中英文维基百科语料上的Word2Vec实验

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最近试了一下Word2Vec, GloVe 以及对应的python版本 gensim word2vec 和 python-glove，就有心在一个更大规模的语料上测试一下，自然而然维基百科的语料进入了视线。维基百科官方提供了一个很好的维基百科数据源：https://dumps.wikimedia.org，可以方便的下载多种语言多种格式的维基百科数据。此前通过gensim的玩过英文的维基百科语料并训练LSI，LDA模型来计算两个文档的相似度，所以想看看gensim有没有提供一种简便的方式来处理维基百科数据，训练word2vec模型，用于计算词语之间的语义相似度。感谢Google，在gensim的google group下，找到了一个很长的讨论帖：training word2vec on full Wikipedia ，这个帖子基本上把如何使用gensim在维基百科语料上训练word2vec模型的问题说清楚了，甚至参与讨论的gensim的作者Radim Řehůřek博士还在新的gensim版本里加了一点修正，而对于我来说，所做的工作就是做一下验证而已。虽然github上有一个wiki2vec的项目也是做得这个事，不过我更喜欢用python gensim的方式解决问题。

关于word2vec，这方面无论中英文的参考资料相当的多，英文方面既可以看官方推荐的论文，也可以看gensim作者Radim Řehůřek博士写得一些文章。而中文方面，推荐 @licstar的《Deep Learning in NLP （一）词向量和语言模型》，有道技术沙龙的《Deep Learning实战之word2vec》，@飞林沙的《word2vec的学习思路》, falao_beiliu 的《深度学习word2vec笔记之基础篇》和《深度学习word2vec笔记之算法篇》等。

一、英文维基百科的Word2Vec测试

首先测试了英文维基百科的数据，下载的是xml压缩后的最新数据（下载日期是2015年3月1号），大概11G，下载地址：

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

处理包括两个阶段，首先将xml的wiki数据转换为text格式，通过下面这个脚本(process_wiki.py)实现：

这里利用了gensim里的维基百科处理类WikiCorpus，通过get_texts将维基里的每篇文章转换位1行text文本，并且去掉了标点符号等内容，注意这里“wiki = WikiCorpus(inp, lemmatize=False, dictionary={})”将lemmatize设置为False的主要目的是不使用pattern模块来进行英文单词的词干化处理，无论你的电脑是否已经安装了pattern，因为使用pattern会严重影响这个处理过程，变得很慢。

执行”python process_wiki.py enwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 wiki.en.text”:

在我的macpro（4核16G机器）大约跑了4个半小时，处理了375万的文章后，我们得到了一个12G的text格式的英文维基百科数据wiki.en.text，格式类似这样的：

anarchism is collection of movements and ideologies that hold the state to be undesirable unnecessary or harmful these movements advocate some form of stateless society instead often based on self governed voluntary institutions or non hierarchical free associations although anti statism is central to anarchism as political philosophy anarchism also entails rejection of and often hierarchical organisation in general as an anti dogmatic philosophy anarchism draws on many currents of thought and strategy anarchism does not offer fixed body of doctrine from single particular world view instead fluxing and flowing as philosophy there are many types and traditions of anarchism not all of which are mutually exclusive anarchist schools of thought can differ fundamentally supporting anything from extreme individualism to complete collectivism strains of anarchism have often been divided into the categories of social and individualist anarchism or similar dual classifications anarchism is usually considered radical left wing ideology and much of anarchist economics and anarchist legal philosophy reflect anti authoritarian interpretations of communism collectivism syndicalism mutualism or participatory economics etymology and terminology the term anarchism is compound word composed from the word anarchy and the suffix ism themselves derived respectively from the greek anarchy from anarchos meaning one without rulers from the privative prefix ἀν an without and archos leader ruler cf archon or arkhē authority sovereignty realm magistracy and the suffix or ismos isma from the verbal infinitive suffix…

有了这个数据后，无论用原始的word2vec binary版本还是gensim中的python word2vec版本，都可以用来训练word2vec模型，不过我们试了一下前者，发现很慢，所以还是采用google group 讨论帖中的gensim word2vec方式的训练脚本，不过做了一点修改，保留了vector text格式的输出，方便debug, 脚本train_word2vec_model.py如下：

执行 “python train_word2vec_model.py wiki.en.text wiki.en.text.model wiki.en.text.vector”:

大约跑了7个小时，我们得到了一个gensim中默认格式的word2vec model和一个原始c版本word2vec的vector格式的模型: wiki.en.text.vector，格式如下：

1969354 400
the 0.129255 0.015725 0.049174 -0.016438 -0.018912 0.032752 0.079885 0.033669 -0.077722 -0.025709 0.012775 0.044153 0.134307 0.070499 -0.002243 0.105198 -0.016832 -0.028631 -0.124312 -0.123064 -0.116838 0.051181 -0.096058 -0.049734 0.017380 -0.101221 0.058945 0.013669 -0.012755 0.061053 0.061813 0.083655 -0.069382 -0.069868 0.066529 -0.037156 -0.072935 -0.009470 0.037412 -0.004406 0.047011 0.005033 -0.066270 -0.031815 0.023160 -0.080117 0.172918 0.065486 -0.072161 0.062875 0.019939 -0.048380 0.198152 -0.098525 0.023434 0.079439 0.045150 -0.079479 -0.051441 -0.021556 -0.024981 -0.045291 0.040284 -0.082500 0.014618 -0.071998 0.031887 0.043916 0.115783 -0.174898 0.086603 -0.023124 0.007293 -0.066576 -0.164817 -0.081223 0.058412 0.000132 0.064160 0.055848 0.029776 -0.103420 -0.007541 -0.031742 0.082533 -0.061760 -0.038961 0.001754 -0.023977 0.069616 0.095920 0.017136 0.067126 -0.111310 0.053632 0.017633 -0.003875 -0.005236 0.063151 0.039729 -0.039158 0.001415 0.021754 -0.012540 0.015070 -0.062636 -0.013605 -0.031770 0.005296 -0.078119 -0.069303 -0.080634 -0.058377 0.024398 -0.028173 0.026353 0.088662 0.018755 -0.113538 0.055538 -0.086012 -0.027708 -0.028788 0.017759 0.029293 0.047674 -0.106734 -0.134380 0.048605 -0.089583 0.029426 0.030552 0.141916 -0.022653 0.017204 -0.036059 0.061045 -0.000077 -0.076579 0.066747 0.060884 -0.072817…
…

在ipython中，我们通过gensim来加载和测试这个模型，因为这个模型大约有7G，所以加载的时间也稍长一些：

一切ok，但是当加载gensim默认的基于numpy格式的模型时，却遇到了问题

这也是我修改前面这个脚本的原因所在，这个脚本在训练小一些的数据，譬如前10万条text的时候没任何问题，无论原始格式还是gensim格式，但是当跑完这个英文维基百科的时候，却存在这个问题，试了一些方法解决，还没有成功，如果大家有好的建议或解决方案，欢迎提出。

二、中文维基百科的Word2Vec测试

测试完英文维基百科之后，自然想试试中文的维基百科数据，与英文处理过程相似，也分两个步骤，不过这里需要对中文维基百科数据特殊处理一下，包括繁简转换，中文分词，去除非utf-8字符等。中文数据的下载地址是：https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2。

中文维基百科的数据比较小，整个xml的压缩文件大约才1G，相对英文数据小了很多。首先用 process_wiki.py处理这个XML压缩文件，执行：python process_wiki.py zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 wiki.zh.text

得到了大约23万多篇中文语料的text格式的语料:wiki.zh.text，大概750多M。不过查看之后发现，除了加杂一些英文词汇外，还有很多繁体字混迹其中，这里还是参考了 @licstar《维基百科简体中文语料的获取》中的方法，安装opencc，然后将wiki.zh.text中的繁体字转化位简体字：

opencc -i wiki.zh.text -o wiki.zh.text.jian -c zht2zhs.ini

然后就是分词处理了，这次我用基于MeCab训练的一套中文分词系统来进行中文分词，目前虽还没有达到实用的状态，但是性能和分词结果基本能达到这次的使用要求：

mecab -d ../data/ -O wakati wiki.zh.text.jian -o wiki.zh.text.jian.seg -b 10000000

注意这里data目录下是给mecab训练好的分词模型和词典文件等，详细可参考《用MeCab打造一套实用的中文分词系统》。

有了中文维基百科的分词数据，还以为就可以执行word2vec模型训练了：

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

不过仍然遇到了问题，提示的错误是：

UnicodeDecodeError: ‘utf8’ codec can’t decode bytes in position 5394-5395: invalid continuation byte

google了一下，大致是文件中包含非utf-8字符，又用iconv处理了一下这个问题：

iconv -c -t UTF-8 < wiki.zh.text.jian.seg > wiki.zh.text.jian.seg.utf-8

这样基本上就没问题了，执行：

python train_word2vec_model.py wiki.zh.text.jian.seg.utf-8 wiki.zh.text.model wiki.zh.text.vector

让我们看一下训练好的中文维基百科word2vec模型“wiki.zh.text.vector”的效果：

有好的也有坏的case，甚至bad case可能会更多一些，这和语料库的规模有关，还和分词器的效果有关等等，

不过这个实验暂且就到这里了。至于word2vec有什么用，目前除了用来来计算词语相似度外，业界更关注的是word2vec

在具体的应用任务中的效果，这个才是更有意思的东东，也欢迎大家一起探讨。

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