利用word2vec对关键词进行聚类<转>

继上次提取关键词之后，项目组长又要求我对关键词进行聚类。说实话，我不太明白对关键词聚类跟新闻推荐有什么联系，不过他说什么我照做就是了。

按照一般的思路，可以用新闻ID向量来表示某个关键词，这就像广告推荐系统里面用用户访问类别向量来表示用户一样，然后就可以用kmeans的方法进行聚类了。不过对于新闻来说存在一个问题，那就量太大，如果给你十万篇新闻，那每一个关键词将需要十万维的向量表示，随着新闻数迅速增加，那维度就更大了，这计算起来难度太大。于是，这个方法思路简单但是不可行。

好在我们有word2vec这个工具，这是google的一个开源工具，能够仅仅根据输入的词的集合计算出词与词直接的距离，既然距离知道了自然也就能聚类了，而且这个工具本身就自带了聚类功能，很是强大。下面正式介绍如何使用该工具进行词的分析，关键词分析和聚类自然也就包含其中了。word2vec官网地址看这里：https://code.google.com/p/word2vec/

1、寻找语料

要分析，第一步肯定是收集数据，这里不可能一下子就得到所有词的集合，最常见的方法是自己写个爬虫去收集网页上的数据。不过，如果不需要实时性，我们可以使用别人提供好的网页数据，例如搜狗2012年6月到7月的新闻数据：http://www.sogou.com/labs/dl/ca.html 直接下载完整版，注册一个帐号，然后用ftp下载，ubuntu下推荐用filezilla





下载得到的数据有1.5G

2、分词

我们得到的1.5的数据是包含一些html标签的，我们只需要新闻内容，也就是content其中的值。首先可以通过简单的命令把非content的标签干掉

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cat news_tensite_xml.dat | iconv -f gbk -t utf-8 -c | grep "<content>" > corpus.txt

得到了corpus.txt文件只含有content标签之间的内容，再对内容进行分词即可，这里推荐使用之前提到过的ANSJ，没听过的看这里：http://blog.csdn.net/zhaoxinfan/article/details/10403917

下面是调用ANSJ进行分词的程序：

[java] view
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import java.util.HashSet;

import java.util.List;

import java.util.Set;

import java.io.BufferedReader;

import java.io.BufferedWriter;

import java.io.File;

import java.io.FileInputStream;

import java.io.FileReader;

import java.io.FileWriter;

import java.io.IOException;

import java.io.InputStreamReader;

import java.io.PrintWriter;

import java.io.StringReader;

import java.util.Iterator;



import love.cq.util.IOUtil;



import org.ansj.app.newWord.LearnTool;

import org.ansj.domain.Term;

import org.ansj.recognition.NatureRecognition;

import org.ansj.splitWord.Analysis;

import org.ansj.splitWord.analysis.NlpAnalysis;

import org.ansj.splitWord.analysis.ToAnalysis;

import org.ansj.util.*;

import org.ansj.recognition.*;





public class test {

public static final String TAG_START_CONTENT = "<content>";

public static final String TAG_END_CONTENT = "</content>";



public static void main(String[] args) {

String temp = null ;



BufferedReader reader = null;

PrintWriter pw = null;

try {

reader = IOUtil.getReader("corpus.txt", "UTF-8") ;

ToAnalysis.parse("test 123 孙") ;

pw = new PrintWriter("resultbig.txt");

long start = System.currentTimeMillis() ;

int allCount =0 ;

int termcnt = 0;

Set<String> set = new HashSet<String>();

while((temp=reader.readLine())!=null){

temp = temp.trim();

if (temp.startsWith(TAG_START_CONTENT)) {

int end = temp.indexOf(TAG_END_CONTENT);

String content = temp.substring(TAG_START_CONTENT.length(), end);

//System.out.println(content);

if (content.length() > 0) {

allCount += content.length() ;

List<Term> result = ToAnalysis.parse(content);

for (Term term: result) {

String item = term.getName().trim();

if (item.length() > 0) {

termcnt++;

pw.print(item.trim() + " ");

set.add(item);

}

}

pw.println();

}

}

}

long end = System.currentTimeMillis() ;

System.out.println("共" + termcnt + "个term，" + set.size() + "个不同的词，共 "

+allCount+" 个字符，每秒处理了:"+(allCount*1000.0/(end-start)));

} catch (IOException e) {

e.printStackTrace();

} finally {

if (null != reader) {

try {

reader.close();

} catch (IOException e) {

e.printStackTrace();

}

}

if (null != pw) {

pw.close();

}

}

}

}

经过对新闻内容分词之后，得到的输出文件resultbig.txt有2.2G，其中的格式如下：



这个文件就是word2vec工具的输入文件

3、本地运行word2vec进行分析

首先要做的肯定是从官网上下载word2vec的源码：http://word2vec.googlecode.com/svn/trunk/ ，然后把其中makefile文件的.txt后缀去掉，在终端下执行make操作，这时能发现word2vec文件夹下多了好几个东西。接下来就是输入resultbig.txt进行分析了：

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./word2vec -train resultbig.txt -output vectors.bin -cbow 0 -size 200 -window 5 -negative 0 -hs 1 -sample 1e-3 -threads 12 -binary 1

这里我们指定输出为vectors.bin文件，显然输出到文件便于以后重复利用，省得每次都要计算一遍，要知道处理这2.2G的词集合需要接近半个小时的时间：



下面再输入计算距离的命令即可计算与每个词最接近的词了：

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./distance vectors.bin

这里列出一些有意思的输出：



















怎么样，是不是觉得还挺靠谱的？补充一点，由于word2vec计算的是余弦值，距离范围为0-1之间，值越大代表这两个词关联度越高，所以越排在上面的词与输入的词越紧密。

至于聚类，只需要另一个命令即可：

[plain] view
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./word2vec -train resultbig.txt -output classes.txt -cbow 0 -size 200 -window 5 -negative 0 -hs 1 -sample 1e-3 -threads 12 -classes 500

按类别排序：

[plain] view
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sort classes.txt -k 2 -n > classes.sorted.txt

后记：如果想要了解word2vec的实现原理，应该读一读官网后面的三篇参考文献。显然，最主要的应该是这篇： Distributed
Representations of Words and Phrases and their Compositionality

这篇文章的基础是 Natural
Language Processing (almost) from Scratch 其中第四部分提到了把deep learning用在NLP上。

最后感谢晓阳童鞋向我提到这个工具，不愧是立志要成为NLP专家的人。

附：一个在线测试的网站，貌似是一位清华教授做的：http://cikuapi.com/index.php