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台大这门深度学习自然语言处理课程，可能被低估了

估计很多同学的第一反映是李宏毅老师的“深度学习人类语言处理”课程，不过这次我们说的是台湾大学陈蕴侬老师的“应用深度学习”课程，这门课程我们之前在AINLP公众号上推荐过，不过主要给大家推荐的是课程视频和课件资源。前段时间，我把这门课程放在了B站上，并花了一点时间看了一下这门课程，觉得这门课程完全可以叫做“深度学习自然语言处理”，因为基本上就是讲得深度学习NLP的事情。个人觉得这门课程结构安排得相当合理，并且重点在BERT及其相关的内容和NLP任务上，对于学习深度学习自然语言处理的同学来说，完全可以和李宏毅老师深度学习人类语言处理的课程互补。

课程主页：

https://www.csie.ntu.edu.tw/~miulab/s108-adl/

B站传送门：

https://www.bilibili.com/video/BV1Mi4y1V7A1

课程视频及课件网盘链接，请关注AINLP公众号并回复"ADL2020"获取：

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相似词检索，近义词查询，同义词大全，这里不仅仅可查中文

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大概一年前，我在AINLP的公众号对话接口里基于腾讯800万大的词向量配置了一个相似词查询的接口：

腾讯词向量和相似词、相似度、词语游戏系列
相似词查询：玩转腾讯 AI Lab 中文词向量
 玩转腾讯词向量：词语相似度计算和在线查询
 腾讯词向量实战：通过Annoy进行索引和快速查询
 玩转腾讯词向量：Game of Words（词语的加减游戏）
词向量游戏：梅西-阿根廷+葡萄牙=?

通过这个接口，可以直接输入“相似词自然语言处理"查询“自然语言处理”的相近词：继续阅读 →

词向量游戏：一些有意思的例子

2条回复

自从把腾讯词向量对接到AINLP公众号后台后，发现相似词相关的查询需求是逐渐增大的，已经不止一次有非CS专业的同学通过后台查询相似词或者相似度来做课程设计，这让我觉得这个事情有一些意义，当然，通过微信（公众号）后台快速查询相似词（同义词、近义词、反义词）这个需求应该是更普遍的，欢迎推荐给有需求的朋友。关于词向量、相似词、相似度、词语加减，这里写了一些文章：

相似词查询：玩转腾讯 AI Lab 中文词向量
 玩转腾讯词向量：词语相似度计算和在线查询
 腾讯词向量实战：通过Annoy进行索引和快速查询
 玩转腾讯词向量：Game of Words（词语的加减游戏）

特别是最后一篇文章，在这篇文章发布后，很多同学通过AINLP的公众号后台对话玩得很嗨，并且在微博、微信平台留言，这里基于大家的群体智慧，提供一些有意思的词（类比）加减例子，这些例子可以直接在AINLP公众号后台测试：

=======不错的词类比（Word Analogy）例子======

机场-飞机+火车=高铁站

Windows-microsoft+google=android

老婆-老公+丈夫=妻子

北京-中国+法国=巴黎

天安门-北京+巴黎=艾菲尔铁塔

渣男-男朋友+女朋友=小三

渣男-男+女=渣女

很快-快+慢=缓慢

马云-互联网+房地产=恒大许家印

北京-中国+美国=华盛顿特区

范冰冰-李晨+刘恺威=大幂幂

射雕英雄传-郭靖+杨过=神雕侠侣

姜文-中国+美国=史泰龙

上海-中国+美国=旧金山

小龙女-杨过+郭靖=黄蓉

梅西-阿根廷+葡萄牙=C罗

梅西-阿根廷+意大利=皮耶罗

飞机场-飞机+火车=火车路

汽车-轮胎+翅膀=飞翔
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玩转腾讯词向量：Game of Words（词语的加减游戏）

3条回复

上一篇文章《腾讯词向量实战：通过Annoy进行索引和快速查询》结束后，觉得可以通过Annoy做一点有趣的事，把“词类比(Word Analogy)”操作放到线上，作为AINLP公众号聊天机器人的新技能，毕竟这是word2vec，或者词向量中很有意思的一个特性，刚好，Annoy也提供了一个基于vector进行近似最近邻查询的接口：
get_nns_by_vector(v, n, search_k=-1, include_distances=False) same but query by vector v.

英文词类比中最有名的一个例子大概就是: king - man + woman = queen, 当我把这个例子换成中文映射到腾讯的中文词向量中并且用gensim来计算，竟然能完美复现：国王 - 男人 + 女人 = 王后

In [49]: result = tc_wv_model.most_similar(positive=[u'国王', u'女人'], negative
    ...: =[u'男人'])
 
In [50]: print("%s\t%.4f" % result[0])
王后    0.7050

然后把国王换成皇帝，还能完美的将“王后”替换为“皇后”:

In [53]: result = tc_wv_model.most_similar(positive=[u'皇帝', u'女人'], negative
    ...: =[u'男人'])
 
In [54]: print("%s\t%.4f" % result[0])
皇后    0.8759

虽然知道即使在英文词向量中，完美的词类比列子也不多，另外据说换到中文词向量场景下，上述例子会失效，没想到在腾讯AI Lab这份词向量中得到完美复现，还是要赞一下的，虽然感觉这份腾讯词向量在处理词的边界上不够完美，引入了很多无关介词，但是"大力（量）出奇迹"，882万的词条数，一方面有很高的词语覆盖率，另外一方面可以完美的将英文词向量空间中的"king - man + woman = queen"映射到中文词向量空间的"国王 - 男人 + 女人 = 王后"，不得不感慨一下数学之美，词语之美。

在此前google的时候，据说在中文词向量场景下一个更容易出现的词类比例子是：机场-飞机+火车=火车站，这个确实可以通过gensim在腾讯词向量中得到复现：

In [60]: result = tc_wv_model.most_similar(positive=[u'机场', u'火车'], negative
    ...: =[u'飞机'])
 
In [61]: print("%s\t%.4f" % result[0])
火车站  0.7885

通过Annoy，我把这个服务做到线上，现在可以在AINLP公众号后台测试，结果看起来也还不错：“机场-飞机+火车=高铁站”：

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腾讯词向量实战：通过Annoy进行索引和快速查询

7条回复

上周《玩转腾讯词向量：词语相似度计算和在线查询》推出后，有同学提到了annoy，我其实并没有用annoy，不过对annoy很感兴趣，所以决定用annoy试一下腾讯 AI Lab 词向量。

学习一个东西最直接的方法就是从官方文档走起：https://github.com/spotify/annoy , Annoy是Spotify开源的一个用于近似最近邻查询的C++/Python工具，对内存使用进行了优化，索引可以在硬盘保存或者加载：Approximate Nearest Neighbors in C++/Python optimized for memory usage and loading/saving to disk。

Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah) is a C++ library with Python bindings to search for points in space that are close to a given query point. It also creates large read-only file-based data structures that are mmapped into memory so that many processes may share the same data.

照着官方文档，我在自己的机器上进行了简单的测试（Ubuntu16.04, 48G内存, Python2.7, gensim 3.6.0, annoy, 1.15.2），以下是Annoy初探。

安装annoy很简单，在virtuenv虚拟环境中直接：pip install annoy，然后大概可以按着官方文档体验一下最简单的case了：

In [1]: import random
 
In [2]: from annoy import AnnoyIndex
 
# f是向量维度
In [3]: f = 20
 
In [4]: t = AnnoyIndex(f)
 
In [5]: for i in xrange(100):
   ...:     v = [random.gauss(0, 1) for z in xrange(f)]
   ...:     t.add_item(i, v)
   ...:     
 
In [6]: t.build(10)
Out[6]: True
 
In [7]: t.save('test.ann.index')
Out[7]: True
 
In [8]: print(t.get_nns_by_item(0, 10))
[0, 45, 16, 17, 61, 24, 48, 20, 29, 84]
 
# 此处测试从硬盘盘索引加载
In [10]: u = AnnoyIndex(f)
 
In [11]: u.load('test.ann.index')
Out[11]: True
 
In [12]: print(u.get_nns_by_item(0, 10))
[0, 45, 16, 17, 61, 24, 48, 20, 29, 84]

看起来还是比较方便的，那么Annoy有用吗? 非常有用，特别是做线上服务的时候，现在有很多Object2Vector, 无论这个Object是Word, Document, User, Item, Anything, 当这些对象被映射到向量空间后，能够快速实时的查找它的最近邻就非常有意义了，Annoy诞生于Spotify的Hack Week，之后被用于Sptify的音乐推荐系统，这是它的诞生背景：
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玩转腾讯词向量：词语相似度计算和在线查询

8条回复

先讲一个故事，自从《相似词查询：玩转腾讯 AI Lab 中文词向量》发布后，AINLP公众号后台查询相似词的信息还是蛮多的。前段时间的一天，发现一个女生id频繁的查询相似词，近乎每分钟都在操作（这里要说明一下，腾讯公众号后台是可以看到用户最近二十条消息记录的，信息会保留5天）。然后第二天这个id依然很规律的在查询相似词，作为偶尔玩玩爬虫、也弄弄网站的程序员，第一反应会不会是程序模拟操作，但是观察下来虽然很规律, 查询频率不像是机器所为，另外貌似到了晚上10点之后这个id就停止查询了。然后到了第3天，依然发现这个id在查询，所以我没有忍住，回复了一句：请确认是否是人工查询？如果这个id没有反馈，依然我行我素的查询，我可能就准备拉黑这个id了。但是她很快回复了一句：是人工查询；我有点好奇的追问了一句：为什么不通过程序直接加载和查询腾讯词向量呢？岂不更方便。她回复：不懂程序，不会，然后大概追加了一句：我在做一个课程设计，需要积攒一批相似词，所以通过AINLP公众号这个功能手动查询了一批词，抱歉带来困扰，感谢背后的程序员。

这个回复让我突然有一种释然，也很开心，觉得做了一件有意义的事情，在52nlp微博的简介里，有两句话：Make something people want; A blog for fools written by fools。第一句话“Make something people want”, 大概就是做用户想用或者有用的东西，这句话我忘了什么时候看到的，因为它触动了我，所以记录在微博简介里了，不过google后发现是硅谷孵化器YC的“口头禅”。

关于word2vec词语相似度，这里早期写过几篇相关的文章：《中英文维基百科语料上的Word2Vec实验》、《维基百科语料中的词语相似度探索》，《相似词查询：玩转腾讯 AI Lab 中文词向量》对于熟悉word2vec，熟悉gensim的同学来说，使用这份腾讯AI Lab的词向量其实很简单，只要有个内存大一些的机器（实际加载后貌似用了12G左右的内存），大概就可以通过几行python代码进行查询了:
from gensim.models.word2vec import KeyedVectors wv_from_text = KeyedVectors.load_word2vec_format(file, binary=False)

但是这个世界大家并不都是程序员，即使是程序员也有很多同学不了解word2vec, 不知道gensim，所以这个word2vec相似词在线查询功能突然变得有点意思，有那么一点用了。其实，当时给AINLP后台聊天机器人加这个技能点的时候，还想过是否有用或者有必要，不过，经历了开头这件事，并且发现后台有越来越多不同领域查询词的时候，我能感知这件事还是很有意义的，特别对于那些不懂程序的同学来说。不过关于这份腾讯词向量相似词在线查询接口，虽然借助了gensim，但是在线服务的时候并不是基于gensim，用了一些trick，对于高并发也没有太多压力，所以对于开头这个小姑娘的持续查询操作，并不介意，还很欢迎，我介意的是机器恶意查询。

当然，还是有很多同学熟悉词向量，熟悉word2vec，也熟悉gensim的接口，所以发现有部分同学很自然的加了查询操作：相似度词1 词2，期待AINLP后台相似词查询功能能给出两个值词语相似度，这个需求还是很自然的，所以昨晚，我花了一点时间，把这个接口也加上了，感兴趣的同学可以关注AINLP公众号：

然后后台对话操作，例如这样，选择计算AI和人工智能的相似度，AI和NLP的相似度：

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相似词查询：玩转腾讯 AI Lab 中文词向量

10条回复

周末闲来无事，给AINLP公众号聊天机器人加了一个技能点：中文相似词查询功能，基于腾讯 AI Lab 之前公布的一个大规模的中文词向量，例如在公众号对话窗口输入"相似词自然语言处理"，会得到：自然语言理解、计算机视觉、自然语言处理技术、深度学习、机器学习、图像识别、语义理解、语音识别、自然语言识别、语义分析；输入"相似词文本挖掘"，会得到：数据挖掘、文本分析、文本数据、自然语言分析、语义分析、文本分类、信息抽取、数据挖掘算法、语义搜索、文本挖掘技术。如下图所示：

关于这份腾讯中文词向量 Tencent_AILab_ChineseEmbedding.txt ，解压后大概16G，可参考去年10月份腾讯官方的描述：腾讯AI Lab开源大规模高质量中文词向量数据，800万中文词随你用

从公开描述来看，这份词向量的质量看起来很不错：

腾讯AI Lab此次公开的中文词向量数据包含800多万中文词汇，其中每个词对应一个200维的向量。相比现有的中文词向量数据，腾讯AI Lab的中文词向量着重提升了以下3个方面，相比已有各类中文词向量大大改善了其质量和可用性：

⒈ 覆盖率（Coverage）：

该词向量数据包含很多现有公开的词向量数据所欠缺的短语，比如“不念僧面念佛面”、“冰火两重天”、“煮酒论英雄”、“皇帝菜”、“喀拉喀什河”等。以“喀拉喀什河”为例，利用腾讯AI Lab词向量计算出的语义相似词如下：

墨玉河、和田河、玉龙喀什河、白玉河、喀什河、叶尔羌河、克里雅河、玛纳斯河

⒉ 新鲜度（Freshness）：

该数据包含一些最近一两年出现的新词，如“恋与制作人”、“三生三世十里桃花”、“打call”、“十动然拒”、“供给侧改革”、“因吹斯汀”等。以“因吹斯汀”为例，利用腾讯AI Lab词向量计算出的语义相似词如下：

一颗赛艇、因吹斯听、城会玩、厉害了word哥、emmmmm、扎心了老铁、神吐槽、可以说是非常爆笑了

⒊ 准确性（Accuracy）：

由于采用了更大规模的训练数据和更好的训练算法，所生成的词向量能够更好地表达词之间的语义关系，如下列相似词检索结果所示：

得益于覆盖率、新鲜度、准确性的提升，在内部评测中，腾讯AI Lab提供的中文词向量数据相比于现有的公开数据，在相似度和相关度指标上均达到了更高的分值。在腾讯公司内部的对话回复质量预测和医疗实体识别等业务场景中，腾讯AI Lab提供的中文词向量数据都带来了显著的性能提升。

当然官方的说法归官方，我还是遇到了一些bad case，例如输入官方例子 "相似词兴高采烈" 和输入"相似词腾讯"，我们会发现一些"bad case":

另外这里用到的这份腾讯词向量数据的词条数总计8824330，最长的一个词条是：关于推进传统基础设施领域政府和社会资本合作(ppp)项目资产证券化相关工，查询的结果是：

很像一些文章标题，可能预处理的时候没有对词长做一些限制，感兴趣的同学可以详细统计一下这份词向量的词长分布。当然，少量的 bad case 不会降低这份难得的中文词向量的质量，也不会降低我们玩转这份词向量的兴趣，继续测试一些词或者短语。例如输入"相似词马化腾"、"相似词马云"，会得到：

输入"相似词深度学习"、"相似词人工智能"会得到：

输入"相似词 AI"、"相似词 NLP"会得到：

当然，要是输入的"词条"没有在这份词库中，AINLP的聊天机器人无名也无能为力了，例如输入"词向量"，"AINLP"，那是没有的：

需要说明的是，这里的查询功能间接借助了gensim word2vec 的相关接口，在腾讯这份词向量说明文档的主页上也有相关的用法提示：Tencent AI Lab Embedding Corpus for Chinese Words and Phrases，可能一些同学早就试验过了。不过对于那些机器资源条件有限的同学，或者不了解词向量、word2vec的同学，这个微信接口还是可以供你们随时查询相近词的，甚至可以给一些查询同义词、近义词或者反义词的同学提供一些线索，当然，从统计学意义上来看这份词向量的查询结果无法做到语言学意义上的准确，但是很有意思，需要自己去甄别。

最后感兴趣的同学可以关注我们的微信公众号AINLP，随时把玩腾讯 AI Lab 的这份词向量：

注：原创文章，转载请注明出处及保留链接“我爱自然语言处理”：https://www.52nlp.cn

本文链接地址：相似词查询：玩转腾讯 AI Lab 中文词向量 https://www.52nlp.cn/?p=11234

维基百科语料中的词语相似度探索

28条回复

之前写过《中英文维基百科语料上的Word2Vec实验》，近期有不少同学在这篇文章下留言提问，加上最近一些工作也与Word2Vec相关，于是又做了一些功课，包括重新过了一遍Word2Vec的相关资料，试了一下gensim的相关更新接口，google了一下"wikipedia word2vec" or "维基百科 word2vec" 相关的英中文资料，发现多数还是走得这篇文章的老路，既通过gensim提供的维基百科预处理脚本"gensim.corpora.WikiCorpus"提取维基语料，每篇文章一行文本存放，然后基于gensim的Word2Vec模块训练词向量模型。这里再提供另一个方法来处理维基百科的语料，训练词向量模型，计算词语相似度（Word Similarity)。关于Word2Vec, 如果英文不错，推荐从这篇文章入手读相关的资料: Getting started with Word2Vec 。

这次我们仅以英文维基百科语料为例，首先依然是下载维基百科的最新XML打包压缩数据，在这个英文最新更新的数据列表下：https://dumps.wikimedia.org/enwiki/latest/ ，找到 "enwiki-latest-pages-articles.xml.bz2" 下载，这份英文维基百科全量压缩数据的打包时间大概是2017年4月4号，大约13G，我通过家里的电脑wget下载大概花了3个小时，电信100M宽带，速度还不错。

接下来就是处理这份压缩的XML英文维基百科语料了，这次我们使用WikiExtractor:

WikiExtractor.py is a Python script that extracts and cleans text from a Wikipedia database dump.
The tool is written in Python and requires Python 2.7 or Python 3.3+ but no additional library.

WikiExtractor是一个Python 脚本，专门用于提取和清洗Wikipedia的dump数据，支持Python 2.7 或者 Python 3.3+，无额外依赖，安装和使用都非常方便：

安装：
git clone https://github.com/attardi/wikiextractor.git cd wikiextractor/ sudo python setup.py install

使用：
WikiExtractor.py -o enwiki enwiki-latest-pages-articles.xml.bz2

......
INFO: 53665431  Pampapaul
INFO: 53665433  Charles Frederick Zimpel
INFO: Finished 11-process extraction of 5375019 articles in 8363.5s (642.7 art/s)

这个过程总计花了2个多小时，提取了大概537万多篇文章。关于我的机器配置，可参考：《深度学习主机攒机小记》

提取后的文件按一定顺序切分存储在多个子目录下：

每个子目录下的又存放若干个以wiki_num命名的文件，每个大小在1M左右，这个大小可以通过参数 -b 控制:

-b n[KMG], --bytes n[KMG] maximum bytes per output file (default 1M)

我们看一下wiki_00里的具体内容：

Anarchism


Anarchism is a political philosophy that advocates self-governed societies based on voluntary institutions. These are often described as stateless societies, although several authors have defined them more specifically as institutions based on non-hierarchical free associations. Anarchism holds the state to be undesirable, unnecessary, and harmful.

...

Criticisms of anarchism include moral criticisms and pragmatic criticisms. Anarchism is often evaluated as unfeasible or utopian by its critics.




Autism

Autism is a neurodevelopmental disorder characterized by impaired social interaction, verbal and non-verbal communication, and restricted and repetitive behavior. Parents usually notice signs in the first two years of their child's life. These signs often develop gradually, though some children with autism reach their developmental milestones at a normal pace and then regress. The diagnostic criteria require that symptoms become apparent in early childhood, typically before age three. ... ...
每个wiki_num文件里又存放若干个doc，每个doc都有相关的tag标记，包括id, url, title等，很好区分。

这里我们按照Gensim作者提供的word2vec tutorial里"memory-friendly iterator"方式来处理英文维基百科的数据。代码如下，也同步放到了github里：train_word2vec_with_gensim.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# Author: Pan Yang (panyangnlp@gmail.com)
# Copyright 2017 @ Yu Zhen
 
import gensim
import logging
import multiprocessing
import os
import re
import sys
 
from pattern.en import tokenize
from time import time
 
logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s',
                    level=logging.INFO)
 
 
def cleanhtml(raw_html):
    cleanr = re.compile('<.*?>')
    cleantext = re.sub(cleanr, ' ', raw_html)
    return cleantext
 
 
class MySentences(object):
    def __init__(self, dirname):
        self.dirname = dirname
 
    def __iter__(self):
        for root, dirs, files in os.walk(self.dirname):
            for filename in files:
                file_path = root + '/' + filename
                for line in open(file_path):
                    sline = line.strip()
                    if sline == "":
                        continue
                    rline = cleanhtml(sline)
                    tokenized_line = ' '.join(tokenize(rline))
                    is_alpha_word_line = [word for word in
                                          tokenized_line.lower().split()
                                          if word.isalpha()]
                    yield is_alpha_word_line
 
 
if __name__ == '__main__':
    if len(sys.argv) != 2:
        print "Please use python train_with_gensim.py data_path"
        exit()
    data_path = sys.argv[1]
    begin = time()
 
    sentences = MySentences(data_path)
    model = gensim.models.Word2Vec(sentences,
                                   size=200,
                                   window=10,
                                   min_count=10,
                                   workers=multiprocessing.cpu_count())
    model.save("data/model/word2vec_gensim")
    model.wv.save_word2vec_format("data/model/word2vec_org",
                                  "data/model/vocabulary",
                                  binary=False)
 
    end = time()
    print "Total procesing time: %d seconds" % (end - begin)

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # Author: Pan Yang (panyangnlp@gmail.com) # Copyright 2017 @ Yu Zhen import gensim import logging import multiprocessing import os import re import sys from pattern.en import tokenize from time import time logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO) def cleanhtml(raw_html): cleanr = re.compile('<.*?>') cleantext = re.sub(cleanr, ' ', raw_html) return cleantext class MySentences(object): def __init__(self, dirname): self.dirname = dirname def __iter__(self): for root, dirs, files in os.walk(self.dirname): for filename in files: file_path = root + '/' + filename for line in open(file_path): sline = line.strip() if sline == "": continue rline = cleanhtml(sline) tokenized_line = ' '.join(tokenize(rline)) is_alpha_word_line = [word for word in tokenized_line.lower().split() if word.isalpha()] yield is_alpha_word_line if __name__ == '__main__': if len(sys.argv) != 2: print "Please use python train_with_gensim.py data_path" exit() data_path = sys.argv[1] begin = time() sentences = MySentences(data_path) model = gensim.models.Word2Vec(sentences, size=200, window=10, min_count=10, workers=multiprocessing.cpu_count()) model.save("data/model/word2vec_gensim") model.wv.save_word2vec_format("data/model/word2vec_org", "data/model/vocabulary", binary=False) end = time() print "Total procesing time: %d seconds" % (end - begin)

注意其中的word tokenize使用了pattern里的英文tokenize模块，当然，也可以使用nltk里的word_tokenize模块，做一点修改即可，不过nltk对于句尾的一些词的work tokenize处理的不太好。另外我们设定词向量维度为200，窗口长度为10，最小出现次数为10，通过 is_alpha() 函数过滤掉标点和非英文词。现在可以用这个脚本来训练英文维基百科的Word2Vec模型了：
python train_word2vec_with_gensim.py enwiki

2017-04-22 14:31:04,703 : INFO : collecting all words and their counts
2017-04-22 14:31:04,704 : INFO : PROGRESS: at sentence #0, processed 0 words, keeping 0 word types
2017-04-22 14:31:06,442 : INFO : PROGRESS: at sentence #10000, processed 480546 words, keeping 33925 word types
2017-04-22 14:31:08,104 : INFO : PROGRESS: at sentence #20000, processed 983240 words, keeping 51765 word types
2017-04-22 14:31:09,685 : INFO : PROGRESS: at sentence #30000, processed 1455218 words, keeping 64982 word types
2017-04-22 14:31:11,349 : INFO : PROGRESS: at sentence #40000, processed 1957479 words, keeping 76112 word types
......
2017-04-23 02:50:59,844 : INFO : worker thread finished; awaiting finish of 2 more threads                                                                      2017-04-23 02:50:59,844 : INFO : worker thread finished; awaiting finish of 1 more threads                                                                      2017-04-23 02:50:59,854 : INFO : worker thread finished; awaiting finish of 0 more threads                                                                      2017-04-23 02:50:59,854 : INFO : training on 8903084745 raw words (6742578791 effective words) took 37805.2s, 178351 effective words/s                          
2017-04-23 02:50:59,855 : INFO : saving Word2Vec object under data/model/word2vec_gensim, separately None                                                       
2017-04-23 02:50:59,855 : INFO : not storing attribute syn0norm                 
2017-04-23 02:50:59,855 : INFO : storing np array 'syn0' to data/model/word2vec_gensim.wv.syn0.npy                                                              
2017-04-23 02:51:00,241 : INFO : storing np array 'syn1neg' to data/model/word2vec_gensim.syn1neg.npy                                                           
2017-04-23 02:51:00,574 : INFO : not storing attribute cum_table                
2017-04-23 02:51:13,886 : INFO : saved data/model/word2vec_gensim               
2017-04-23 02:51:13,886 : INFO : storing vocabulary in data/model/vocabulary    
2017-04-23 02:51:17,480 : INFO : storing 868777x200 projection weights into data/model/word2vec_org                                                             
Total procesing time: 44476 seconds

2017-04-22 14:31:04,703 : INFO : collecting all words and their counts 2017-04-22 14:31:04,704 : INFO : PROGRESS: at sentence #0, processed 0 words, keeping 0 word types 2017-04-22 14:31:06,442 : INFO : PROGRESS: at sentence #10000, processed 480546 words, keeping 33925 word types 2017-04-22 14:31:08,104 : INFO : PROGRESS: at sentence #20000, processed 983240 words, keeping 51765 word types 2017-04-22 14:31:09,685 : INFO : PROGRESS: at sentence #30000, processed 1455218 words, keeping 64982 word types 2017-04-22 14:31:11,349 : INFO : PROGRESS: at sentence #40000, processed 1957479 words, keeping 76112 word types ...... 2017-04-23 02:50:59,844 : INFO : worker thread finished; awaiting finish of 2 more threads 2017-04-23 02:50:59,844 : INFO : worker thread finished; awaiting finish of 1 more threads 2017-04-23 02:50:59,854 : INFO : worker thread finished; awaiting finish of 0 more threads 2017-04-23 02:50:59,854 : INFO : training on 8903084745 raw words (6742578791 effective words) took 37805.2s, 178351 effective words/s 2017-04-23 02:50:59,855 : INFO : saving Word2Vec object under data/model/word2vec_gensim, separately None 2017-04-23 02:50:59,855 : INFO : not storing attribute syn0norm 2017-04-23 02:50:59,855 : INFO : storing np array 'syn0' to data/model/word2vec_gensim.wv.syn0.npy 2017-04-23 02:51:00,241 : INFO : storing np array 'syn1neg' to data/model/word2vec_gensim.syn1neg.npy 2017-04-23 02:51:00,574 : INFO : not storing attribute cum_table 2017-04-23 02:51:13,886 : INFO : saved data/model/word2vec_gensim 2017-04-23 02:51:13,886 : INFO : storing vocabulary in data/model/vocabulary 2017-04-23 02:51:17,480 : INFO : storing 868777x200 projection weights into data/model/word2vec_org Total procesing time: 44476 seconds

这个训练过程中大概花了12多小时，训练后的文件存放在data/model下：

我们来测试一下这个英文维基百科的Word2Vec模型：

textminer@textminer:/opt/wiki/data$ ipython
Python 2.7.12 (default, Nov 19 2016, 06:48:10) 
Type "copyright", "credits" or "license" for more information.
 
IPython 2.4.1 -- An enhanced Interactive Python.
?         -> Introduction and overview of IPython's features.
%quickref -> Quick reference.
help      -> Python's own help system.
object?   -> Details about 'object', use 'object??' for extra details.
 
In [1]: from gensim.models import Word2Vec
 
In [2]: en_wiki_word2vec_model = Word2Vec.load('data/model/word2vec_gensim')

首先来测试几个单词的相似单词(Word Similariy)：

word:

In [3]: en_wiki_word2vec_model.most_similar('word')
Out[3]: 
[('phrase', 0.8129693269729614),
 ('meaning', 0.7311851978302002),
 ('words', 0.7010501623153687),
 ('adjective', 0.6805518865585327),
 ('noun', 0.6461974382400513),
 ('suffix', 0.6440576314926147),
 ('verb', 0.6319557428359985),
 ('loanword', 0.6262609958648682),
 ('proverb', 0.6240501403808594),
 ('pronunciation', 0.6105246543884277)]

similarity:

In [4]: en_wiki_word2vec_model.most_similar('similarity')
Out[4]: 
[('similarities', 0.8517599701881409),
 ('resemblance', 0.786037266254425),
 ('resemblances', 0.7496883869171143),
 ('affinities', 0.6571112275123596),
 ('differences', 0.6465682983398438),
 ('dissimilarities', 0.6212711930274963),
 ('correlation', 0.6071442365646362),
 ('dissimilarity', 0.6062943935394287),
 ('variation', 0.5970577001571655),
 ('difference', 0.5928016901016235)]

nlp:

In [5]: en_wiki_word2vec_model.most_similar('nlp')
Out[5]: 
[('neurolinguistic', 0.6698148250579834),
 ('psycholinguistic', 0.6388964056968689),
 ('connectionism', 0.6027182936668396),
 ('semantics', 0.5866401195526123),
 ('connectionist', 0.5865628719329834),
 ('bandler', 0.5837364196777344),
 ('phonics', 0.5733655691146851),
 ('psycholinguistics', 0.5613113641738892),
 ('bootstrapping', 0.559638261795044),
 ('psychometrics', 0.5555593967437744)]

learn:

In [6]: en_wiki_word2vec_model.most_similar('learn')
Out[6]: 
[('teach', 0.7533557415008545),
 ('understand', 0.71148681640625),
 ('discover', 0.6749690771102905),
 ('learned', 0.6599283218383789),
 ('realize', 0.6390970349311829),
 ('find', 0.6308424472808838),
 ('know', 0.6171890497207642),
 ('tell', 0.6146825551986694),
 ('inform', 0.6008728742599487),
 ('instruct', 0.5998791456222534)]

man:

In [7]: en_wiki_word2vec_model.most_similar('man')
Out[7]: 
[('woman', 0.7243080735206604),
 ('boy', 0.7029494047164917),
 ('girl', 0.6441491842269897),
 ('stranger', 0.63275545835495),
 ('drunkard', 0.6136815547943115),
 ('gentleman', 0.6122575998306274),
 ('lover', 0.6108279228210449),
 ('thief', 0.609005331993103),
 ('beggar', 0.6083744764328003),
 ('person', 0.597919225692749)]

再来看看其他几个相关接口：

In [8]: en_wiki_word2vec_model.most_similar(positive=['woman', 'king'], negative=['man'], topn=1)
Out[8]: [('queen', 0.7752252817153931)]
 
In [9]: en_wiki_word2vec_model.similarity('woman', 'man')
Out[9]: 0.72430799548282099
 
In [10]: en_wiki_word2vec_model.doesnt_match("breakfast cereal dinner lunch".split())
Out[10]: 'cereal'