Windows下基于python3使用word2vec训练中文维基百科语料(一)
在进行自然语言处理之前,首先需要一个语料,这里选择维基百科中文语料,由于维基百科是 .xml.bz2文件,所以要将其转换成.txt文件,下面就是相关步骤:
步骤一:下载维基百科中文语料
https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2
然后解压文件
文件夹里是一个这个文件
步骤二:安装依赖库
我们需要安装一些依赖库,有numpy、scipy以及gensim,安装gensim依赖于scipy,安装scipy依赖于numpy。我们直接用pip安装numpy,在windows命令行下使用命令:
- pip install numpy
- pip install scipy
- pip install gensim
步骤三:将xml.bz2文件转换成.text文件
注意:我在网上找的代码,通常说会因为python2和python3的版本不同在使用python3进行解压会在output.write(space.join(text) + "\n")这一句出现提示关于byte或str的错误,
但是我用了python3修改的代码,反而出现错误,其实现在下载的语料直接用python2的代码也可以。
*********不过为了有些人可能采用下面代码会出现byte和str的错误,我将之前网上找的对于python3代码的修改依然保留(32-40行)***********************
(1)写代码 命名为process_wiki.py
- # -*- coding:utf-8 -*-
- # Author:Gao
- import logging
- import os.path
- import six
- import sys
- import warnings
- warnings.filterwarnings(action='ignore', category=UserWarning, module='gensim')
- from gensim.corpora import WikiCorpus
- if __name__ == '__main__':
- program = os.path.basename(sys.argv[0])
- logger = logging.getLogger(program)
- logging.basicConfig(format='%(asctime)s: %(levelname)s: %(message)s')
- logging.root.setLevel(level=logging.INFO)
- logger.info("running %s" % ' '.join(sys.argv))
- # check and process input arguments
- if len(sys.argv) != 3:
- print("Using: python process_wiki.py enwiki.xxx.xml.bz2 wiki.en.text")
- sys.exit(1)
- inp, outp = sys.argv[1:3]
- space = " "
- i = 0
- output = open(outp, 'w',encoding='utf-8')
- wiki = WikiCorpus(inp, lemmatize=False, dictionary={})
- for text in wiki.get_texts():
- # if six.PY3:
- # output.write(b' '.join(text).decode('utf-8') + '\n')
- # else:
- # output.write(space.join(text) + "\n")
- output.write(space.join(text) + "\n")
- i=i+1
- if (i%10000==0):
- logger.info("Saved " + str(i) + " articles")
- output.close()
- logger.info("Finished Saved " + str(i) + " articles")
(2)运行代码(在cmd中运行)
首先到自己下载的中文维基百科预料的文件夹下,将自己的语料库和执行文件放在同一个文件夹下,这样方便执行,然后进入放置这两个文件的文件夹下(我的在f盘)
python process_wiki.py zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 wiki.zh.text
(3)运行结果(运行时间比较长,耐心等待,后面就出结果啦)
现在我们就得到了处理后的中文维基百科.txt文档,下一篇我们将进一步对文档进行处理
相关参考:https://www.jianshu.com/p/98d84854f7a3
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