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    Python——腾讯词向量的预处理

    目标

    :下载腾讯词向量,并对其进行预处理,输出字向量与对应的tokenizer。

    腾讯词向量下载地址:

    Tencent AI Lab Embedding Corpus for Chinese Words and Phrases

    。解压后是一个约16G的txt文件,命名为:Tencent_AILab_ChineseEmbedding.txt。

    Python代码:

    #!/usr/bin/env python

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

    """

    @Time :2020/2/3

    @Name :Zhang Wei

    @File :tencent.py

    @Software :Pycharm

    """

    import pickle as pk

    from gensim.models import KeyedVectors

    from tqdm import tqdm

    from keras.preprocessing.text import Tokenizer

    from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

    import numpy as np

    # 加载pkl文件

    def load_pkl(input_path):

    with open(input_path, 'rb') as f:

    loaded_obj = pk.load(f)

    return loaded_obj

    # 写入pkl文件

    def to_pkl(content, output_path):

    with open(output_path, 'wb') as f:

    pk.dump(content, f)

    # 加载腾讯词向量文件,清洗后,转存为tencent.txt

    def load_tencent_word_embedding():

    n = 0

    with open('tencent.txt', 'a', encoding='utf-8', errors='ignore') as w_f:

    with open('Tencent_AILab_ChineseEmbedding.txt', 'r', encoding='utf-8', errors='ignore')as f:

    for i in tqdm(range(8824330)): # 似乎不同时期下载的词向量range并不一样

    data = f.readline()

    a = data.split()

    if i == 0:

    w_f.write('8748463 200\n') # 行数的写入也有可能不同

    if len(a) == 201:

    if not a[0].isdigit():

    n = n + 1

    w_f.write(data)

    print(n) # 输出清洗后的range

    model = KeyedVectors.load_word2vec_format('tencent.txt', binary=False, unicode_errors='ignore')

    print("successfully load tencent word embedding!")

    # 保存腾讯字向量以及对应的分词器

    def save_charembedding(embedding_path, tokenizer_path):

    flag, keras_embedding, words = 0, [], []

    with open('tencent.txt','r',encoding='utf-8') as file:

    for line in file:

    flag += 1

    if flag >= 3:

    vectorlist = line.split() # 切分一行,分为词汇和词向量

    if len(vectorlist[0]) == 1: # 单字: '\u4e00' <= vectorlist[0] <= '\u9fff'

    vector = list(map(lambda x:float(x),vectorlist[1:])) # 对词向量进行处理

    vec = np.array(vector) # 将列表转化为array

    keras_embedding.append(vec)

    words.append(vectorlist[0])

    res = np.array(keras_embedding)

    to_pkl(res, embedding_path) # 保存腾讯字向量

    # 创建分词器Tokenzier对象

    tokenizer = Tokenizer()

    # fit_on_texts 方法

    tokenizer.fit_on_texts(words)

    to_pkl(tokenizer, tokenizer_path) # 保存腾讯字分词器

    if __name__ == "__main__":

    embedding_path = "keras_embedding.pkl"

    tokenizer_path = "keras_tokenizer.pkl"

    # save_charembedding(embedding_path, tokenizer_path) # 保存腾讯字向量与字分词器

    tokenizer = load_pkl(tokenizer_path)

    # 单元测试

    query = "武汉加油。中国加油。"

    text = " ".join(list(query)) # 对 "武汉加油" 进行切分,得到 "武 汉 加 油"

    seq = tokenizer.texts_to_sequences([text])

    print(query, seq)

    输出:

    武汉加油。中国加油。 [[1449, 1663, 304, 553, 96, 131, 451, 304, 553, 96]]

    参考资料:

    展开全文
  • 艺赛旗RPA 免费使用中,点击即可下载http://www.i-search.com.cn/index.html?from=line8​www.i-search.com.cnpython 词向量训练 以及聚类#!/usr/bin/env Python3author = ‘未昔/angelfate’date = ‘2019/8/14 17:...

    艺赛旗RPA 免费使用中,点击即可下载http://www.i-search.com.cn/index.html?from=line8​www.i-search.com.cn

    python 词向量训练 以及聚类

    #!/usr/bin/env Python3

    author = ‘未昔/angelfate’

    date = ‘2019/8/14 17:06’

    -- coding: utf-8 --

    import pandas as pd

    import jieba,re,os

    from gensim.models import word2vec

    import logging

    class Word2Vec_Test(object):

    def init(self):

    self.csv_path = ‘DouBanFilm_FanTanFengBao4.csv’

    self.txt_path = ‘comment.txt’

    ```

    1

    首先提取 csv的 评论列内容,到txt

    1、读取txt评论内容

    def read_file(self):

    """

    训练模型

    :return:

    """

    # jieba.load_userdict(self.txt_path)

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

    filename='test_01.log')

    filename = self.txt_path # 测试文本

    pre, ext = os.path.splitext(filename) # 输入文件分开前缀,后缀 pre=test_01 ext=.txt

    corpus = pre + '_seg' + ext

    fin = open(filename, encoding='utf8').read().strip(' ').strip('\n').replace('\n\n',

    '\n') # strip()取出首位空格,和换行符,用\n替换\n\n

    stopwords = set(open('北京大学停用词.txt', encoding='gbk').read().strip('\n').split('\n')) # 读入停用词

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

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    11

    12

    13

    14

    15

    2、分词,将训练文本中的词做处理,不能包含停用词中的词,以及长度少于等于1的词,去标点

    text = ’ ‘.join(

    [x for x in jieba.lcut(fin) if x not in stopwords and len(x) > 1 and x != ‘\n’]) # 去掉停用词中的词,去掉长度小于等于1的词

    print(text)

    results = re.sub(’[()::?“”《》,。!·、\d ]+’, ’ ‘, text) # 去标点

    open(corpus, ‘w+’, encoding=‘utf8’).write(results) # 按行分词后存为训练语

    3、训练模型

    sentences = word2vec.LineSentence(corpus)

    # sentences1 = word2vec.Text8Corpus(corpus) #用来处理按文本分词语料

    # print(’=–=-=-=-=-=’,sentences)

    model = word2vec.Word2Vec(sentences, size=12, window=25, min_count=2, workers=5, sg=1,

    hs=1)

    4、保存模型

    model.save(“test_01.model”) # 保存模型

    model.wv.save_word2vec_format(‘test_01.model.txt’, ‘test_01.vocab.txt’,

    binary=False)

    5、加载模型,验证模型

    def yan(self):

    “”"

    第五:加载模型,验证模型

    :return:

    “”"

    # 5词向量验证

    # 加载训练好的模型

    model = word2vec.Word2Vec.load("test_01.model")

    role1 = ['反贪', 'ICAC', '廉政']

    role2 = ['古天乐', '电影']

    pairs = [(x, y) for x in role1 for y in role2]

    print(pairs)

    for pair in pairs:

    print("-- [%s]和[%s]的相似度为:" % (pair[0], pair[1]), model.similarity(pair[0], pair[1])) # 预测相似性

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

    10

    11

    个词的相关词列表

    figures = [‘反贪’, ‘ICAC’, ‘廉政’, ‘古天乐’, ‘电影’, ‘警察’, ‘廉政公署’, ‘香港’]

    for figure in figures:

    print("> 和[%s]最相关的词有:\n" % figure,

    ‘\n’.join([x[0].ljust(4, ’ ‘) + str(x[1]) for x in model.most_similar(figure, topn=10)]),

    sep=’’)

    结果

    C:\Python\python.exe E:/python/Study/机器学习/词向量/TEST1/test.py

    [(‘反贪’, ‘古天乐’), (‘反贪’, ‘电影’), (‘ICAC’, ‘古天乐’), (‘ICAC’, ‘电影’), (‘廉政’, ‘古天乐’), (‘廉政’, ‘电影’)]

    – [反贪]和[古天乐]的相似度为: 0.8193734

    – [反贪]和[电影]的相似度为: 0.79485226

    – [ICAC]和[古天乐]的相似度为: 0.67751527

    – [ICAC]和[电影]的相似度为: 0.56181175

    – [廉政]和[古天乐]的相似度为: 0.87820566

    – [廉政]和[电影]的相似度为: 0.7926007

    和[反贪]最相关的词有:

    好看  0.9580947160720825

    不行  0.9477688074111938

    小时候 0.9470022320747375

    热闹  0.9458567500114441

    插入  0.9457867741584778

    爱好者 0.9425768256187439

    出戏  0.9419222474098206

    痕迹  0.9414110779762268

    算是  0.9400239586830139

    片子  0.9387757182121277

    和[ICAC]最相关的词有:

    惩教署 0.9477450251579285

    官员  0.9427414536476135

    奸帅  0.9290784597396851

    二代  0.926984429359436

    故事  0.9213033318519592

    退一步 0.921079695224762

    讽刺  0.9191040396690369

    坠机  0.9189454317092896

    斗狠  0.9186890125274658

    无疑  0.9165976047515869

    和[廉政]最相关的词有:

    牵强  0.9715588092803955

    今天  0.9601073861122131

    傻傻  0.9586002826690674

    路上  0.9573702216148376

    一步  0.9561094045639038

    风雨  0.9548968076705933

    对比  0.9547584056854248

    套餐  0.9538712501525879

    爱好者 0.9530250430107117

    熟悉  0.9524191617965698

    和[古天乐]最相关的词有:

    依旧  0.9562309384346008

    想起  0.9511849284172058

    熟悉  0.9502787590026855

    年轻  0.9482583999633789

    再次  0.9425556659698486

    张智霖 0.9382885694503784

    一种  0.9350777864456177

    IP  0.9331182241439819

    草率  0.9291275143623352

    西装  0.9291061162948608

    和[电影]最相关的词有:

    看着  0.9870060682296753

    哈哈哈 0.9635094404220581

    质感  0.9586584568023682

    加油  0.9530031681060791

    仓促  0.9522775411605835

    院线  0.9515659809112549

    昔日  0.950602650642395

    套路  0.9499426484107971

    紧张  0.9478718042373657

    不合理 0.9468604326248169

    和[警察]最相关的词有:

    颜值  0.9682283401489258

    程度  0.9645314812660217

    第三集 0.9635794162750244

    没人  0.9632000923156738

    黑古  0.9607852101325989

    致敬  0.9602598547935486

    破坏  0.9601216316223145

    回归  0.9591646790504456

    多年  0.958872377872467

    一堆  0.9572871923446655

    和[廉政公署]最相关的词有:

    可能  0.9681879281997681

    还会  0.9589521884918213

    bug 0.9557142853736877

    看到  0.9497145414352417

    质感  0.9490318298339844

    酱油  0.9447331428527832

    服气  0.9417837858200073

    感谢  0.940988302230835

    为啥  0.9371879696846008

    面前  0.9368493556976318

    和[香港]最相关的词有:

    正面  0.966416597366333

    惊险  0.9605911374092102

    电影版 0.9520364999771118

    影城  0.9459754228591919

    场面  0.9448919296264648

    粤语  0.9435780048370361

    先系  0.9433020949363708

    案件  0.9400972127914429

    警匪  0.9388967156410217

    上映  0.9355912804603577

    None

    Process finished with exit code 0

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  • RPA手把手——python 词向量训练聚类

    千次阅读 2019-08-15 16:02:37
    艺赛旗 RPA9.0全新首发免费下载 点击下载 ...python 词向量训练 以及聚类 #!/usr/bin/env Python3 author = ‘未昔/angelfate’ date = ‘2019/8/14 17:06’ -- coding: utf-8 -- import pandas as ...

    艺赛旗 RPA9.0全新首发免费下载 点击下载

    http://www.i-search.com.cn/index.html?from=line1

    python 词向量训练 以及聚类
    #!/usr/bin/env Python3
    author = ‘未昔/angelfate’
    date = ‘2019/8/14 17:06’

    -- coding: utf-8 --

    import pandas as pd
    import jieba,re,os
    from gensim.models import word2vec
    import logging

    class Word2Vec_Test(object):
    def init(self):
    self.csv_path = ‘DouBanFilm_FanTanFengBao4.csv’
    self.txt_path = ‘comment.txt’

    	```
    

    首先提取 csv的 评论列内容,到txt

    1、读取txt评论内容

    def read_file(self):
        """
        训练模型
        :return:
        """
        # jieba.load_userdict(self.txt_path)
    
        logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO,
                            filename='test_01.log')
        filename = self.txt_path  # 测试文本
        pre, ext = os.path.splitext(filename)  # 输入文件分开前缀,后缀   pre=test_01   ext=.txt
        corpus = pre + '_seg' + ext  
        fin = open(filename, encoding='utf8').read().strip(' ').strip('\n').replace('\n\n',
                                                                                    '\n')  # strip()取出首位空格,和换行符,用\n替换\n\n
        stopwords = set(open('北京大学停用词.txt', encoding='gbk').read().strip('\n').split('\n'))  # 读入停用词
    

    2、分词,将训练文本中的词做处理,不能包含停用词中的词,以及长度少于等于1的词,去标点
    text = ’ ‘.join(
    [x for x in jieba.lcut(fin) if x not in stopwords and len(x) > 1 and x != ‘\n’]) # 去掉停用词中的词,去掉长度小于等于1的词
    print(text)
    results = re.sub(’[()::?“”《》,。!·、\d ]+’, ’ ‘, text) # 去标点
    open(corpus, ‘w+’, encoding=‘utf8’).write(results) # 按行分词后存为训练语
    3、训练模型
    sentences = word2vec.LineSentence(corpus)
    # sentences1 = word2vec.Text8Corpus(corpus) #用来处理按文本分词语料
    # print(’=–=-=-=-=-=’,sentences)
    model = word2vec.Word2Vec(sentences, size=12, window=25, min_count=2, workers=5, sg=1,
    hs=1)
    4、保存模型
    model.save(“test_01.model”) # 保存模型
    model.wv.save_word2vec_format(‘test_01.model.txt’, ‘test_01.vocab.txt’,
    binary=False)

    5、加载模型,验证模型
    def yan(self):
    “”"
    第五:加载模型,验证模型
    :return:
    “”"

    # 5词向量验证
    # 加载训练好的模型
    model = word2vec.Word2Vec.load("test_01.model")  
    role1 = ['反贪', 'ICAC', '廉政']
    		role2 = ['古天乐', '电影']
    		pairs = [(x, y) for x in role1 for y in role2]
    
    print(pairs)
    
    for pair in pairs:
    	print("-- [%s]和[%s]的相似度为:" % (pair[0], pair[1]), model.similarity(pair[0], pair[1]))  # 预测相似性
    

    个词的相关词列表
    figures = [‘反贪’, ‘ICAC’, ‘廉政’, ‘古天乐’, ‘电影’, ‘警察’, ‘廉政公署’, ‘香港’]
    for figure in figures:
    print("> 和[%s]最相关的词有:\n" % figure,
    ‘\n’.join([x[0].ljust(4, ’ ‘) + str(x[1]) for x in model.most_similar(figure, topn=10)]),
    sep=’’)

    结果
    C:\Python\python.exe E:/python/Study/机器学习/词向量/TEST1/test.py
    [(‘反贪’, ‘古天乐’), (‘反贪’, ‘电影’), (‘ICAC’, ‘古天乐’), (‘ICAC’, ‘电影’), (‘廉政’, ‘古天乐’), (‘廉政’, ‘电影’)]
    – [反贪]和[古天乐]的相似度为: 0.8193734
    – [反贪]和[电影]的相似度为: 0.79485226
    – [ICAC]和[古天乐]的相似度为: 0.67751527
    – [ICAC]和[电影]的相似度为: 0.56181175
    – [廉政]和[古天乐]的相似度为: 0.87820566
    – [廉政]和[电影]的相似度为: 0.7926007

    和[反贪]最相关的词有:
    好看  0.9580947160720825
    不行  0.9477688074111938
    小时候 0.9470022320747375
    热闹  0.9458567500114441
    插入  0.9457867741584778
    爱好者 0.9425768256187439
    出戏  0.9419222474098206
    痕迹  0.9414110779762268
    算是  0.9400239586830139
    片子  0.9387757182121277
    和[ICAC]最相关的词有:
    惩教署 0.9477450251579285
    官员  0.9427414536476135
    奸帅  0.9290784597396851
    二代  0.926984429359436
    故事  0.9213033318519592
    退一步 0.921079695224762
    讽刺  0.9191040396690369
    坠机  0.9189454317092896
    斗狠  0.9186890125274658
    无疑  0.9165976047515869
    和[廉政]最相关的词有:
    牵强  0.9715588092803955
    今天  0.9601073861122131
    傻傻  0.9586002826690674
    路上  0.9573702216148376
    一步  0.9561094045639038
    风雨  0.9548968076705933
    对比  0.9547584056854248
    套餐  0.9538712501525879
    爱好者 0.9530250430107117
    熟悉  0.9524191617965698
    和[古天乐]最相关的词有:
    依旧  0.9562309384346008
    想起  0.9511849284172058
    熟悉  0.9502787590026855
    年轻  0.9482583999633789
    再次  0.9425556659698486
    张智霖 0.9382885694503784
    一种  0.9350777864456177
    IP  0.9331182241439819
    草率  0.9291275143623352
    西装  0.9291061162948608
    和[电影]最相关的词有:
    看着  0.9870060682296753
    哈哈哈 0.9635094404220581
    质感  0.9586584568023682
    加油  0.9530031681060791
    仓促  0.9522775411605835
    院线  0.9515659809112549
    昔日  0.950602650642395
    套路  0.9499426484107971
    紧张  0.9478718042373657
    不合理 0.9468604326248169
    和[警察]最相关的词有:
    颜值  0.9682283401489258
    程度  0.9645314812660217
    第三集 0.9635794162750244
    没人  0.9632000923156738
    黑古  0.9607852101325989
    致敬  0.9602598547935486
    破坏  0.9601216316223145
    回归  0.9591646790504456
    多年  0.958872377872467
    一堆  0.9572871923446655
    和[廉政公署]最相关的词有:
    可能  0.9681879281997681
    还会  0.9589521884918213
    bug 0.9557142853736877
    看到  0.9497145414352417
    质感  0.9490318298339844
    酱油  0.9447331428527832
    服气  0.9417837858200073
    感谢  0.940988302230835
    为啥  0.9371879696846008
    面前  0.9368493556976318
    和[香港]最相关的词有:
    正面  0.966416597366333
    惊险  0.9605911374092102
    电影版 0.9520364999771118
    影城  0.9459754228591919
    场面  0.9448919296264648
    粤语  0.9435780048370361
    先系  0.9433020949363708
    案件  0.9400972127914429
    警匪  0.9388967156410217
    上映  0.9355912804603577
    None

    Process finished with exit code 0
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  • python的一堆工具包https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/------------------------------------------------------------------------貌似遇见了自然语言处理的行家我们参考以下的链接...

    python的一堆工具包

    https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

    ------------------------------------------------------------------------

    貌似遇见了自然语言处理的行家

    我们参考以下的链接

    https://www.jianshu.com/u/c5df9e229a67

    https://www.jianshu.com/p/05800a28c5e4

    ----------------------------------------------------------------------------

    2.下载完 需要用process_wiki.py脚本来解析xml文件

    3.将这两个文件(下载的语料和process_wiki.py)放在同一个目录下,

    执行:python process_wiki.py zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 wiki.zh.text:执行结果类似(当时没有截图,借用下):

    4.解析完毕后需要(1)繁简转化(2)统一为UTF-8编码(3)分词

    5.然后开始训练需要文件:train_word2vec_model.py

    执行:python train_word2vec_model.py wiki.zh.text wiki.zh.text.model wiki.zh.text.vector

    ----------------------------------------------维基语料下载太慢  直接利用https://blog.csdn.net/thriving_fcl/article/details/51406780 下载了链接中的原始语料 和训练语料

    语料

    首先:

    我们需要安装一些依赖库,有numpy、scipy以及gensim,安装gensim依赖于scipy,安装scipy依赖于numpy。

    1.安装pip ,如果安装的是python3.4版本以上的,就不需要重新安装。自带有pip

    2.安装numpy 参见程序:https://blog.csdn.net/Katrina_ALi/article/details/64922107

    wheel已经安装完毕   https://www.cnblogs.com/cysblog/p/7675713.html

    安装numpy的时候一直说版本不对应,出现以下错误

    e19e01f0761c3e0029cfc14e287729b0.png

    查询资料后才知道下载页面numpy的参数表示:

    9685b3df9de88d2386b0824ab1ef57ba.png

    cp3.6是python3.6版本,win_amd64是window系统64位。需要注意numpy是要下载有mkl的版本的,因为scipy安装需要在numpy+mkl才能成功。 安装。首先因为scipy安装需要在numpy+mkl才能成功。所以需要先安装numpy+mkl

    a. 前面的表示numpy的版本号,一般选择最新版本就好

    b. 中间的cp35,表示的就是Python 3.5.*

    c. 最后选择和自己电脑位数匹配的版本

    3. 将下载后的numpy安装包放到任意文件夹

    4. 打开控制台,进入到保存numpy安装包的文件夹

    5. 输入安装指令

    24cdf3cf661f979412f8e02db7af5d34.png

    经测试,终于安装成功。

    573205477efc86b6b41aa4fba70a80b8.png

    安装numpy之后安装scipy,仍然使用命令pip install scipy安装完scipy以后,接下来使用命令 pip install gensim 即可。

    带所有的环境安装成功以后。开始下载语料太慢,我直接用了上面说的训练语料 别人已经处理好的 开始训练词向量

    c61fce94e4548fb9e24e782aee7ea494.png

    训练文件执行到上图所示的部分,是否训练成功????

    6c634f2adae7da55a875c56411289d84.png

    执行到此 表示训练成功。

    -----------------------待分析

    简书上也有详细步骤https://www.jianshu.com/p/05800a28c5e4

    https://blog.csdn.net/grafx/article/details/78575850

    https://blog.csdn.net/thriving_fcl/article/details/51406780

    https://www.jianshu.com/p/98d84854f7a3

    https://www.cnblogs.com/helloever/p/5280891.html

    https://www.jianshu.com/p/05800a28c5e4

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