windows下使用word2vec训练维基百科中文语料全攻略！（一）

全文共1065个字，5张图，预计阅读时间7分钟。

训练一个聊天机器人的很重要的一步是词向量训练，无论是生成式聊天机器人还是检索式聊天机器人，都需要将文字转化为词向量，时下最火的词向量训练模型是word2vec，所以，今天小编文文带你使用维基百科训练词向量。

训练数据下载

我们使用维基百科训练词向量，维基百科数据的下载地址为：https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2。

下载后无需解压，中文维基百科的数据比较小，整个xml的压缩文件大约才1G

安装依赖库

下载数据之后，网上提供了现成的程序对xml进行解压，在网上找到了一个解析xml的py文件，命名为process_wiki.py。不过还需要对其进行修改，将原有的output = open(outp, 'w')，修改为output = open(outp, 'w',encoding='utf-8')

否则会报下图的错误：

在放完整的代码之前，我们需要安装一些依赖库，有numpy、scipy以及gensim，安装gensim依赖于scipy，安装scipy依赖于numpy。我们直接用pip安装numpy，在windows命令行下使用命令：

pip install numpy

成功安装numpy之后安装scipy，仍然使用命令pip install scipy，此时却发现报错了，其实，一般都会报错，正确的打开方式是去网站下载whl，再进行安装，去如下的网址下载scipy包：

http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

找到相应版本的：

下载好之后使用pip命令安装即可：

pip install scipy-0.19.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

接下来使用命令 pip install gensim 即可。

将xml的wiki数据转换为text格式

使用下面的代码对数据进行处理，命名为process_wiki.py，这个代码是python2和python3通用的：

使用如下的命令执行代码：

不过发现报错了：

这是因为我们的numpy版本不对，所以我们首先要使用pip卸载掉我们当前的numpy，然后去网站：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

下载对应的numpy版本并安装即可：

随后使用刚才的命令执行，发现执行成功：

好啦，今天的实验就先做到这里，明天咱们继续！