摘要:用商品描述为语料库训练商品词向量为例,分享一下用pyspark自带word2vec+jieba分词训练词向量的流程.
工具:python,pyspark,jieba,pandas,numpy
数据格式:自定义词典,语料库均为pyspark dataframe,停用辞典不大,直接使用txt.
1 create spark
我的pyspark参数设置如下:
def create_spark():
sparkconf = SparkConf('jianwangzhilai') \
.setAppName("jianwangzhilai") \
.set("spark.sql.catalogImplementation","hive") \
.set("spark.dynamicAllocation.enabled", "false") \
.set("spark.shuffle.service.enabled", "false") \
.setExecutorEnv("JAVA_HOME", os.environ["JAVA_HOME"]) \
.setExecutorEnv("HADOOP_HDFS_HOME", os.environ["HADOOP_HOME"]) \
.setExecutorEnv("LD_LIBRARY_PATH", os.environ["LD_LIBRARY_PATH"] ) \
.setExecutorEnv("CLASSPATH", os.environ["CLASSPATH"])
sparkconf.set("spark.executor.instances", '64')) \
.set("spark.executor.cores", '8' \
.set("spark.cores.max",'512') \
.set("spark.executor.memory",'10g') \
.set("spark.driver.maxResultSize", "4g")
spark=SparkSession.builder.enableHiveSupport()\
.config(conf=sparkconf).getOrCreate()
spark.sparkContext.setLogLevel('WARN')
print('spark created...')
return spark
设置有点琐碎,但大同小异,唯一需要注意的是,spark.driver.maxResultSize这个参数最好设置大于1g.
2 自定义词典,udf
此处自定义词典直接通过spark读取,格式为spark的dataframe,只有一列'word'字段,将其直接转化为pandas数据框后,使用jieba.add_word逐条加载.
user_dic=spark.sql("select * from user_dict")
dic=user_dic.toPandas()
for i in np.arange(dic.shape[0]):
jieba.add_word(dic['word'][i].strip())
从pyspark中import如下部分:
from pyspark.sql.types import StringType,ArrayType
from pyspark.sql.functions import udf
定义udf,把jieba分词包装起来,返回一个pyspark可识别的arraytype,array中的基元素是stringtype的:
def seg(x):
jieba_seg_generator=jieba.cut(x, cut_all=False)
words = []
for word in jieba_seg_generator:
if len(word)>1:
words.append(word)
return words
seg_udf = udf(seg, ArrayType(StringType()))
3 语料库分词
商品的语料同样通过spark.sql读取
corpus_goods = spark.sql("select * from corpus_goods_description ").cache()
同样,格式为spark dataframe,包含一个主键商品id和一个商品描述description.
利用之前打包的udf,对商品描述进行分词,生成一个新列seg:
corpus_goods = corpus_goods.withColumn('seg',seg_udf(corpus_goods['description']))
4 停用词
停用词因为较少,这里直接保存成了txt格式,读取成list:
stop_words=open('./stopwords.txt', 'r', encoding='utf_8').readlines()
stop_words = [line.strip() for line in stop_words]
停用词去除可以自己写好,一起打包到之前的udf中,只要在seg函数中稍作改变:
if len(word)>1 and word not in stop_words:
words.append(word)
也可以通过pyspark自带模块进行去除:
from pyspark.ml.feature import StopWordsRemover
remover = StopWordsRemover(inputCol="seg", outputCol="words", stopWords=stop_words)
corpus_goods = remover.transform(corpus_goods)
这里推荐后一种方法.去除停用词后,基本可以进行训练了,此时语料库是这个样:
5 词向量训练
语料分词后,直接进行如下训练:
from pyspark.ml.feature import Word2Vec
w2v = Word2Vec(vectorSize=100, minCount=3,seed=123, numPartitions=64,inputCol="words", outputCol="result")
model = w2v.fit(corpus_goods)
model.getVectors().head(2)
model.getVectors().count()
##save
path = "./models/word2vec"
model.write().overwrite().save(path)
训练很简单,注意numPartitions参数,这个参数默认是1,如果使用默认参数,等于只有一个job进行fit,如果数据很大,这个过程将会非常漫长,这里我设置成和instances相同的大小,也可以设置成其他合适的大小,具体看机器配置.
minCount参数控制了词频,词频低于这个字段的将会被舍弃.vectorSize控制了向量的大小,一般超过50.
词向量训练完成后,得到了每个词的向量表示,此时需要把整个商品的描述也表示成向量,如果自己实现也可,但是pyspark直接一行搞定,速度飞快:
corpus_goods = model.transform(corpus_goods)
此时,corpus_goods数据框中,result字段就是商品描述的文本向量形式了,大工告成.之后可以进行相似度计算或者作为特征进入其他模型.
