一、说明

5112万条专利申请数据集(1985-2025年) 中随机抽取了20%的 「专利摘要」，构成6.14G的训练语料(千万级别)， 耗时6小时，训练得到word2vec模型。

需要注意， 100%全部语料有24G， 使用服务区内存128G，跑了20小时预处理还没完成，内存就炸了。

没办法，我不会优化代码性能，所以只能抽取20%的文本数据来训练word2vec


本文需要用到新cntext，因为bug较多， 直接上传到PyPi，将导致之前制作的课程和公众号推文相关内容全部重新一遍。



一、语料构建

随机抽取20%的记录，构成千万专利文本摘要训练语料。

为了防止电脑内存爆炸， 对任意单个大csv文件，分批次读取，每次读10w行。最终将专利摘要文本保存到txt文件中，编码方式为utf-8。

如果想开发一些词典，可以跳过此部分内容，并不影响代码运行。

#将代码放在csv数据文件夹内
import os
import pandas as pd
import re

with open('1000w专利摘要文本.txt', 'w', encoding='utf-8') as txtf:
    # 获得当前文件夹内所有的csv文件路径
    csvfs = [f for f in os.listdir('.') if '.csv' in f]
    for csvf in csvfs:
        # 分批次读取csv，每次读10w行
        chunk_dfs = pd.read_csv(csvf, 
                                usecols = ['摘要文本'], 
                                chunksize=100000)
        
        for chunk_df in chunk_dfs:
            # 剔除专利摘要为空的记录
            chunk_df.dropna(inplace=True, subset=['摘要文本'])
            # 随机抽取28%的记录
            sample_df = chunk_df.sample(frac=0.2)
            raw_text = ''.join(sample_df['摘要文本'].tolist())
            chinese_text = re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5]', '', raw_text)
            txtf.write(chinese_text)

最终得到的 1000w专利摘要文本.txt 文件有 6.14G


二、训练word2vec

我使用的自己 未公开 的cntext 2.1.4 版本， Bug频出，等调整好了再公开。

2.1 安装

将 cntext-2.1.4-py3-none-any.whl 放置于桌面，打开 cmd (苹果电脑打开terminal)， 输入cd desktop

cd desktop

之后在 cmd (苹果电脑打开terminal) 中使用 pip3 安装

pip3 install cntext-2.1.4-py3-none-any.whl

文末有 cntext-2.1.4-py3-none-any.whl 获取方式


Word2Vec模型参数

  • window = 6
  • vector_size = 100
#cntext为2.1.4
import cntext as ct

w2v_model = ct.W2VModel(corpus_file='1000w专利摘要文本.txt',
                        lang='chinese')

w2v_model.train(vector_size=100, window_size=6)

Run

Starting Preprocessing Corpus ...
Starting Training! This may take a while.Please be patient...
Traning word2vec model took 22806 seconds
Note: The Word2Vec model hase saved to output/Word2Vec

cntext.W2VModel训练中考虑到了词组情况，为了将"科学技术"这类短语词(词组)也纳入到word2vec训练中， 使用到gensim.models.phrases.Phrase。

大邓不会优化性能，训练word2vec时，预处理部分占用内存很大， 我用的服务器内存128G， 训练时间6.335小时。



三、使用词向量

3.1 录入模型

需要注意， 专利模型文件是三个哦， 三个是一个整体，不要随意删除

# 2.1.4 版本cntext，未公开
import cntext as ct
from gensim.models import KeyedVectors

w2v = ct.load_w2v('Word2Vec/1000w专利摘要文本.100.6.bin', binary=True)
# 如果没有cntext就用注释掉的代码，使用gensim导入
# w2v = KeyedVectors.load_word2vec_format('Word2Vec/1000w专利摘要文本.100.6.bin', binary=True)

Run

Loading word2vec model...
<gensim.models.keyedvectors.KeyedVectors at 0x7f8f12324880>

3.2 词汇量

查看模型中的词汇量

#模型中词汇量
len(w2v.key_to_index)

Run

1120752

3.3 查看词向量

查看任意词的词向量，例如“创新”

#查看 ”创新” 的词向量
w2v['创新']

Run

array([-2.3267136 ,  2.3038454 ,  2.8232517 , -3.23959   , -2.9036384 ,
       -2.0450666 , -1.5516403 ,  0.00575857, -0.64638597,  1.3585284 ,
       -1.7491045 , -1.3659543 ,  1.9901325 , -1.5066692 ,  0.5094756 ,
       -1.7032526 , -0.35252815, -4.00833   ,  3.5424068 , -0.0426405 ,
       -0.24548595, -0.7675196 ,  2.366155  , -0.18583044,  0.83989865,
        1.5965563 ,  0.30173486, -0.80054444,  2.0068777 ,  1.770656  ,
        0.06608703, -2.5833828 ,  1.7995895 , -0.281671  ,  0.06354411,
        1.2502885 ,  1.1960976 , -0.19735877, -2.3988242 ,  1.0004953 ,
        0.950612  , -2.9186552 ,  2.5141885 ,  0.5993077 ,  1.2969743 ,
       -3.7506597 ,  2.6031113 , -0.30022916, -1.0615158 , -0.2402753 ,
       -0.29447314, -1.7101966 , -2.6812305 ,  1.1898949 , -0.34348696,
       -1.7013234 ,  0.27328706, -0.67401695, -2.8010712 , -1.5993378 ,
        0.55218667, -0.15136468,  0.67049694,  0.6745255 , -0.80350083,
        2.254024  , -0.8005472 , -2.0170422 ,  2.882873  , -0.46188217,
        0.8481421 , -1.3741239 ,  0.7432127 ,  1.1100464 , -0.64173746,
       -1.3264686 , -1.991515  , -0.27887765, -0.62801987, -3.0960062 ,
       -3.2658167 , -0.065689  ,  2.5853407 , -1.6554247 , -0.49887556,
       -2.146973  , -0.45912525,  0.28037554,  1.0885888 ,  1.6503012 ,
        1.0013059 ,  0.3194557 ,  3.0309706 , -4.5257196 ,  0.4644844 ,
        3.0723457 ,  0.49002075,  2.4370434 , -0.7763012 ,  3.2541463 ],
      dtype=float32)

注意: 如果查询的词未在模型中，会出现KeyError报错。

w2v['牛逼']


3.4 最相似词

与’创新', ‘颠覆’最相似的20个词

#词语列表中可传入任意多个词，
#大邓词穷，只想到这两个相似的种子词
w2v.most_similar(['创新', '颠覆'], topn=20)

Run

[('革新', 0.8313461542129517),
 ('变革', 0.8260877728462219),
 ('革命性', 0.79015052318573),
 ('从根本上改变', 0.7867545485496521),
 ('改革', 0.7788680791854858),
 ('技术创新', 0.7715167999267578),
 ('核心技术', 0.7679213881492615),
 ('独创', 0.7668667435646057),
 ('创新型', 0.7655373811721802),
 ('颠覆性', 0.7575560212135315),
 ('借鉴', 0.7570509910583496),
 ('全新', 0.7496902942657471),
 ('有别于', 0.7489079236984253),
 ('打破常规', 0.7397119402885437),
 ('改变目前', 0.735921323299408),
 ('打破传统', 0.7265862226486206),
 ('大胆', 0.7247217893600464),
 ('加以改进', 0.7223487496376038),
 ('划时代', 0.7221404910087585),
 ('改变过去', 0.7220492959022522)]

刚刚的运行，体现模型很好的学习到了专利摘要中的语义关系。

如果我想开发三个词典，分别是 创新、成本、质量 ，想直接将结果保存到txt中，可以运行如下代码

seeds = {'创新概念': ['创新', '颠覆'],
         '成本概念': ['成本', ''],
         '质量概念': ['质量']}

ct.expand_dictionary(wv=w2v,       #word2vec词向量
                     seeddict=seeds,  #种子词字典
                     topn=20)         #保留20个最相似的词

Run

Finish! 创新概念 candidates saved to output/Word2Vec
Finish! 成本概念 candidates saved to output/Word2Vec
Finish! 质量概念 candidates saved to output/Word2Vec



四、获取资源

内容整理不易， 如果对本文感兴趣，可加微信 372335839， 备注「姓名-学校-专业」

- 100元   cntext-2.1.4-py3-none-any.whl
- 100元   word2vec模型文件
- 200元 获得
  - cntext-2.1.4-py3-none-any.whl
  - Word2Vec模型文件
  
  
声明: 仅用于科研用途