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本篇文章主要介绍如何通过中文维基百科语料库来训练一个word2vec模型。
一、语料库的下载
我下载是zhwiki-20180720-pages-articles.xml.bz2文件，1.5G左右是一个压缩包，下载的时候需要注意文件的名称。
二、语料库文章的提取
下载完成之后，解压缩得到的是一个xml文件，里面包含了许多的文章，也有许多的日志信息。所以，我们只需要提取xml文件里面的文章就可以了。我们通过WikiExtractor来提取xml文件中的文章，它是一个意大利人写的一个Python脚本专门用来提取维基百科语料库中的文章，将每个文件分割的大小为500M，它是一个通过cmd命令来设置一些参数提取文章，提取步骤如下：
a、WikiExtractor的安装
将整个WikiExtractor项目clone或者下载到本地，打开cmd窗口，切换到WikiExtractor项目中的setup.py文件的路径中，执行以下命令安装WikiExtractor
python setup.py install- 1
b、维基百科语料库文章的提取
使用WikiExtractor来提取语料库中的文章，还需要使用到WikiExtractor.py脚本，与setup.py文件在同级目录下，通过以下命令来提取语料库中的文章
python WikiExtractor.py -b 500M -o zhwiki zhwiki-20180720-pages-articles.xml.bz2- 1
参数介绍：
-b，设置提取文章后的每个文件大小
-o，制定输出文件的保存目录
zhwiki-20180720-pages-articles.xml，下载的维基百科语料库文件
更多参数的使用，可以通过以下命令查看：
python WikiExtractor.py -h- 1
使用WikiExtractor提取文章，会在指定目录下产生一个AA的文件夹，里面会包含很多的文件。使用WikiExtractor提取的文章格式如下：
其中省略号表示的就是文章的内容，所以后面我们还需要通过正则化表达式来去除不相关的内容。
c、中文简体和繁体的转换
因为维基百科语料库中的文章内容里面的简体和繁体是混乱的，所以我们需要将所有的繁体字转换成为简体。这里我们利用OpenCC来进行转换。
OpenCC的使用教程请参考：
d、正则表达式提取文章内容并进行分词
使用WikiExtractor提取的文章，会包含许多的<doc></doc>，所以我们需要将这些不相关的内容通过正则表达式来去除。然后再通过jieba对文章进行分词，在分词的时候还需要将一些没有实际意义的词进行去除，所以在分词的之后加了一个停用词的去除。将分割之后的文章保存到文件中，每一行表示一篇文章，每个词之间使用空格进行分隔。
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e、将分词后的文件合并为一个
将分词后的多个文件合并为一个文件，便于word2vec模型的训练
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三、word2vec模型的训练
训练word2vec模型的时候，需要使用到gensim库，安装教程请参考官网，通过pip命令就可以进行安装。训练过程需要30分钟到1个小时，具体训练时间与电脑的配置相关。
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四、word2vec模型的使用
训练完成之后，我们可以利用训练好的模型来做一些词的预测，主要包括三个方面的应用。
1、找出与指定词相似的词
返回的结果是一个列表，列表中包含了制定个数的元组，每个元组的键是词，值这个词语指定词的相似度。
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2、计算两个词的相似度
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最后计算出来的相似度有，similarity:0.7241
3、根据前三个词来类比
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五、资源下载地址
git项目下载地址:https://github.com/steelOneself/NLP_learn/tree/master/zhwiki_chinese
git项目中没有包含模型文件，因为模型文件比较大，我上传到百度云了，下载地址：
下载后，将解压的模型文件放到项目中的model文件夹中。
小提示：对于百度云下载速度比较慢的同学，可以在浏览器中装一个Tampermonkey插件，然后获取百度云的下载链接，在通过IDM或者迅雷下载可以提高不少的速度。
