip()if line == "" or line is None:continueline = ' '.join(jieba.cut(line))seg_list = pattern.findall(line)words_list = []for word in seg_list:if word not in stop_words:words_list.append(word)with open('./data/分词后的笑傲江湖.txt', 'a', encoding='utf-8') as ff:if len(words_list) > 0:line = ' '.join(words_list) + "\n"ff.write(line) # 词汇用空格分开ff.flush()raw_word_list.extend(words_list)return raw_word_listwords = read_data()
print(len(words))
print(len(set(words)))

结果显示去掉停用词还有29万个词语，但去重后只剩下40916个词语：

停用词读取完毕，共2414个词
Building prefix dict from the default dictionary ...
Dumping model to file cache C:\Users\ADMINI~1\AppData\Local\Temp\jieba.cache
Loading model cost 0.771 seconds.
Prefix dict has been built succesfully.
294214
40916Process finished with exit code 0

分词后的文本：

2）词向量训练及可视化和上面代码一样，这里词频设置为min_count=5（默认词频）：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
@author:Administrator
@file:笑傲江湖visualization.py
@time:2019/07/31
"""import pandas as pd
pd.options.mode.chained_assignment = None
from gensim.models import Word2Vec
from gensim.models.word2vec import LineSentence
from sklearn.manifold import TSNE
import matplotlib.pyplot as plt
import logging
from matplotlib.font_manager import FontProperties
font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc", size=14)logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)wiki_news = open('./data/分词后的笑傲江湖.txt', 'r',encoding='utf-8')
model = Word2Vec(LineSentence(wiki_news), sg=0,size=200, window=10, min_count=5, workers=6)
print('model训练完成')def tsne_plot(model):"Creates and TSNE model and plots it"labels = []tokens = []for word in model.wv.vocab:tokens.append(model[word])labels.append(word)tsne_model = TSNE(perplexity=40, n_components=2, init='pca', n_iter=2500, random_state=23)new_values = tsne_model.fit_transform(tokens)x = []y = []for value in new_values:x.append(value[0])y.append(value[1])plt.figure(figsize=(16, 16))for i in range(len(x)):plt.scatter(x[i], y[i])plt.annotate(labels[i],fontproperties=font,xy=(x[i], y[i]),xytext=(5, 2),textcoords='offset points',ha='right',va='bottom')plt.show()tsne_plot(model)

可视化效果如下。。。。还是看不清。。。

min_count=20时，放大可以看清一点。。。可以根据自己需求调解参数，看下效果

min_count=30时，效果如下图：

小结：

整篇下来主要涉及：

（1）对文本的数据预处理，正则提取中文，结巴分词，加载停用词；

（2）通过链接可以学习到word2vec的基本概念和原理；

（3）利用Gensim工具包实现词向量训练、词语间相似度、查找词语的相关词（有一定的聚类意义，可以用来挖掘近义词、同义词）以及加载模型找出指定词的相似词并绘制词云；

（4）最后使用Sklearn中TSNE进行词向量的可视化。

详细代码请参考我的github：https://github.com/WenNicholas/WIKI_Word2vec

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