今天总结

第一个大坑 – word2vec

在使用现成的API或者package，一定要先弄清楚其属性。不然就会像最近两天，跌进大坑，爬都爬不出来。

import gensim sentences = word2vec.Text8Corpus(u'corpus.txt') # 加载语料 model = word2vec.Word2Vec(sentences, min_count=8) # 训练skip-gram模型，默认window=5 model.save(u'txt.model')#训练好了存起来，之后可以直接加载 print(model.wv.vocab)#获取训练的词

我测试的时候，总是会报错： 错误提示，在训练模型之前，要先构建词库(you must first build vocabulary before using the model)。 查看corpus.txt，里面有词呀。 是我的词不够多？可是一句话也能用啊。 是我的数据没有用nltk处理？直接处理一个string也行啊。 到底发生了什么？这里面有啥问题？ 女大学生退学未遂，原因竟然是它！

model = word2vec.Word2Vec(sentences, min_count=8) # 训练skip-gram模型，默认

最开始我的语料是用nltk处理的，在去停用词、分词、取词干之后的字符串，作为了训练语料，这是没问题的。后来我将进一步处理后（删掉了低频词）的字符串，作为输入，就报错了。 前者的字符串，有重复的字符串，后者的字符串，没有重复的字符串，相当于每一个词的词频都是1了，所以，全都被过滤掉了。 是的，就是这样愚蠢的错误。

Keng 2–nltk

相信很多盆友都用过nltk做数据预处理。

disease_List = nltk.word_tokenize(str(all_words).lower())#转为小写，分词 filtered_txt = [w for w in disease_List if (w not in english_stopwords)]#去停用词 filtered_txt = [w for w in filtered_txt if (w not in english_punctuations)] #del punctuations去标点符号和一些特殊字符 stemmed_txt = [stemmer.stem(w) for w in filtered_txt]#取词干 all_words_freq = collections.Counter(stemmed_txt).most_common()#统计词频

最后的输出里会有

'occasionally\\\\controversi' '\\\\which' 'dwindling\\\\band' '29' '2005'

是的，你没有看错，就这样阵容强大的预处理，也无法阻挡花样百出的文本。 后来查才知道原来python里有可以判断是不是字符，是不是数字，是不是数字字母组合的函数

stemmed_txt = [w for w in stemmed_txt if (w.isalpha())]#判断是不是字符

加上这一句就可以完全过滤上述的文本了。

另外值得注意的是

stemmed_txt = [w for w in stemmed_txt if (w.isalpha())]

nltk.stem.PorterStemmer() 取词干之后，不是普通那种wanted 变成want的形式，而是service变成servic，以及company变为compan。

Keng 3

sklearn 对数据预处理很有帮助 比如：sklearn.model_selection 里的 train_test_split，可以分数据集。（妈妈再也不用担心我手动分数据集啦） （之后有空再详说）