使用gensim.models.word2vec.LineSentence之前的语料预处理

nlp小白摸爬滚打的叨叨叨记录

在进行自然语言处理工作时，不可避免使用大型语料库。在这里记录并分享做自己实验的时候读函数文档，以及参考各路大神，终于明白LinSentence如何使用的历程。

函数文档链接：models.word2vec – Word2vec embeddings — gensim

（题主说在使用库的时候，尽量阅读库文档）

LinSentence 函数在使用之前需要对待处理的文本数据进行分词，并以空格分隔；函数在运行时，按行读取已经以空格分隔的文档。

以下是实验代码

导入要使用的库

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

import math

import jieba
import jieba.posseg as psg
from gensim import corpora, models
from jieba import analyse
import functools

原始语料库展示

可以看出，如果对原始语料进行分词，会出现一些无效词和标点符号，所以原始预测会从停用词和噪声词中去除。 （停用词文件可以自己选择，我用的是哈工大版本）

去噪功能

# 去除干扰词
def word_filter(seg_list, pos=False):
    stopword_list = get_stopword_list()
    filter_list = []
    # 根据POS参数选择是否词性过滤
    ## 不进行词性过滤，则将词性都标记为n，表示全部保留
    for seg in seg_list:
        if not pos:
            word = seg
            flag = 'n'
        else:
            word = seg.word
            flag = seg.flag
        if not flag.startswith('n'):
            continue
        # 过滤停用词表中的词，以及长度为<2的词
        if not word in stopword_list and len(word) > 1:
            filter_list.append(word)

    return filter_list

去除停用词功能

# 停用词表加载方法
def get_stopword_list():
    # 停用词表存储路径，每一行为一个词，按行读取进行加载
    # 进行编码转换确保匹配准确率
    stop_word_path = './data/stopword.txt'
    stopword_list = [sw.replace('\n', '') for sw in open(stop_word_path,encoding='utf-8').readlines()]
    return stopword_list

# # ---停用词补充,视具体情况而定---
# stopword.append('---')
# stopword.append('----')
# i = 0
# for i in range(19):
# 	stopword.append(str(10+i))

文本预处理：语料库精确模式的分词、停用词的去除、带空格的分词

import jieba
#对数据分词，去除停用词，并以空格作为分隔
def data_pre_process(corpus_path,reduse_name):
    file_read = open(corpus_path, 'rb')    #打开语料数据
    raw_corpus = file_read.read()      #读取未分词语料
    
    #以精确模式分词，存为列表
    seg_corpus = jieba.lcut(raw_corpus,cut_all = False)     #对数据进行分词
    print(seg_corpus)      #查看分词结果
    
    #去除停用词
    pos = False
    filter_list = word_filter(seg_corpus, pos)  
   
    file_write = open(reduse_name,'w+')
    file_write.write(" ".join(filter_list))  #用空格将分词结果分开并写入到分词后语料文件中
    
    file_read.close()
    file_write.close()
    return 
    
    

#try
corpus_path = "./data/corpus.txt"
reduse_path = "./data/reduse_corpus"
data_pre_process(corpus_path,reduse_path)

查看结果

然后就可以在Word2Vec中直接使用LineSentence进行词向量训练了

# -*- coding: utf-8 -*-
from gensim.models import Word2Vec
from gensim.models.word2vec import LineSentence     #大型语料库可使用linesentence和text8corpus处理
import logging

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

def training():
    #使用LineSentence函数处理语料，可避免前期构建语料的复杂性。
    model = Word2Vec(LineSentence(open('./data/reduse_corpus.txt', 'r',encoding = 'utf8')),
                     sg=0,
                     vector_size=100, 
                     window=5, 
                     min_count=1, 
                     workers=8
                    )
    
    #词向量保存
    model.wv.save_word2vec_format('corpus_embedding.vector', binary=False)
    
    #模型保存
    model.save('model_corpus_w2v.word2vec')

if __name__ == '__main__':
    training()

原创不易，引用时请注明出处~[补充]