1. 什么是Word2vec
对于自然语音处理而言，首先要做的就是将文字转换为计算机能看懂的数字，也就是说，将词语进行数字化。
（1）one-hot编码，比较常用的一种编码方式，又叫独热编码。
对于一个有n个词语的序列，建立一个有n项的数组，将其中一项，记为1，其他n-1项记为0。如若n=3，则对应的所有one-hot编码为：
一： 1，0，0
二： 0，1，0
三： 0，0，1优势与劣势：
- 从数值上每个字典序转换后都是1，而且有且只有一个1，避免字典序带来的数值问题；被当作连续变量来训练时，可以代表出现的概率。
- 维度灾难，有多少个词语就要扩大到多少维度，词语数量较大时候计算机的计算量太大；无法度量词语之间的相似性。
（2）词向量word2vec
为了解决独热编码的主要缺点，引入词向量，很好的避免了维度灾难！
重要假设：文本中离得越近的词语相似度越高。基于该假设，使用CBOW和skip-gram来计算词向量矩阵。通常使用后者。
- CBOW：使用上下文词语来预测中心词
- skip-gram：使用中心词来预测上下文词语
对词向量的评估：
- 对比现实意义中相关度比较高的词语的词向量的相似度
- 对词向量进行可视化（可能使用PCA降维）
- 类比使用：国王 - 王后 = 男人 - 女人 ？
Word2Vec的缺点：
- 没有考虑多义词和全局的文本信息
- 不是严格意义上的语序
2. 本文的目标工作
本文欲通过某个领域的一组pdf文件，以及该领域的一些关键词，通过词向量相似度找到这些关键词的相关词语。
具体的工作流程图如下：
3. 文本分词
首先导入相关库：
# 导入相关库
import jieba
import re
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
import gensim
from gensim.models import Word2Vec（1）导入停用词
在源文本中，有大量的词语，如“年”、“月”等等这样的例子似乎与我们的目标并没有什么关系，因此我们选择在进行文本分析时，忽略掉这部分词语。停用词文件的格式应为一行一词。
stop = []
with open('stop_words.txt','r',encoding='utf-8-sig') as f :
lines = f.readlines() # lines是list类型
for line in lines:
lline = line.strip() # line 是str类型,strip 去掉\n换行符
stop.append(lline) # stop是一维列表形式（2）导入自定义词典
不同专业领域有不同的专有名词，而这些往往并没有出现在jieba的内置词库里，因此我们便可以认为收集/写下一些词汇，而后进行导入。userdict.txt的格式应为一行一词。
jieba.load_userdict("userdict.txt")当然，也可以添加单个词语：
jiaba.add_word('鸡你太美')（3）读取pdf文本
首先导入读取pdf文本的相关库，本文采用pdfminer。
# 导入pdfminer相关库
from io import StringIO
from pdfminer.pdfinterp import PDFResourceManager
from pdfminer.pdfinterp import process_pdf
from pdfminer.converter import TextConverter
from pdfminer.layout import LAParams而后，我们根据该库定义一个读取pdf文本的函数。
# 定义一个读取pdf的函数
def read_from_pdf(file_path):
# 读取pdf文件
with open(file_path,'rb') as file:
resource_manager = PDFResourceManager()
return_str = StringIO()
lap_params = LAParams()
device = TextConverter(resource_manager,return_str,laparams=lap_params)
process_pdf(resource_manager,device,file)
device.close()
content = return_str.getvalue()
return_str.close()
return re.sub('\s+','',content)本文欲要处理50篇pdf，将其统一放置在一个文件夹内。为了方便遍历，我将其分别改名为1-50。遍历读取每一篇pdf，最终拼接一个大的文本。
position = " " # 文件夹位置
txt = ''
for i in range(1,51):
path = position + str(i) + '.pdf'
temp = read_from_pdf(path)
txt = txt + temp
print("你已经读取好了第{}篇pdf".format(i)) # 标记一下读取到了第几篇pdf（4）进行分词
值得注意的是，前文中我们读取pdf文本，最后合并为一个大的字符串。而我们以往常常逐行读取，而后进行分词，这样似乎能提高分词的运行效率，最终得到的结果是一个二维列表。
而这里的txt就是一行文本（不带换行符），显然无法使用这种方法。另外，后面我们调用word2vec函数，发现这个函数的参数sentence（分词列表）要求每一个元素均为列表，因此直接对txt使用jieba.lcut也是不合理的。综上，我们选择，对字符串进行500词一组的手动切割。
i = 0
flag = 1 # 标记是否读完文件
lines = []
while(flag == 1):
if 500*(i+1) <= len(txt):
line = txt[500*i:500*(i+1)]
else:
line = txt[500*i:len(txt)]
flag = 0 # 读完文本后将flag标记为0，终止循环
i = i + 1
temp = jieba.lcut(line) # 结巴分词 精确模式
words = []
for item in temp:
# 过滤掉所有的标点符号
item = re.sub("[\s+\.\!\/_,$%^*(+\"\'””《》]+|[+——！，。？、~@#￥%……&*（）：；‘]+", "", item)
if len(item) > 0 and item not in stop:
words.append(item)
if len(words) > 0:
lines.append(words)4. 模型训练
# 调用Word2Vec训练
# 参数：size: 词向量维度；window: 上下文的宽度，min_count为考虑计算的单词的最低词频阈值
model = Word2Vec(lines,vector_size = 20, window = 2 , min_count = 3, epochs=7, negative=10,sg=1)
print("人工智能的词向量：\n",model.wv.get_vector('人工智能')) # 测试一下，能否得出词向量根据训练出来的模型，进一步去寻找已知关键词的相似词语。
# 将每一个种子词语的相似词存进dataframe结构
result = pd.DataFrame()
for i in range(len(keywords)):
seed = keywords[i]
try:
list = [item[0] for item in model.wv.most_similar(seed, topn = 30)]
result[seed] = list
except:
print("There is something error with the word {}".format(seed))
result.to_excel('result.xlsx')
result.head(20)5. 模型评估
（1）PCA可视化
使用PCA对高维度的词向量进行降维，将其映射为二维向量，而后可视化展现在坐标系中。
# 将词向量投影到二维空间
rawWordVec = []
word2ind = {}
for i, w in enumerate(model.wv.index_to_key): #index_to_key 序号,词语
rawWordVec.append(model.wv[w]) #词向量
word2ind[w] = i #{词语:序号}
rawWordVec = np.array(rawWordVec)
X_reduced = PCA(n_components=2).fit_transform(rawWordVec)
print(rawWordVec) # 降维之前20维
print(X_reduced) # 降维之后2维加下来，对二维向量进行可视化：
# 绘制所有单词向量的二维空间投影
fig = plt.figure(figsize = (15, 10))
ax = fig.gca()
ax.set_facecolor('white')
ax.plot(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], '.', markersize = 1, alpha = 0.3, color = 'black')
# 绘制几个特殊单词的向量
words = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']
# 设置中文字体 否则乱码
zhfont1 = matplotlib.font_manager.FontProperties(size=16)
for w in words:
if w in word2ind:
ind = word2ind[w]
xy = X_reduced[ind]
plt.plot(xy[0], xy[1], '.', alpha =1, color = 'orange',markersize=10)
plt.text(xy[0], xy[1], w, fontproperties = zhfont1, alpha = 1, color = 'red')（2）类比关系实验
# A－B＝？－ C
words = model.wv.most_similar(positive=['A', 'B'], negative=['C'])
print(words)6. 不足和改进
（1）在读取pdf文本时候，本文使用的是pdfminer，以往我也使用过其它的库去解析pdf，但当进行批量处理时，往往仅一篇pdf就需要耗费十几秒甚至更长的时间，导致程序总体的运行时间很长。之后，我也查阅了相关资料，发现了以速度著称的PyMuPDF，在很大程度上优化了程序速度。
（2）在批量打开pdf时，我选择了对PDF进行改名。。。事后我也发现了使用python的os模块的相关函数可以获取所有文件名。
import os
filePath = ''
list = os.listdir(filePath) # 返回一个包含所有文件名称的列表（3）参数调优。可以进一步改善Word2Vec()函数的参数，通过比较模型评估的相关结果，以选出更优的参数组合。
7. 参考资料
【1】使用Python读取pdf文件
