GENSIM 使用笔记1 --- 语料和向量空间

GENSIM 使用笔记1 — 语料和向量空间

GENSIM 使用笔记2 — 主题模型和相似性查询

1 本篇说明

本篇博客来源于GENSIM官方向导文档的第一章，主要供自己后续的翻阅，并通过分享带给诸位网友一个小小的参照。

从字符串到向量

在这一小节当中，将会讲述如何通过gensim，将一段文本以向量的形式表示。

首先我们看一下我们的基本文档形式：

documents = [
'拍照反光一直是摄影爱好者较为苦恼的问题',
'尤其是手机这种快速拍照设备的成像效果总是难以令人满意',
'特别是抓拍的珍贵照片',
'遇上反光照片基本作废',
'而索尼最近研发的集成偏振片传感器',
'似乎可以有效的解决拍照反光的问题'
]

和原始教程不一样，这里我不完全参考他的文档，并且换用了中文作为示例，这一点更加贴合我们实际的使用。

在这里，我们简单的表示了下，将每篇文档（这里只是一句话，请根据实际情况替换）表示为了一个字符串，最后用一个list表示所有的文档，也就是我们的语料库了。

随后，我们需要将他进行分词，在这里我是用了jieba中文分词，如果有其他的大家可以自行替换，如果有什么特殊的功能（如停用词等）也可以自行参照修改。

texts = [jieba.lcut(document) for document in documents ]

此时，需要进行了词典的构建，如果需要查看具体的对照信息，也可以print下。具体的方式如下：

#构造字典 并 保存和加载
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
dictionary.save('mydict.dic')
print 'Tokens:Id'
print dictionary.token2id
new_dictionary = corpora.Dictionary.load('mydict.dic')
print(new_dictionary)

那么现在我可以引入一些新的文本，并且通过他生成对应的向量（注意这里保证你的词，已经出现过在之前的语料库之中了，否则多出的这些词是不会统计的）

#构造新的文本并且获得他的向量
new_document = "索尼可以有效解决拍照的问题"
new_vector = dictionary.doc2bow(jieba.lcut(new_document))
print 'the vector of "%s": （tokenid,frequency)' % new_document
print new_vector

使用doc2bow这个功能，只会简单的做一些类似于wordcount的东西，并且返回的是一些元组，就是(词的id，频次)的一个数组，这里需要特别注意下。

最后，我们通过之前的字典和预料，生成一个符合我们格式的语料库

#生成语料库
corpus = [ dictionary.doc2bow(text) for text in texts]

当我们训练好了一个词典以后，一般希望将其记录到磁盘当中，方便后续使用，而不是每次都单独训练，gensim提供了多种序列化方式，在这里我只选择其中一种进行说明：

#序列化
corpora.MmCorpus.serialize('corpus.mm', corpus)
#重新加载预料
new_corpus = corpora.MmCorpus('corpus.mm')
print(len(new_corpus))

如上，就将语料库序列化和反序列化了

其他

原教程，还有一大块是关于如何对接numpy 以及如何节约内存的，这里就不多说了，有需要的自行研究

完整代码

#coding:utf-8
import gensim
import jieba
from gensim import corpora
documents = [
'拍照反光一直是摄影爱好者较为苦恼的问题',
'尤其是手机这种快速拍照设备的成像效果总是难以令人满意',
'特别是抓拍的珍贵照片',
'遇上反光照片基本作废',
'而索尼最近研发的集成偏振片传感器',
'似乎可以有效的解决拍照反光的问题'
]texts = [jieba.lcut(document) for document in documents]
#构造字典 并 保存和加载
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
dictionary.save('mydict.dic')
print 'Tokens:Id'
print dictionary.token2id
new_dictionary = corpora.Dictionary.load('mydict.dic')
print(new_dictionary)

#构造新的文本并且获得他的向量
new_document = "索尼可以有效解决拍照的问题，佳能就不可以"
new_vector = dictionary.doc2bow(jieba.lcut(new_document))
print 'the vector of "%s": （tokenid,frequency)' % new_document
print new_vector

#生成语料库
corpus = [ dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
#序列化
corpora.MmCorpus.serialize('corpus.mm', corpus)
#重新加载预料
new_corpus = corpora.MmCorpus('corpus.mm')
print(len(new_corpus))

Reference

http://radimrehurek.com/gensim/tut1.html