Windows下使用Glove训练自己的中文语料库

article/2025/10/13 11:59:16

一、准备自己的语料库

使用爬虫爬取数据，爬取之后的中文文本数据不能直接使用，需要进行分词，分完词后保存为data.txt（这是我爬取的豆瓣影评的数据）
在这里插入图片描述

二、下载Glove代码

https://github.com/stanfordnlp/GloVe
将数据data.txt保存在Glove的主文件夹下
在这里插入图片描述

三、修改bash

打开 demo.sh，修改相应的内容
修改如下：
在这里插入图片描述
因为demo默认是下载网上的语料来训练的，如果想要训练自己的语料，就需要注释掉，并且把语料替换掉，修改如下：

下边的代码，原来是这样的：

echo
echo "$ $BUILDDIR/vocab_count -min-count $VOCAB_MIN_COUNT -verbose $VERBOSE < $CORPUS > $VOCAB_FILE"
$BUILDDIR/vocab_count -min-count $VOCAB_MIN_COUNT -verbose $VERBOSE < $CORPUS > $VOCAB_FILE
echo "$ $BUILDDIR/cooccur -memory $MEMORY -vocab-file $VOCAB_FILE -verbose $VERBOSE -window-size $WINDOW_SIZE < $CORPUS > $COOCCURRENCE_FILE"
$BUILDDIR/cooccur -memory $MEMORY -vocab-file $VOCAB_FILE -verbose $VERBOSE -window-size $WINDOW_SIZE < $CORPUS > $COOCCURRENCE_FILE
echo "$ $BUILDDIR/shuffle -memory $MEMORY -verbose $VERBOSE < $COOCCURRENCE_FILE > $COOCCURRENCE_SHUF_FILE"
$BUILDDIR/shuffle -memory $MEMORY -verbose $VERBOSE < $COOCCURRENCE_FILE > $COOCCURRENCE_SHUF_FILE
echo "$ $BUILDDIR/glove -save-file $SAVE_FILE -threads $NUM_THREADS -input-file $COOCCURRENCE_SHUF_FILE -x-max $X_MAX -iter $MAX_ITER -vector-size $VECTOR_SIZE -binary $BINARY -vocab-file $VOCAB_FILE -verbose $VERBOSE"
$BUILDDIR/glove -save-file $SAVE_FILE -threads $NUM_THREADS -input-file $COOCCURRENCE_SHUF_FILE -x-max $X_MAX -iter $MAX_ITER -vector-size $VECTOR_SIZE -binary $BINARY -vocab-file $VOCAB_FILE -verbose $VERBOSE
if [ "$CORPUS" = 'text8' ]; thenif [ "$1" = 'matlab' ]; thenmatlab -nodisplay -nodesktop -nojvm -nosplash < ./eval/matlab/read_and_evaluate.m 1>&2elif [ "$1" = 'octave' ]; thenoctave < ./eval/octave/read_and_evaluate_octave.m 1>&2elseecho "$ $PYTHON eval/python/evaluate.py"$PYTHON eval/python/evaluate.pyfi
fi

现修改成这样的：

$BUILDDIR/vocab_count -min-count $VOCAB_MIN_COUNT -verbose $VERBOSE < $CORPUS > $VOCAB_FILE
if [[ $? -eq 0 ]]then$BUILDDIR/cooccur -memory $MEMORY -vocab-file $VOCAB_FILE -verbose $VERBOSE -window-size $WINDOW_SIZE < $CORPUS > $COOCCURRENCE_FILEif [[ $? -eq 0 ]]then$BUILDDIR/shuffle -memory $MEMORY -verbose $VERBOSE < $COOCCURRENCE_FILE > $COOCCURRENCE_SHUF_FILEif [[ $? -eq 0 ]]then$BUILDDIR/glove -save-file $SAVE_FILE -threads $NUM_THREADS -input-file $COOCCURRENCE_SHUF_FILE -x-max $X_MAX -iter $MAX_ITER -vector-size $VECTOR_SIZE -binary $BINARY -vocab-file $VOCAB_FILE -verbose $VERBOSEif [[ $? -eq 0 ]]thenif [ "$1" = 'matlab' ]; thenmatlab -nodisplay -nodesktop -nojvm -nosplash < ./eval/matlab/read_and_evaluate.m 1>&2elif [ "$1" = 'octave' ]; thenoctave < ./eval/octave/read_and_evaluate_octave.m 1>&2elsepython eval/python/evaluate.pyfifififi
fi

四、训练模型

训练模型需要注意Glove支持在linux下运行，因此需要安装一个可以在windows下用linux的环境。只需安装Cygwin，在页面中下载setup-x86_64.exe就可以了。
3.1 安装Cygwin步骤
在这里插入图片描述

注意这一步 Browser选择你想安装的位置，然后点下一步。

在这里选择一个好用的镜像，比如aliyun.com，然后点击下一步。

再然后，开始安装我们需要的组件，也可以把所有的组件都安装上，但是后面安装的时候很耗时间，所以，我们只需要安装若干个很常用的就行了，我们必须安装的有：gcc，g++，make，tar。。
在这里插入图片描述
依次点开 all-Devel，在Devel里选择我们需要的组件（binutils，gcc-core，gcc-g++，gdb，git，make，mingw64-i686-gcc-core，mingw64-i686-gcc-g++，）

各种组件：

在这里插入图片描述

找不到的不用纠结，会自动帮你选上的，选完了图示的几个组件后，点下一步：

然后就开始坐等安装成功了！安装完成之后，桌面上会有一个快捷方式，打开之后验证我们是否安装成功了：
输入：cygcheck -c cygwin
在这里插入图片描述
如果Status 状态是OK，则Cygwin运行正常

之后分别输入make -v，gcc -v， g++ -v查看版本
在这里插入图片描述

可以看到这些组件我们都安装好了，但是还没有结束，还差最后一步添加环境变量。我的电脑（右键）->属性->高级系统设置->环境变量->系统变量中找到path，点击编辑

在这里插入图片描述
添加Cygwin文件夹下的 bin、sbin、usr/sbin这三个文件夹

然后就可以在cmd命令行里使用linux命令了
先来测试pwd和ls命令：

测试成功
3.2 Glove训练
在cmd命令行里进入Glove主文件夹下：

输入：make

输入： bash demo.sh
在这里插入图片描述
可以看到已经在训练了，训练时间取决于你的语料库，总之还是很快的。

训练完之后可以看到有生成的词向量txt文件，这就是我们已经训练好的词向量！
最后加载模型，使用Gensim。
安装gensim需要注意的一点：
安装命令： pip install gensim
如果numpy报错，就卸载gensim，再卸载numpy，然后重新pip install gensim，pip install numpy
如果scipy报错，就卸载gensim，再卸载scipy，然后重新安装gensim和scipy
注意卸载之后重新安装的顺序不能乱！
如果import gensim的时候出现了warning那么只需要每次import的时候输入：
在这里插入图片描述

import warnings
warnings.filterwarnings(action='ignore', category=UserWarning, module='gensim')from gensim.models import KeyedVectors
from gensim.scripts.glove2word2vec import glove2word2vecimport numpy as npdef sigmoid(x):# TODO: Implement sigmoid functionreturn 1/(1 + np.exp(-x))
# 输入文件
glove_file = 'vectors.txt'
# 输出文件
w2v_file = 'w2v.txt'
# 开始转换
glove2word2vec(glove_file, w2v_file)
# 加载转化后的文件
model = KeyedVectors.load_word2vec_format(w2v_file)  # 该加载的文件格式需要转换为utf-8
# print(model['月'])
vector1 = model['白娘子']
vector2 = model['白素贞']
# print('白娘子和白素贞的相似度', vector1.dot(vector2.T) / (np.linalg.norm(vector1) * np.linalg.norm(vector2)))print("<余弦距离>\"白娘子\"与\"白素贞\"的相似度为:{:.3f}".format(vector1.dot(vector2.T) / (np.linalg.norm(vector1) * np.linalg.norm(vector2))))for i in range(len(vector1)):temp = np.subtract(vector1[i], vector2[i])temp = np.power(temp, 2)dicts = np.sqrt(temp.sum())
print("<欧式距离>\"白娘子\"与\"白素贞\"的相似度为:{:.3f}".format(dicts))