gensim学习笔记

1、词向量建模的word2vec模型和用于长文本向量建模的doc2vec模型

　　在Gensim中实现word2vec模型非常简单。首先，我们需要将原始的训练语料转化成一个sentence的迭代器；每一次迭代返回的sentence是一个word（utf8格式）的列表：

class MySentences(object):
    def __init__(self, dirname):
        self.dirname = dirname

    def __iter__(self):
        for fname in os.listdir(self.dirname):
            for line in open(os.path.join(self.dirname, fname)):
                yield line.split()

sentences = MySentences('/some/directory') # a memory-friendly iterator

　　接下来，我们用这个迭代器作为输入，构造一个Gensim内建的word2vec模型的对象（即将原始的one-hot向量转化为word2vec向量）：

model = gensim.models.Word2Vec(sentences)

　　我们也可以指定模型训练的参数，例如采用的模型（Skip-gram或是CBoW）；负采样的个数；embedding向量的维度等。

　　Word2vec对象还支持online learning。我们可以将更多的训练数据传递给一个已经训练好的word2vec对象，继续更新模型的参数：

model = gensim.models.Word2Vec.load('/tmp/mymodel')
model.train(more_sentences)

　　若要查看某一个word对应的word2vec向量，可以将这个word作为索引传递给训练好的模型对象：

model['computer']  # raw NumPy vector of a word

　　Doc2vec是Mikolov在word2vec基础上提出的另一个用于计算长文本向量的工具。它的工作原理与word2vec极为相似——只是将长文本作为一个特殊的token id引入训练语料中。在Gensim中，doc2vec也是继承于word2vec的一个子类。因此，无论是API的参数接口还是调用文本向量的方式，doc2vec与word2vec都极为相似。

　　主要的区别是在对输入数据的预处理上。Doc2vec接受一个由LabeledSentence对象组成的迭代器作为其构造函数的输入参数。其中，LabeledSentence是Gensim内建的一个类，它接受两个List作为其初始化的参数：word list和label list。

from gensim.models.doc2vec import LabeledSentence
sentence = LabeledSentence(words=[u'some', u'words', u'here'], tags=[u'SENT_1'])

类似地，可以构造一个迭代器对象，将原始的训练数据文本转化成LabeledSentence对象：

class LabeledLineSentence(object):
    def __init__(self, filename):
        self.filename = filename
        
    def __iter__(self):
        for uid, line in enumerate(open(filename)):
            yield LabeledSentence(words=line.split(), labels=['SENT_%s' % uid])

准备好训练数据，模型的训练便只是一行命令：

from gensim.models import Doc2Vec
model = Doc2Vec(dm=1, size=100, window=5, negative=5, hs=0, min_count=2, workers=4)

该代码将同时训练word和sentence label的语义向量。如果我们只想训练label向量，可以传入参数train_words=False以固定词向量参数，传入参数训练可用

model.train(sentense)

2、ldamodel LDA主题聚类模型

　　首先介绍下ldamodel的几个属性和方法。

num_terms：获取字典中词的个数，一般就是训练样本中所有不同词的个数；num_topics：获取主题的个数，一般是训练时自己设的，默认值是100；num_updates：获取文档的个数，字面上是获取更新的次数，在这里，每一个文档都是一次更新，所以就是文档个数。
get_topic_terms(topicid, topn=10)：获取某个主题下的前topn个词语，越相关的在前面，topicid是要显示主题的id值；
get_term_topics(word_id, minimum_probability=None)：获取某个词最有可能的主题列表，word_id为词id值，minimum_probability为阈值；
get_document_topics(bow, minimum_probability=None, minimum_phi_value=None, per_word_topics=False)：per_word_topics为False时获取某个文档最有可能具有的主题列表，per_word_topics为True时还得到文档中每个词属于的主题列表，bow为文档，minimum_probability确定主题的阈值，minimum_phi_value判断词属于主题的阈值。

　　如果用get_term_topics(word_id)，只会获得在整个样本下，某个词属于某些主题的可能性，而并不是针对特定文档的某个词属于某些主题的可能性。显然，使用get_document_topics(bow, per_word_topics=True)可以得到，比如：

　　整个返回是个元组，形式为([a],[b],[c])，上图中第一行为a列表，显示的内容是可能性大于minimum_probability的主题及其可能性；第二行为b列表，显示每个词及其可能属于的主题，且其可能性大于minimum_phi_value；第三行为c列表，显示每个词及其可能属于的主题以及可能性。如果只使用get_document_topics(bow)那么只会显示第一行数据。
算法部分，确实主题是根据上下文有变化的，在gensim包中，应用的是EM算法，但却不是原始论文中使用的变分EM算法，当然主要思想是一致的。就像批最优化与随机最优化的关系，哈夫曼的算法中，没有将所有文档整体带入进行迭代计算，而是对每一篇文档进行迭代计算，使得当前文档具有最优的doc-topic和topic-word分布，直至所有文档迭代完。所以在计算新文档时，只需对新文档再进行一次迭代更新（这也是为什么num_updates等于文档数的，因为每个文档都会更新一次）就可获得新文档相应的分布。