a tutorial for training Chinese-word2vec using Wiki corpus
word2vec词向量是NLP领域的基础，如何快速地训练出符合自己项目预期的词向量是必要的。
【注】：本项目主要目的在于快速的构建通用中文word2vec词向量，关于word2vec原理后期有时间再补充（文中不足之处欢迎各位大神批评指正，亦可共同交流学习）。
- python 3.6
- 依赖：numpy，gensim，opencc，jieba
想要训练好word2vec模型，一份高质量的中文语料库是必要的，目前常用质量较好的中文语料库为维基百科的中文语料库。
- 维基百科的中文语料库质量高、领域广泛而且开放，其每月会将所有条目打包供大家下载使用，可以点击： https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 直接下载最新版（也可以访问：https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/ 获取历史版本）。
- 由于某些的原因，中文维基百科的条目到目前只有91万多条，而百度百科、互动百科都有千万条了（英文维基百科也有上千万了）。尽管中文维基百科语料条数较少，但仍不失为最高质量的中文语料库。（ps：百度百科、互动百科多用爬虫爬取内容，不少记录质量差。）
- python的gensim包中提供了WikiCorpus方法可以直接处理Wiki的语料库（xml的baz格式，无需解压），具体可参见脚本parse_zhwiki_corpus.py。
执行以下命令可以将xml的Wiki语料库转换为txt格式：
python parse_zhwiki_corpus.py -i zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 -o corpus.zhwiki.txt- 生成的
corpus.zhwiki.txt有1.04G，共有32w+的documents（每行为1个doc）。
- Wiki语料库中的文档含有繁体中文，可以利用工具包opencc将繁体转换为简体，具体可参见脚本chinese_t2s.py。
执行以下命令可以将语料库中的繁体中文转化为简体中文：
python chinese_t2s.py -i corpus.zhwiki.txt -o corpus.zhwiki.simplified.txt- 得到简体中文的Wiki语料库
corpus.zhwiki.simplified.txt。
- 现在得到的语料库中有许多英文（也有些许日文、德文等），为避免影响所训练的词向量效果，我们将其中的英文以及空格做了删除（其他日文、德文等后续有时间再进行处理），具体可参见脚本remove_en_blank.py。
执行以下命令可以将语料库中的英文以及空格删除：
python remove_en_blank.py -i corpus.zhwiki.simplified.txt -o corpus.zhwiki.simplified.done.txt- 得到去除英文和空格的中文语料库
corpus.zhwiki.simplified.done.txt。
- 想要完成word2vec的训练，语料库需要进行分词处理，这里采用python的jieba分词，具体可参见脚本corpus_zhwiki_seg.py。
执行以下命令可以将语料库中的中文语料进行分词：
python corpus_zhwiki_seg.py -i corpus.zhwiki.simplified.done.txt -o corpus.zhwiki.segwithb.txt- 得到分词之后的中文语料库
corpus.zhwiki.segwithb.txt。
- python的gensim模块提供了word2vec训练的函数，极大地方便了模型训练的过程。具体可参考脚本word2vec_train.py。
执行以下命令得到所训练的word2vec模型和词向量：
python word2vec_train.py -i corpus.zhwiki.segwithb.txt -m zhwiki.word2vec.model -v zhwiki.word2vec.vectors -s 400 -w 5 -n 5- 得到基于Wiki中文语料库训练好的word2vec模型和词向量：
word2vec模型文件：
(1)zhwiki.word2vec.model
(2)zhwiki.word2vec.model.trainables.syn1neg.npy
(3)zhwiki.word2vec.model.wv.vectors.npy
word2vec词向量文件：
zhwiki.word2vec.vectors
- 模型训练好之后，对模型进行测试，具体可参见脚本word2vec_test.py。
示例代码如下：
from gensim.models import Word2Vec
word2vec_model = Word2Vec.load(zhwiki.word2vec.model)
# 查看词向量
print('北京：', word2vec_model['北京'])
# 查看相似词
sim_words = word2vec_model.most_similar('北京')
for w in sim_words:
print(w)