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简介

本文使用text2vec模型，把文本转成向量。使用text2vec提供的训练好的模型权重进行文本编码，不重新训练word2vec模型。

直接用训练好的模型权重，方便又快捷

完整可运行代码如下:
https://github.com/JieShenAI/csdn/blob/main/machine_learning/kmeans_pytorch.ipynb

GPU加速

传统sklearn的TF-IDF文本转向量，在CPU上计算速度较慢。使用text2vec通过cuda加速，加快文本转向量的速度。
传统使用sklearn的kmeans聚类算法在CPU上计算，如遇到大批量的数据，计算耗时太长。
故本文使用fast-pytorch-kmeans 和 kmeans_pytorch包，基于pytorch在GPU上计算，提高聚类速度。

代码实现

装包

pip install fast-pytorch-kmeans text2vec

import torch
import numpy as npfrom text2vec import SentenceModel

不使用SentenceModel模型也可以，在 text2vec 中，还有很多其他的向量编码模型供选择。

文本编码模型

embedder = SentenceModel()

异常情况说明，该模型需要从huggingface下载模型权重，目前被墙了。（请想办法解决，或者尝试其他的编码模型）

语料库如下：

# Corpus with example sentences
corpus = ['花呗更改绑定银行卡','我什么时候开通了花呗','A man is eating food.','A man is eating a piece of bread.','The girl is carrying a baby.','A man is riding a horse.','A woman is playing violin.','Two men pushed carts through the woods.','A man is riding a white horse on an enclosed ground.',
]
corpus_embeddings = embedder.encode(corpus)
# numpy 转成 pytorch， 并转移到GPU显存中
corpus_embeddings = torch.from_numpy(corpus_embeddings).to('cuda')

如下图所示，编码的向量是768维；

type(corpus_embeddings), corpus_embeddings.shape

kmeans

kmeans_pytorch vs fast-pytorch-kmeans:
在实验过程中，利用kmeans_pytorch 针对30万个词进行聚类的时候，发现显存炸了，程序崩溃退出。30万个词的词向量，占用显存还不到2G，但是运行kmeans_pytorch后，显存就炸了。

fast-pytorch-kmeans不存在上述显存崩溃的问题。本以为词向量很多会跑很长时间，但fast-pytorch-kmeans在非常短的时间内就完成了kmeans聚类。
后来一想也理解了，先开始在CPU跑花费了很长时间，这是因为CPU并行很差，需要逐个跑完。而在GPU里大量数据拼成一个矩阵，做一个减法，就可以算出批量节点和中心点的距离。

# kmeans
# from kmeans_pytorch import kmeans
from fast_pytorch_kmeans import KMeansnum_class = 3 # 分类类别数
kmeans = KMeans(n_clusters=num_class, mode='euclidean', verbose=1)# 模型预测结果
labels = kmeans.fit_predict(corpus_embeddings)

聚类程序运行如下：

used 2 iterations (0.3682s) to cluster 9 items into 3 clusters

模型中心点坐标:

kmeans.centroids

聚类结果

class_data = {i:[]for i in range(3)
}for text,cls in zip(corpus, labels):class_data[cls.item()].append(text)class_data

文本聚类结果如下：
0: 女
1：男
2: 花呗

kmeans 绘图函数

封装了KMeansPlot 绘图类，方便聚类结果可视化

from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib.pyplot as pltclass KMeansPlot:def __init__(self, numClass=4, func_type='PCA'):if func_type == 'PCA':self.func_plot = PCA(n_components=2)elif func_type == 'TSNE':from sklearn.manifold import TSNEself.func_plot = TSNE(2)self.numClass = numClassdef plot_cluster(self, result, pos, cluster_centers=None):plt.figure(2)Lab = [[] for i in range(self.numClass)]index = 0for labi in result:Lab[labi].append(index)index += 1color = ['oy', 'ob', 'og', 'cs', 'ms', 'bs', 'ks', 'ys', 'yv', 'mv', 'bv', 'kv', 'gv', 'y^', 'm^', 'b^', 'k^','g^'] * 3for i in range(self.numClass):x1 = []y1 = []for ind1 in pos[Lab[i]]:# print ind1try:y1.append(ind1[1])x1.append(ind1[0])except:passplt.plot(x1, y1, color[i])if cluster_centers is not None:#绘制初始中心点x1 = []y1 = []for ind1 in cluster_centers:try:y1.append(ind1[1])x1.append(ind1[0])except:passplt.plot(x1, y1, "rv") #绘制中心plt.show()def plot(self, weight, label, cluster_centers=None):pos = self.func_plot.fit_transform(weight)# 高维的中心点坐标，也经过降维处理cluster_centers = self.func_plot.fit_transform(cluster_centers)self.plot_cluster(list(label), pos, cluster_centers)

kmeans.centroids ：是一个高维空间的中心点坐标，故在plot函数中，将其降维到2D平面上；

k_plot = KMeansPlot(num_class)
k_plot.plot(corpus_embeddings.to('cpu'),labels.to('cpu'),kmeans.centroids.to('cpu')
)

完整可运行代码如下:
https://github.com/JieShenAI/csdn/blob/main/machine_learning/kmeans_pytorch.ipynb

相关资料参考

• 动手实战基于 ML 的中文短文本聚类
• tfidf和word2vec构建文本词向量并做文本聚类
  提到训练word2vec模型，silhouette_score_show(word2vec, 'word2vec') 轮廓系数，判断分几个类别最好。
• 机器学习：Kmeans聚类算法总结及GPU配置加速demo
  PyTorch kmeans 加速。from scratch 实现；
• KMeans算法全面解析与应用案例 通俗易懂的原理讲解
• pytorch K-means算法的实现 底层代码实现
• 【pytorch】Kmeans_pytorch用于一般聚类任务的代码模板 使用pytorch封装的kmeans包实现，包括训练和预测；
• text2vec 包