1、Gensim

官网： gensim: Topic modelling for humans

Gensim是一款开源的第三方Python工具包，用于从原始的非结构化的文本中，无监督地学习到文本隐层的主题向量表达。支持包括TF-IDF, LSA, LDA, Word2Vec在内的多种主题模型算法，支持分布式训练，提供了相似度计算、信息检索等一些常用的API接口。

上述算法是无监督的，意味着不需要人工输入，只需要一个纯文本语料库。

特点

• 内存独立性：任务时候都不需要整个训练语料库全部在RAM中（可以处理大型的WEB级语料库）
• 内存共享：经过训练的模型可以保存到硬盘并通过mmap加载回来。多个进程可以共享相同的数据，从而减少RAM占用空间。
• 包含几种流行的向量空间算法的实现，如Word2Vec, Doc2Vec, FastText, TF-IDF，潜在语义分析（LSI, LSA等），LDA等。
• 几种流程的数据格式的I/O 包装器和读取器。
• 对文档进行文本语义的相似性查询。

设计目标

• 简单的接口和API
• 内存独立性，所有中间步骤和算法以流式方式运行，一次访问一个文档。

2、保存与加载

注意区分：保存与加载模型，还是保存与加载词向量文件

• 模型的保存与加载：保留了模型训练的所有状态信息，如权重文件，二叉树和词汇频率等，加载后可以进行再/追加训练
• 词向量文件的保存与加载：丢弃了模型训练的状态信息，加载后不可以进行再/追加训练

具体的API可参考：gensim: API Reference

2.1 模型的保存与加载

保存模型

使用model.save()方法， 以该方式保存的模型可以在读取后进行再训练（追加训练），因为保存了训练的全部信息

from gensim.models import Word2Vec
# 训练Word2Vec向量
model = Word2Vec(texts, size=100, window=5, min_count=1, workers=4) 
# 保存模型
model.save("word2vec.model")
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如果需要继续训练，需要完整的Word2Vec对象状态，由save()存储，而不仅仅是KeyedVectors。

加载模型

使用load方式加载模型，可以进行再训练

from gensim.models import Word2Vec
model = Word2Vec.load("word2vec.model")
model.train([["hello", "world"]], total_examples=1, epochs=1)
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训练后的词向量可以使用model.wv保存在一个KeyedVectors实例中，如下：

vector = model.wv['computer'] # numpy vector of a word
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如果已经完成模型的训练（即不再进行模型的更新，仅仅是查询），则可切换到KeyedVectors实例：

word_vectors = model.wv
del model
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2.2 词向量文件的加载与保存

保存训练好的词向量文件

保存

1. 使用mdoel.wv.save以KededVectors实例的形式保存词向量文件，以该方式保存的模型丢失了完整的模型状态，无法再训练，保存的对象更小更快。

model.wv.save("model.wv")
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1. 使用wv.save_word2vec_format保存词向量文件（之前是model.save_word2vec_format()，已弃用）

model.wv.save_word2vec_format("model.bin", binary=True)
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加载

1. 使用KeyedVectors.load加载词向量文件，保存在KeyedVectors实例中（适用于不需要完整的模型状态，不再进行训练）

from gensim.models import KeyedVectors
wv = KeyedVectors.load("model.wv", mmap='r')
vector = wv['computer'] # numpy vector of a word
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1. 以word2vec C format加载词向量，保存在KeyedVectors实例中 使用KeyedVector.load_word2vec_format()可以加载两种格式的词向量文件：C 文本格式和C bin格式（二进制）

from gensim.models import KeyedVectors
wv_from_text = KeyedVectors.load_word2vec_format("model_kv_c", binary=False) # C text format
wv_from_bin = KeyedVectors.load_word2vec_format("model_kv.bin", binary=True) # C bin format
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由于权重文件，二叉树和词汇频率的缺失，无法从C格式加载的向量继续训练。

3、keyedVectors模块

models.keyedVectors模块实现了词向量及其相似性查找。训练好的此线路与训练方式无关，因此他们可以由独立结构表示。

该结构称为KeyedVectors，实质上是实体和向量之间的映射。每个实体由其字符串id标识，因此是字符串和1维数组之间的映射关系。 实体通常对应一个单词，因此是将单词映射到一维向量，对于某些某些，值也可以对应一篇文档，一个图像或其他。

KeyedVectors和完整模型的区别在于无法进一步的训练，及更小的RAM占用，更简单的接口。

3.1 如何获取词向量

训练一个完整的模型，然后获取它的model.wv属性，该属性包含独立的keyed vectors。如，使用word2vec训练向量。

from gensim.test.utils import common_texts
from gensim.models import Word2Vec
model = Word2Vec(common_texts, size=100, window=5, min_count=1, workers=4)
word_vectors = model.wv
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从磁盘加载词向量文件

from gensim.models import KeyedVectors
word_vectors.save("vectors_wv")
word_vectors = KeyedVectors.load("vectors_wv", mmap='r')
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从磁盘加载原始Google’s word2vec C格式的词向量文件作为KeyedVectors实例

wv_from_text = KeyedVectors.load_word2vec_format(datapath('word2vec_pre_kv_c'), binary=False) # C text format
wv_from_bin = KeyedVectors.load_word2vec_format(datapath('word2vec_vector.bin'), binary=True) # C text format
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3.2 使用这些词向量可以做什么？

可以执行各种NLP语法/语义的单词任务。

>>> import gensim.downloader as api
>>>
>>> word_vectors = api.load("glove-wiki-gigaword-100") # load pre-trained word-vectors from gensim-data
>>>
>>> result = word_vectors.most_similar(positive=['woman', 'king'], negative=['man'])
>>> print("{}: {:.4f}".format(*result[0]))
queen: 0.7699
>>> result = word_vectors.most_similar_cosmul(positive=['woman', 'king'], negative=['man'])
>>> print("{}: {:.4f}".format(*result[0]))
queen: 0.8965
>>>
>>> print(word_vectors.doesnt_match("breakfast cereal dinner lunch".split()))
cereal
# 两个单词的相似度
>>> similarity = word_vectors.similarity('woman', 'man')
>>> similarity > 0.8
True
# 与指定单词最相近的词列表
>>> result = word_vectors.similar_by_word("cat")
>>> print("{}: {:.4f}".format(*result[0]))
dog: 0.8798
>>>
>>> sentence_obama = 'Obama speaks to the media in Illinois'.lower().split()
>>> sentence_president = 'The president greets the press in Chicago'.lower().split()
# 两句话的WMD距离
>>> similarity = word_vectors.wmdistance(sentence_obama, sentence_president)
>>> print("{:.4f}".format(similarity))
3.4893
# 两个单词的距离
>>> distance = word_vectors.distance("media", "media")
>>> print("{:.1f}".format(distance))
0.0
# 两个句子相似度
>>> sim = word_vectors.n_similarity(['sushi', 'shop'], ['japanese', 'restaurant'])
>>> print("{:.4f}".format(sim))
0.7067
# 词向量
>>> vector = word_vectors['computer'] # numpy vector of a word
>>> vector.shape
(100,)
>>>
>>> vector = word_vectors.wv.word_vec('office', use_norm=True)
>>> vector.shape
(100,)
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参考文献：K码农-//kmanong.top/kmn/qxw/form/home?top_cate=28