自然语言处理入门(一)--搜狗新闻语料处理和word2vec词向量的训练

痛定思痛。 2022-01-27 06:39 571阅读 0赞

### 新闻语料预处理 ###

本文使用的是搜狗新闻语料库，原始语料是类似下图中xml格式，首先需要提取中语料中正真的新闻内容，就是<content>中对应的文本。还需要过滤一些特殊字符，以及半角和全角的转换问题。  
![新闻语料格式][20190525175718125.png_pic_center]  
语料的下载，官方地址：[https://www.sogou.com/labs/resource/cs.php][https_www.sogou.com_labs_resource_cs.php] ，需要填一些信息。  
百度云盘的备份，链接：[https://pan.baidu.com/s/1n1IQxsb2Kbi2IHz9Cst7mg][https_pan.baidu.com_s_1n1IQxsb2Kbi2IHz9Cst7mg] 提取码：r1n2

下面看一下详细的处理过程。首先是一个全角转半角的辅助程序，全角和半角转换的详细情况请参考：  
Python实现全角与半角相互转换：[https://blog.csdn.net/huanghaocs/article/details/90384163][https_blog.csdn.net_huanghaocs_article_details_90384163]

def is_Qnumber(uchar):
        """判断一个unicode是否是全角数字"""
        if uchar >= u'\uff10' and uchar <= u'\uff19':
            return True
        else:
            return False
    
    def is_Qalphabet(uchar):
        """判断一个unicode是否是全角英文字母"""
        if (uchar >= u'\uff21' and uchar <= u'\uff3a') or (uchar >= u'\uff41' and uchar <= u'\uff5a'):
            return True
        else:
            return False
    
    def Q2B(uchar):
        """单个字符 全角转半角"""
        inside_code = ord(uchar)
        if inside_code == 0x3000:
            inside_code = 0x0020
        else:
            inside_code -= 0xfee0
        if inside_code < 0x0020 or inside_code > 0x7e: #转完之后不是半角字符返回原来的字符
            return uchar
        return chr(inside_code)
    
    def stringQ2B(ustring):
        """把字符串全角转半角"""
        return "".join([Q2B(uchar) for uchar in ustring])
    
    def stringpartQ2B(ustring):
        """把字符串中数字和字母全角转半角"""
        return "".join([Q2B(uchar) if is_Qnumber(uchar) or is_Qalphabet(uchar) else uchar for uchar in ustring])

具体处理过程，首先读取xml格式语料，然后提取content部分内容，去除符号标记，最后保存语料为文本格式，也可以选择分词后在保存，分词后保存可以直接用于word2vec模型训练词向量。

import codecs
    import re
    import jieba
    from tqdm import tqdm
    
    file_path = r'/path/news_tensite_xml.dat' # 原始语料
    save_path = r'/path/SougouNews_Dataset.txt' # 处理后只有文章内容的语料
    seg_save_path = r'/path/SougouNews_Dataset_Seg.txt' # 文章内容分词后的语料
    
    # read file
    print("read news dataset:", file_path)
    with codecs.open(file_path, encoding='GB2312', errors="ignore") as fr:
        news_data = fr.read()
        
    # extract the text between <content> and </content>
    print("extract news content ...")
    news_content = re.findall('<content>.*</content>', news_data)
    
    # write to text file without segment
    print("write content to text file ...")
    with codecs.open(save_path, 'w', encoding='utf8') as fw:
    	# 注意tqdm只是一个进度条 也可以不需要
        for item in tqdm(news_content):
            item = re.sub(r'<content>|</content>|\s', '', item)
            # item = stringQ2B(item) # 全部全角转半角
            item = stringpartQ2B(item) # 只有数字字母全角转半角
            if item != "":
                fw.write(item + '\n')

下面是对语料分词后写入文件，这里使用的是jieba分词工具，也可以选择其它分词工具。

# segment and write to text file
    with codecs.open(seg_save_path, 'w', encoding='utf8') as fw:
        for content in tqdm(news_content):
            content = re.sub(r'<content>|</content>|\s', '', content)
            # content = stringQ2B(content) # 全部全角转半角
            item = stringpartQ2B(item) # 只有数字字母全角转半角
            if content != "":
                # 这里分词调用的是jieba 也可以使用其它分词工具
                content_seg = jieba.cut(content.strip()) 
                fw.write(" ".join(content_seg) + "\n")

对语料预处理完后，可以使用已经分词的语料训练word2vec，这里分词后的语料是可以加上自己整理的其它语料，这样可以更加丰富我们的语料库。

### word2vec训练词向量 ###

word2vec模型的原理这里不再讲解，网上随便一搜，可以找到很多教程，这里是给个实例，基于上面处理好的语料训练词向量，使用的工具是gensim中自带的word2vec模型。

import logging
    import gensim.models as word2vec
    from gensim.models.word2vec import LineSentence
    
    def train_word2vec(dataset_path, model_path, size=100, window=5, binary=True):
        logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)
        # 把语料变成句子集合
        sentences = LineSentence(dataset_path)
        # 训练word2vec模型
        model = word2vec.Word2Vec(sentences, size=size, window=window, min_count=5, workers=4, iter=10)
        # 保存word2vec模型
        if binary:
            model.wv.save_word2vec_format(model_path, binary=True)
        else:
            model.wv.save_word2vec_format(model_path, binary=False)
    
    def load_word2vec_model(w2v_path):
        # load word2vec
        model = word2vec.KeyedVectors.load_word2vec_format(w2v_path, binary=True)
        return model
    
    def calculate_most_similar(model, word):
        similar_words = model.most_similar(word)
        print(word)
        for term in similar_words:
            print(term[0], term[1])
            
    dataset_path = "/path/SougouNews_Dataset_Seg.txt"
    save_model_path = "word2vec_model.bin" # save_binary=True
    # save_model_path = "word2vec_model.txt" # save_binary=False
    
    train_word2vec(dataset_path, save_model_path, size=100, window=5, binary=True)

word2vec模型训练完后，可以计算词语之间的相似度，以及与每次词最相似的词。也可以做为其它NLP相关任务的词向量预训练输入。

[20190525175718125.png_pic_center]: /images/20220127/ce9ce90aed6f4d6f8f143bec4ad58c7f.png
[https_www.sogou.com_labs_resource_cs.php]: https://www.sogou.com/labs/resource/cs.php
[https_pan.baidu.com_s_1n1IQxsb2Kbi2IHz9Cst7mg]: https://pan.baidu.com/s/1n1IQxsb2Kbi2IHz9Cst7mg
[https_blog.csdn.net_huanghaocs_article_details_90384163]: https://blog.csdn.net/huanghaocs/article/details/90384163