利用 Python 和 Spacy 尝试过英文的词嵌入模型后，你是不是很想了解如何对中文词语做向量表达，让机器建模时捕捉更多语义信息呢？这份视频教程，会手把手教你操作。

疑问

写过《如何用Python处理自然语言？（Spacy与Word Embedding）》一文后，不少同学留言或私信询问我，如何用 Spacy 处理中文词语，捕捉更多语义信息。

回顾一下， 利用词嵌入预训练模型，Spacy 可以做许多很酷的事情。

例如计算词语之间的相似程度：

这是“狗”和“猫”的相似度：

dog.similarity(cat)

0.80168545

这是“狗”和“橘子”的相似度：

dog.similarity(orange)

0.2742508

还可以利用特征语义，计算结果。

例如做个完形填空：

? - woman = king - queen

你一眼就看出来了，应该填写“man”（男人），对吧？

把式子变换一下：

guess_word = king - queen + woman

输入右侧词序列：

words = ["king", "queen", "woman"]

执行对比函数后，你会看到如下结果：

['MAN', 'Man', 'mAn', 'MAn', 'MaN', 'man', 'mAN', 'WOMAN', 'womAn', 'WOman']

这证明了词嵌入模型捕获到了性别的差异，并且知道“男人”与“女人”、“国王”与“女王”在其他特征维度上的相似性。

另外，我们还可以把词语之间的关系，压缩到一个二维平面查看。

令人略感遗憾的是，以上的例子，都是英文的。

那么中文呢？

中文可不可以也这样做语义计算，和可视化？

答案是：

可以。

可惜 Spacy 这个软件包内置支持的语言列表，暂时还不包括中文。

但谁说用 Python 做词嵌入，就一定得用 Spacy ？

我们可以使用其他工具。

工具

我们这次使用的软件包，是 Gensim 。

它的 slogan 是：

Topic modelling for humans.

如果你读过我的《如何用Python爬数据？（一）网页抓取》和《如何用 pipenv 克隆 Python 教程代码运行环境？（含视频讲解）》，那你应该记得，我非常推崇这些适合于人类使用的软件包。

Gensim 包很强大，甚至可以直接用来做情感分析和主题挖掘（关于主题挖掘的含义，可以参考我的《如何用Python从海量文本抽取主题？》一文）。

而且，实现这些功能， Gensim 用到的语句非常简洁精炼。

这篇教程关注中文词嵌入模型，因而对其他功能就不展开介绍了。

如何使用 Gensim 处理中文词嵌入预训练模型呢？

我做了个视频教程给你。

视频教程

教程中，我们使用的预训练模型来自于 Facebook ，叫做 fasttext 。

它的 github 链接在这里。

视频里，我一步步为你展示语义计算与可视化功能的实现步骤，并且进行了详细的解释说明。

我采用 Jupyter Notebook 撰写了源代码，然后调用 mybinder ，把教程的运行环境扔到了云上。

请点击这个链接（http://t.cn/RBSyEhp），直接进入咱们的实验环境。

你不需要在本地计算机安装任何软件包。只要有一个现代化浏览器（包括Google Chrome, Firefox, Safari和Microsoft Edge等）就可以了。全部的依赖软件，我都已经为你准备好了。

如果你对这个代码运行环境的构建过程感兴趣，欢迎阅读我的《如何用iPad运行Python代码？》一文。

浏览器中开启了咱们的环境后，请你观看我给你录制的视频教程。

视频教程的链接在这里。

希望你能跟着教程，实际操作一遍。这样收获会比较大。

通过本教程，希望你已经掌握了以下知识：

• 如何用 gensim 建立语言模型；

• 如何把词嵌入预训练模型读入；

• 如何根据语义，查找某单词近似词汇列表；

• 如何利用语义计算，进行查询；

• 如何用字符串替换与结巴分词对中文文本做预处理；

• 如何用 tsne 将高维词向量压缩到低维；

• 如何可视化压缩到低维的词汇集合；

如果你希望在本地，而非云端运行本教程中的样例，请使用这个链接（http://t.cn/R1T4400）下载本文用到的全部源代码和运行环境配置文件（Pipenv）压缩包。

然后，请你参考《如何用 pipenv 克隆 Python 教程代码运行环境？》一文的说明，利用 Pipenv ，在本地构建代码运行环境。

如果你知道如何使用github，也欢迎用这个链接（http://t.cn/RBS4Ljo）访问对应的github repo，进行clone或者fork等操作。

当然，要是能给我的repo加一颗星，就更好了。

讲解

如果你不满足于只学会操作步骤，还想进一步了解词嵌入预训练模型的原理，我这里刚好有一段研究生组会上录制的视频。

请点击这个链接查看。

因为设备简陋，因此录制结果跟偷拍的差不多，请谅解。

讲解部分录过之后，我的学生们还提出了疑问。

因此我又进行了答疑，也录了视频。

请点击这个链接查看答疑过程。

希望这些讲解与答疑，能对你理解和使用中文词嵌入预训练模型，起到帮助。

如果你对数据科学感兴趣，想学习如何用 Python 处理更多有趣的数据采集、分析和可视化任务，欢迎阅读本专栏的索引贴《如何高效入门数据科学？》，按图索骥，找到自己需要的教程。

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