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- 🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客
- 🍖 原作者：K同学啊 | 接辅导、项目定制
一、我的环境
1.语言环境：Python 3.8
2.编译器：Pycharm
3.深度学习环境：
- torch==1.12.1+cu113
- torchvision==0.13.1+cu113
二、安装Gensim库
pip install gensim三、对原始语料分词
选择《人民的名义》的小说原文作为语料，先采用jieba进行分词。这里是直接添加的自定义词汇，没有选择创建自定义词汇文件。
import jieba.analysejieba.suggest_freq('沙瑞金', True) # 加入一些词，使得jieba分词准确率更高
jieba.suggest_freq('田国富', True)
jieba.suggest_freq('高育良', True)
jieba.suggest_freq('侯亮平', True)
jieba.suggest_freq('钟小艾', True)
jieba.suggest_freq('陈岩石', True)
jieba.suggest_freq('欧阳菁', True)
jieba.suggest_freq('易学习', True)
jieba.suggest_freq('王大路', True)
jieba.suggest_freq('蔡成功', True)
jieba.suggest_freq('孙连城', True)
jieba.suggest_freq('季昌明', True)
jieba.suggest_freq('丁义珍', True)
jieba.suggest_freq('郑西坡', True)
jieba.suggest_freq('赵东来', True)
jieba.suggest_freq('高小琴', True)
jieba.suggest_freq('赵瑞龙', True)
jieba.suggest_freq('林华华', True)
jieba.suggest_freq('陆亦可', True)
jieba.suggest_freq('刘新建', True)
jieba.suggest_freq('刘庆视', True)
jieba.suggest_freq('赵德汉', True)
with open('./data.txt', encoding='utf-8') as f:result_cut = []lines = f.readlines()for line in lines:result_cut.append(list(jieba.cut(line)))f.close()结果：
Building prefix dict from the default dictionary ...
Loading model from cache C:\Users\ldq\AppData\Local\Temp\jieba.cache
Loading model cost 0.313 seconds.
Prefix dict has been built successfully.
四、添加自定义停用词
stopwords_list = [",", "。", "\n", "\u3000", " ", ":", "!", "?","…"] # \u3000 是一个 Unicode 编码的字符，它代表一个全角的空白字符，通常在中文文本中用作空格。def remove_stopwords(ls): # 去除停用词return [word for word in ls if word not in stopwords_list]result_stop = [remove_stopwords(x) for x in result_cut if remove_stopwords(x)]
print(result_stop[100:103])结果：
[['侯亮平', '也', '很', '幽默', '，', '一把', '抓住', '了', '赵德汉', '的', '手', '：', '哎', '，', '赵', '处长', '，', '我', '既', '来', '了', '还', '真', '舍不得', '和', '你', '马上', '就', '分手', '哩', '！', '咱们', '去', '下', '一个点', '吧', '！', '说', '罢', '，', '从', '赵家', '桌上', '杂物', '筐', '里', '准确', '地', '拿出', '一张', '白色', '门卡', '，', '插到', '了', '赵德汉', '的', '上衣', '口袋', '里'], ['赵德汉', '慌', '了', '，', '忙', '把门', '卡往', '外', '掏', '：', '这', '这', '什么', '呀', '这', '是', '？'], ['你', '帝京', '苑', '豪宅', '的', '门', '卡', '啊', '！', '请', '继续', '配合', '我们', '执行公务', '吧', '！']]
五、训练Word2Vec模型
from gensim.models import Word2Vecmodel = Word2Vec(result_stop, # 用于训练的语料数据vector_size=100, # 是指特征向量的维度，默认为100window=5, # 一个句子中当前单词和被预测单词的最大距离min_count=1) # 可以对字典做截断，词频少于min_count次数的单词会被丢弃掉，默认值为5六、模型应用
num_class = len(label_name)
vocab_size = len(vocab)
em_size = 64
model = TextClassificationModel(vocab_size, em_size, num_class).to(device)1.计算词汇相似度
print(model.wv.similarity('沙瑞金', '季昌明'))
print(model.wv.similarity('沙瑞金', '田国富'))
for e in model.wv.most_similar(positive=['沙瑞金'], topn=5):print(e[0], e[1])
结果：
0.99802387
0.99903405
李达康 0.9997692108154297
情况 0.9997009634971619
欧阳菁 0.9996625781059265
又 0.9995917677879333
学生 0.9995916485786438
2.找出不匹配的词汇
odd_word = model.wv.doesnt_match(["苹果", "香蕉", "橙子", "书"])
print(f"在这组词汇中不匹配的词汇：{odd_word}")结果：
在这组词汇中不匹配的词汇：书
3.计算词汇的词频
word_frequency = model.wv.get_vecattr("沙瑞金", "count")
print(f"沙瑞金：{word_frequency}")结果：沙瑞金：353