使用 gensim 訓練中文詞向量

教學文件

1.取得中文維基數據，本次實驗是採用 2016/8/20 的資料。

目前 8 月 20 號的備份已經被汰換掉囉，請前往維基百科:資料庫下載按日期來挑選更新的訓練資料。( 請挑選以pages-articles.xml.bz2為結尾的檔案 )

2.將下載後的維基數據置於與專案同個目錄，再使用wiki_to_txt.py從 xml 中提取出維基文章

python3 wiki_to_txt.py zhwiki-20160820-pages-articles.xml.bz2

若您採用的不是 8 月 20 號的備份，請更換 zhwiki-20160820-pages-articles.xml.bz2 為您採用的備份的檔名。

3.使用 OpenCC 將維基文章統一轉換為繁體中文

opencc -i wiki_texts.txt -o wiki_zh_tw.txt -c s2tw.json

4.使用jieba 對文本斷詞，並去除停用詞

python3 segment.py

5.使用gensim 的 word2vec 模型進行訓練

python3 train.py

6.測試我們訓練出的模型

python3 demo.py