python gensim怎么用word2vect

发布网友 发布时间：2022-04-19 13:36

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懂视网 时间：2022-05-10 19:11

pip install gensim安装好库后，即可导入使用：

1、训练模型定义

from gensim.models import Word2Vec 
model = Word2Vec(sentences, sg=1, size=100, window=5, min_count=5, negative=3, sample=0.001, hs=1, workers=4)

参数解释：

1.sg=1是skip-gram算法，对低频词敏感；默认sg=0为CBOW算法。

2.size是输出词向量的维数，值太小会导致词映射因为冲突而影响结果，值太大则会耗内存并使算法计算变慢，一般值取为100到200之间。

3.window是句子中当前词与目标词之间的最大距离，3表示在目标词前看3-b个词，后面看b个词（b在0-3之间随机）。

4.min_count是对词进行过滤，频率小于min-count的单词则会被忽视，默认值为5。

5.negative和sample可根据训练结果进行微调，sample表示更高频率的词被随机下采样到所设置的阈值，默认值为1e-3。

6.hs=1表示层级softmax将会被使用，默认hs=0且negative不为0，则负采样将会被选择使用。

7.workers控制训练的并行，此参数只有在安装了Cpython后才有效，否则只能使用单核。

详细参数说明可查看word2vec源代码。

2、训练后的模型保存与加载

model.save(fname) 
model = Word2Vec.load(fname)

3、模型使用（词语相似度计算等）

model.most_similar(positive=['woman', 'king'], negative=['man']) 
#

其它内容不再赘述，详细请参考gensim的word2vec的官方说明，里面讲的很详细。

热心网友 时间：2022-05-10 16:19

词向量（word2vec）原始的代码是C写的，python也有对应的版本，被集成在一个非常牛*的框架gensim中。

我在自己的开源语义网络项目graph-mind（其实是我自己写的小玩具）中使用了这些功能，大家可以直接用我在上面做的进一步的封装傻瓜式地完成一些操作，下面分享调用方法和一些code上的心得。

1.一些类成员变量：

[python] view plain copy

def __init__(self, modelPath, _size=100, _window=5, _minCount=1, _workers=multiprocessing.cpu_count()):  

self.modelPath = modelPath  

self._size = _size  

self._window = _window  

self._minCount = _minCount  

self._workers = _workers  

modelPath是word2vec训练模型的磁盘存储文件（model在内存中总是不踏实），_size是词向量的维度，_window是词向量训练时的上下文扫描窗口大小，后面那个不知道，按默认来，_workers是训练的进程数（需要更精准的解释，请指正），默认是当前运行机器的处理器核数。这些参数先记住就可以了。

2.初始化并首次训练word2vec模型

完成这个功能的核心函数是initTrainWord2VecModel，传入两个参数：corpusFilePath和safe_model，分别代表训练语料的路径和是否选择“安全模式”进行初次训练。关于这个“安全模式”后面会讲，先看代码：

[python] view plain copy

def initTrainWord2VecModel(self, corpusFilePath, safe_model=False):  

''''' 

init and train a new w2v model 

(corpusFilePath can be a path of corpus file or directory or a file directly, in some time it can be sentences directly 

about soft_model: 

if safe_model is true, the process of training uses update way to refresh model, 

and this can keep the usage of os's memory safe but slowly. 

and if safe_model is false, the process of training uses the way that load all 

corpus lines into a sentences list and train them one time.) 

'''  

extraSegOpt().reLoadEncoding()  

fileType = localFileOptUnit.checkFileState(corpusFilePath)  

if fileType == u'error':  

warnings.warn('load file error!')  

return None  

else:  

model = None  

if fileType == u'opened':  

print('training model from singleFile!')  

model = Word2Vec(LineSentence(corpusFilePath), size=self._size, window=self._window, min_count=self._minCount, workers=self._workers)  

elif fileType == u'file':  

corpusFile = open(corpusFilePath, u'r')  

print('training model from singleFile!')  

model = Word2Vec(LineSentence(corpusFile), size=self._size, window=self._window, min_count=self._minCount, workers=self._workers)  

elif fileType == u'directory':  

corpusFiles = localFileOptUnit.listAllFileInDirectory(corpusFilePath)  

print('training model from listFiles of directory!')  

if safe_model == True:  

model = Word2Vec(LineSentence(corpusFiles[0]), size=self._size, window=self._window, min_count=self._minCount, workers=self._workers)  

for file in corpusFiles[1:len(corpusFiles)]:  

model = self.updateW2VModelUnit(model, file)  

else:  

sentences = self.loadSetencesFromFiles(corpusFiles)  

model = Word2Vec(sentences, size=self._size, window=self._window, min_count=self._minCount, workers=self._workers)  

elif fileType == u'other':  

# TODO add sentences list directly  

pass  

model.save(self.modelPath)  

model.init_sims()  

print('procing word2vec model ... ok!')  

return model  

首先是一些杂七杂八的，判断一下输入文件路径下访问结果的类型，根据不同的类型做出不同的文件处理反应，这个大家应该能看懂，以corpusFilePath为一个已经打开的file对象为例，创建word2vec model的代码为：

[python] view plain copy

model = Word2Vec(LineSentence(corpusFilePath), size=self._size, window=self._window, min_count=self._minCount, workers=self._workers)  

其实就是这么简单，但是为了代码健壮一些，就变成了上面那么长。问题是在面对一个路径下的许多训练文档且数目巨大的时候，一次性载入内存可能不太靠谱了（没有细研究gensim在Word2Vec构造方法中有没有考虑这个问题，只是一种习惯性的警惕），于是我设定了一个参数safe_model用于判断初始训练是否开启“安全模式”，所谓安全模式，就是最初只载入一篇语料的内容，后面的初始训练文档通过增量式学习的方式，更新到原先的model中。

上面的代码里，corpusFilePath可以传入一个已经打开的file对象，或是一个单个文件的地址，或一个文件夹的路径，通过函数checkFileState已经做了类型的判断。另外一个函数是updateW2VModelUnit，用于增量式训练更新w2v的model，下面会具体介绍。loadSetencesFromFiles函数用于载入一个文件夹中全部语料的所有句子，这个在源代码里有，很简单，哥就不多说了。

3.增量式训练更新word2vec模型

增量式训练w2v模型，上面提到了一个这么做的原因：避免把全部的训练语料一次性载入到内存中。另一个原因是为了应对语料随时增加的情况。gensim当然给出了这样的solution，调用如下：

[python] view plain copy

def updateW2VModelUnit(self, model, corpusSingleFilePath):  

''''' 

(only can be a singleFile) 

'''  

fileType = localFileOptUnit.checkFileState(corpusSingleFilePath)  

if fileType == u'directory':  

warnings.warn('can not deal a directory!')  

return model  

if fileType == u'opened':  

trainedWordCount = model.train(LineSentence(corpusSingleFilePath))  

print('update model, update words num is: ' + trainedWordCount)  

elif fileType == u'file':  

corpusSingleFile = open(corpusSingleFilePath, u'r')  

trainedWordCount = model.train(LineSentence(corpusSingleFile))  

print('update model, update words num is: ' + trainedWordCount)  

else:  

# TODO add sentences list directly (same as last function)  

pass  

return model  

简单检查文件type之后，调用model对象的train方法就可以实现对model的更新，这个方法传入的是新语料的sentences，会返回模型中新增词汇的数量。函数全部执行完后，return更新后的model，源代码中在这个函数下面有能够处理多类文件参数（同2）的增强方法，这里就不多介绍了。

4.各种基础查询

当你确定model已经训练完成，不会再更新的时候，可以对model进行锁定，并且据说是预载了相似度矩阵能够提高后面的查询速度，但是你的model从此以后就read only了。

[python] view plain copy

def finishTrainModel(self, modelFilePath=None):  

''''' 

warning: after this, the model is read-only (can't be update) 

'''  

if modelFilePath == None:  

modelFilePath = self.modelPath  

model = self.loadModelfromFile(modelFilePath)  

model.init_sims(replace=True)  

可以看到，所谓的锁定模型方法，就是init_sims，并且把里面的replace参数设定为True。

然后是一些word2vec模型的查询方法：

[python] view plain copy

def getWordVec(self, model, wordStr):  

''''' 

get the word's vector as arrayList type from w2v model 

'''  

return model[wordStr]  

[python] view plain copy

def queryMostSimilarWordVec(self, model, wordStr, topN=20):  

''''' 

MSimilar words basic query function 

return 2-dim List [0] is word [1] is double-prob 

'''  

similarPairList = model.most_similar(wordStr.decode('utf-8'), topn=topN)  

return similarPairList  

[python] view plain copy

def culSimBtwWordVecs(self, model, wordStr1, wordStr2):  

''''' 

two words similar basic query function 

return double-prob 

'''  

similarValue = model.similarity(wordStr1.decode('utf-8'), wordStr2.decode('utf-8'))  

return similarValue  

上述方法都很简单，基本上一行解决，在源代码中，各个函数下面依然是配套了相应的model文件处理版的函数。其中，getWordVec是得到查询词的word2vec词向量本身，打印出来是一个纯数字的array；queryMostSimilarWordVec是得到与查询词关联度最高的N个词以及对应的相似度，返回是一个二维list（注释里面写的蛮清楚）；culSimBtwWordVecs是得到两个给定词的相似度值，直接返回double值。

5.Word2Vec词向量的计算

研究过w2v理论的童鞋肯定知道词向量是可以做加减计算的，基于这个性质，gensim给出了相应的方法，调用如下：

[python] view plain copy

def queryMSimilarVecswithPosNeg(self, model, posWordStrList, negWordStrList, topN=20):  

''''' 

pos-neg MSimilar words basic query function 

return 2-dim List [0] is word [1] is double-prob 

'''  

posWordList = []  

negWordList = []  

for wordStr in posWordStrList:  

posWordList.append(wordStr.decode('utf-8'))  

for wordStr in negWordStrList:  

negWordList.append(wordStr.decode('utf-8'))  

pnSimilarPairList = model.most_similar(positive=posWordList, negative=negWordList, topn=topN)  

return pnSimilarPairList  

由于用的是py27，所以之前对传入的词列表数据进行编码过滤，这里面posWordList可以认为是对结果产生正能量的词集，negWordList则是对结果产生负能量的词集，同时送入most_similar方法，在设定return答案的topN，得到的返回结果形式同4中的queryMostSimilarWordVec函数，大家可以这样数学地理解这个操作：

下面一个操作是我自创的，假设我想用上面词向量topN“词-关联度”的形式展现两个词或两组词之间的关联，我是这么做的：

[python] view plain copy

def copeMSimilarVecsbtwWordLists(self, model, wordStrList1, wordStrList2, topN_rev=20, topN=20):  

''''' 

range word vec res for two wordList from source to target 

use wordVector to express the relationship between src-wordList and tag-wordList 

first, use the tag-wordList as neg-wordList to get the rev-wordList, 

then use the scr-wordList and the rev-wordList as the new src-tag-wordList 

topN_rev is topN of rev-wordList and topN is the final topN of relationship vec 

'''  

srcWordList = []  

tagWordList = []  

srcWordList.extend(wordStr.decode('utf-8') for wordStr in wordStrList1)  

tagWordList.extend(wordStr.decode('utf-8') for wordStr in wordStrList2)  

revSimilarPairList = self.queryMSimilarVecswithPosNeg(model, [], tagWordList, topN_rev)  

revWordList = []  

revWordList.extend(pair[0].decode('utf-8') for pair in revSimilarPairList)  

stSimilarPairList = self.queryMSimilarVecswithPosNeg(model, srcWordList, revWordList, topN)  

return stSimilarPairList  

这个操作的思路就是，首先用两组词中的一组作为negWordList，传入上面的queryMSimilarVecswithPosNeg函数，得到topN一组的中转词，在使用这些中转词与原先的另一组词进行queryMSimilarVecswithPosNeg操作，很容易理解，第一步得到的是一组词作为negWordList的反向结果，再通过这个反向结果与另一组词得到“负负得正”的效果。这样就可以通过一组topN的“词-关联度”配对List表示两组词之间的关系。