Python深度学习-NLP实战：字向量的训练与生成

「爱情、让人受尽委屈。」 2022-09-10 00:22 145阅读 0赞

# 系列文章目录 #

Python深度学习-NLP实战：深度学习系列培训教程

1.  Linux服务器软件的简单使用
2.  [Linux命令的简单使用][Linux]
3.  训练集、测试集、验证集的介绍及制作
4.  [字向量的训练与生成][Link 1]
5.  文本分类之SVM模型的简单使用
6.  [文本分类之FASTTEXT实现中文文本分类][FASTTEXT]
7.  [命名实体识别(NER)之分词与序列标注、实体识别任务简介][NER]

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# 前言 #

> 由于神经网络计算过程为矩阵化向量化运算，因此需要先将语料中汉字进行向量化表示，即常说的进行字嵌入（Word Embedding）。  
> 这一步操作既可以下载网络上预训练好的**通用字向量**，也可以自己根据特定的任务语料训练**针对性更强的字向量**，甚至可以直接跳过预训练，让神经网络模型自己去训练字向量。  
> 当然，字向量的优劣对模型性能的高低会产生一定的影响。

## 按序安装所需的Python第三方库 ##

1.  字向量的训练需要借助Python的第三方库，包括`numpy-mkl`、`scipy`、`gensim`。
2.  先使用`pip`命令安装，若出现找不到合适版本其他错误提示，则手动安装其whl文件，链接如下：  
    [【python第三方库点我下载】][python]

## 将语料制作成训练所需的word\_list ##

待第三方库装好了后，将自己需要训练的任务语料，参考以下解释制作`word_list`。

解释
    训练字向量所需的word_list为二维列表，若待处理语料如下格式：
    从明天起，做一个幸福的人
    喂马，劈柴，周游世界
    从明天起，关心粮食和蔬菜
    我有一所房子，面朝大海，春暖花开
    
    则word_list中元素结构为：
    word_list = [
    ['从', '明', '天', '起', '，', '做', '一', '个', '幸', '福', '的', '人'],
    ['喂', '马', '，', '劈', '柴', '，', '周', '游', '世', '界'],
    ['从', '明', '天', '起', '，', '关', '心', '粮', '食', '和', '蔬', '菜'],
    ['我', '有', '一', '所', '房', '子', '，', '面', '朝', '大', '海', '，', '春', '暖', '花', '开']
    ]
    即每一个小列表均由一个句子的单字组成（含标点符号）。

## 训练生成字向量文件 ##

# 字向量训练代码
    ‘’‘
    min_count=1 ：最小字频，即频数大于等于1的字参与字向量训练
    size=128 ：设置的字向量维度为128维
    ’‘’
    from gensim.models import word2vec
    import codecs
    
    model = word2vec.Word2Vec(word_list, min_count=1, size=128)
    fw = codecs.open("word_vec.txt", "w", "utf-8")
    fw.write(str(len(model.wv.vocab.keys())) + " " + "128")
    fw.write("\n")
    for k in model.wv.vocab.keys():
        fw.write(k + " " + ' '.join([str(wxs) for wxs in model[k].tolist()]))
        fw.write("\n")
    print('done')

在正确环境下运行代码，待训练完成后，即在当前路径下生成`“word_vec.txt”`字向量文件。

# 写在最后 #

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[Linux]: https://blog.csdn.net/qq_45538469/article/details/120107959
[Link 1]: https://blog.csdn.net/qq_45538469/article/details/120071056
[FASTTEXT]: https://blog.csdn.net/qq_45538469/article/details/114760721
[NER]: https://blog.csdn.net/qq_45538469/article/details/119964478
[python]: https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
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