在word2vec原理篇中，我們對word2vec的兩種模型CBOW和Skip-Gram，以及兩種解法Hierarchical Softmax和Negative Sampling做了總結。這裏我們就從實踐的角度，使用gensim來學習word2vec。

1. gensim安裝與概述

　　　　gensim是一個很好用的Python NLP的包，不光可以用於使用word2vec，還有很多其他的API可以用。它封裝了google的C語言版的word2vec。當然我們可以可以直接使用C語言版的word2vec來學習，但是個人認為沒有gensim的python版來的方便。

　　　　安裝gensim是很容易的，使用"pip install gensim"即可。但是需要註意的是gensim對numpy的版本有要求，所以安裝過程中可能會偷偷的升級你的numpy版本。而windows版的numpy直接裝或者升級是有問題的。此時我們需要卸載numpy，並重新下載帶mkl的符合gensim版本要求的numpy，下載地址在此：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy。安裝方法和scikit-learn 和pandas 基於windows單機機器學習環境的搭建這一篇第4步的方法一樣。

　　　　安裝成功的標誌是你可以在代碼裏做下面的import而不出錯：

from gensim.models import word2vec

2. gensim word2vec API概述

　　　　在gensim中，word2vec 相關的API都在包gensim.models.word2vec中。和算法有關的參數都在類gensim.models.word2vec.Word2Vec中。算法需要註意的參數有：

　　　　1) sentences: 我們要分析的語料，可以是一個列表，或者從文件中遍歷讀出。後面我們會有從文件讀出的例子。

　　　　2) size: 詞向量的維度，默認值是100。這個維度的取值一般與我們的語料的大小相關，如果是不大的語料，比如小於100M的文本語料，則使用默認值一般就可以了。如果是超大的語料，建議增大維度。

　　　　3) window：即詞向量上下文最大距離，這個參數在我們的算法原理篇中標記為$c$，window越大，則和某一詞較遠的詞也會產生上下文關系。默認值為5。在實際使用中，可以根據實際的需求來動態調整這個window的大小。如果是小語料則這個值可以設的更小。對於一般的語料這個值推薦在[5,10]之間。

　　　　4) sg: 即我們的word2vec兩個模型的選擇了。如果是0， 則是CBOW模型，是1則是Skip-Gram模型，默認是0即CBOW模型。

　　　　5) hs: 即我們的word2vec兩個解法的選擇了，如果是0， 則是Negative Sampling，是1的話並且負采樣個數negative大於0， 則是Hierarchical Softmax。默認是0即Negative Sampling。

　　　　6) negative:即使用Negative Sampling時負采樣的個數，默認是5。推薦在[3,10]之間。這個參數在我們的算法原理篇中標記為neg。

　　　　7) cbow_mean: 僅用於CBOW在做投影的時候，為0，則算法中的$x_w$為上下文的詞向量之和，為1則為上下文的詞向量的平均值。在我們的原理篇中，是按照詞向量的平均值來描述的。個人比較喜歡用平均值來表示$x_w$,默認值也是1,不推薦修改默認值。

　　　　8) min_count:需要計算詞向量的最小詞頻。這個值可以去掉一些很生僻的低頻詞，默認是5。如果是小語料，可以調低這個值。

　　　　9) iter: 隨機梯度下降法中叠代的最大次數，默認是5。對於大語料，可以增大這個值。

　　　　10) alpha: 在隨機梯度下降法中叠代的初始步長。算法原理篇中標記為$\eta$，默認是0.025。

　　　　11) min_alpha: 由於算法支持在叠代的過程中逐漸減小步長，min_alpha給出了最小的叠代步長值。隨機梯度下降中每輪的叠代步長可以由iter，alpha， min_alpha一起得出。這部分由於不是word2vec算法的核心內容，因此在原理篇我們沒有提到。對於大語料，需要對alpha, min_alpha,iter一起調參，來選擇合適的三個值。

　　　　以上就是gensim word2vec的主要的參數，下面我們用一個實際的例子來學習word2vec。

3. gensim word2vec實戰

　　　　我選擇的《人民的名義》的小說原文作為語料，語料原文在這裏。

　　　　拿到了原文，我們首先要進行分詞，這裏使用結巴分詞完成。在中文文本挖掘預處理流程總結中，我們已經對分詞的原理和實踐做了總結。因此，這裏直接給出分詞的代碼，分詞的結果，我們放到另一個文件中。代碼如下, 加入下面的一串人名是為了結巴分詞能更準確的把人名分出來。

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

import jieba
import jieba.analyse

jieba.suggest_freq(‘沙瑞金‘, True)
jieba.suggest_freq(‘田國富‘, True)
jieba.suggest_freq(‘高育良‘, True)
jieba.suggest_freq(‘侯亮平‘, True)
jieba.suggest_freq(‘鐘小艾‘, True)
jieba.suggest_freq(‘陳巖石‘, True)
jieba.suggest_freq(‘歐陽菁‘, True)
jieba.suggest_freq(‘易學習‘, True)
jieba.suggest_freq(‘王大路‘, True)
jieba.suggest_freq(‘蔡成功‘, True)
jieba.suggest_freq(‘孫連城‘, True)
jieba.suggest_freq(‘季昌明‘, True)
jieba.suggest_freq(‘丁義珍‘, True)
jieba.suggest_freq(‘鄭西坡‘, True)
jieba.suggest_freq(‘趙東來‘, True)
jieba.suggest_freq(‘高小琴‘, True)
jieba.suggest_freq(‘趙瑞龍‘, True)
jieba.suggest_freq(‘林華華‘, True)
jieba.suggest_freq(‘陸亦可‘, True)
jieba.suggest_freq(‘劉新建‘, True)
jieba.suggest_freq(‘劉慶祝‘, True)

with open(‘./in_the_name_of_people.txt‘) as f:
    document = f.read()
    
    #document_decode = document.decode(‘GBK‘)
    
    document_cut = jieba.cut(document)
    #print  ‘ ‘.join(jieba_cut)  //如果打印結果，則分詞效果消失，後面的result無法顯示
    result = ‘ ‘.join(document_cut)
    result = result.encode(‘utf-8‘)
    with open(‘./in_the_name_of_people_segment.txt‘, ‘w‘) as f2:
        f2.write(result)
f.close()
f2.close()

　　　　拿到了分詞後的文件，在一般的NLP處理中，會需要去停用詞。由於word2vec的算法依賴於上下文，而上下文有可能就是停詞。因此對於word2vec，我們可以不用去停詞。

　　　　現在我們可以直接讀分詞後的文件到內存。這裏使用了word2vec提供的LineSentence類來讀文件，然後套用word2vec的模型。這裏只是一個示例，因此省去了調參的步驟，實際使用的時候，你可能需要對我們上面提到一些參數進行調參。

# import modules & set up logging
import logging
import os
from gensim.models import word2vec

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

sentences = word2vec.LineSentence(‘./in_the_name_of_people_segment.txt‘) 

model = word2vec.Word2Vec(sentences, hs=1,min_count=1,window=3,size=100)  

　　　　模型出來了，我們可以用來做什麽呢？這裏給出三個常用的應用。

　　　　第一個是最常用的，找出某一個詞向量最相近的詞集合，代碼如下：

req_count = 5
for key in model.wv.similar_by_word(‘沙瑞金‘.decode(‘utf-8‘), topn =100):
    if len(key[0])==3:
        req_count -= 1
        print key[0], key[1]
        if req_count == 0:
            break;

　　　　我們看看沙書記最相近的一些3個字的詞（主要是人名）如下：

高育良 0.967257142067
李達康 0.959131598473
田國富 0.953414440155
易學習 0.943500876427
祁同偉 0.942932963371

　　　　第二個應用是看兩個詞向量的相近程度，這裏給出了書中兩組人的相似程度：

print model.wv.similarity(‘沙瑞金‘.decode(‘utf-8‘), ‘高育良‘.decode(‘utf-8‘))
print model.wv.similarity(‘李達康‘.decode(‘utf-8‘), ‘王大路‘.decode(‘utf-8‘))

　　　　輸出如下：

0.961137455325
0.935589365706

　　　　第三個應用是找出不同類的詞，這裏給出了人物分類題：

print model.wv.doesnt_match(u"沙瑞金 高育良 李達康 劉慶祝".split())

　　　 word2vec也完成的很好，輸出為"劉慶祝"。

　　　　以上就是用gensim學習word2vec實戰的所有內容，希望對大家有所幫助。

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