计算机只能识别和计算数字，我们在处理语言文本时（不仅语言文本，要传入模型计算的数据都是数字或者向量），首要的工作是数据的预处理。最开始是One-Hot Encoder编码，很显然这没有考虑词的含义和词与词的关系。所以根据需求可以有不同的处理方式，最常见的，效果也比较好的就是词向量word2vec。具体展开请看这里。
很显然，词向量分为词和向量。英文有天然的词分隔符空格，中文却不是，不同的断句截然不同的意思。具体中文的分词原理请看这篇文章中文分词原理，这里不过多展开。下面来详细的介绍jieba分词的工作方式。

我们的目的很清楚，把语言文本分词，然后制作成向量。

下面一步步来做：
分词，我们要想，我们根据什么来分，什么是标准？所以第一步我们要导入分词的字典，根据我们的业务场景，可以自行定义也可以导入默认的。

step1 导入字典jieba.load_userdict(filename)

在使用的时候，自定义的词典格式和jieba分词器默认的词典格式必须保持一致，即：一个词占一行，每一行分成三部分，一部分为词语，一部分为词频，最后为词性（可以省略），用空格隔开，最重要的一点要用UTF-8!。比如默认词典下：

>>> st = '李大海在上海的人民广场吃炸鸡'
>>> ge1 = jieba.cut(st)
>>> '/'.join(ge1)
'李大海/在/上海/的/人民广场/吃/炸鸡'

自定义词典（不考虑词频）：

李大海 1 
人民 1 
广场 1 

导入自定义词典：

>>> jieba.load_userdict('dict.txt')
>>> eg = jieba.cut(st)
>>> '/'.join(eg)
'李大海/在/上海/的/人民广场/吃/炸鸡'

这里有个问题，顺便拓展一下。我们发现人民广场即使是我们添加了自定义的字典也分不开，这是为什么？这是因为自定义的字典只是添加，我只是添加了李大海、人民、广场，并没有把原来字典里的人民广场拆开。下面介绍几个方法：

• jieba.del_word()----删除原来的词

>>> jieba.del_word("人民广场")
>>> eg = jieba.cut(st)
>>> '/'.join(eg)
'李大海/在/上海/的/人民/广场/吃/炸鸡'

• jieba.del_word()----添加和修改词频

>>> jieba.add_word("人民广场")
>>> eg = jieba.cut(st)
>>> '/'.join(eg)
'李大海/在/上海/的/人民广场/吃/炸鸡'
>>> jieba.add_word("人民广场",0)
>>> eg = jieba.cut(st)
>>> '/'.join(eg)
'李大海/在/上海/的/人民/广场/吃/炸鸡'

• jieba.suggest_ferq()----自行修正（推荐）

>>> jieba.suggest_freq(('人民','广场'),True)
0
>>> eg = jieba.cut(st)
>>> '/'.join(eg)
'李大海/在/上海/的/人民/广场/吃/炸鸡'
>>>

ok导入词典就介绍到这里。第二步就是分词：

step 2 分词jieba.cut()和jieba.cut_for_search

• jieba.cut()

>>> st = '李大海在上海的人民广场吃炸鸡'
# 非全模式，默认的
>>> ge = jieba.cut(st,cut_full=False)
>>> '/'.join(ge)
'李大海/在/上海/的/人民/广场/吃/炸鸡'
# 全模式
>>> eg = jieba.cut(st,cut_all=True)
>>> '/'.join(eg)
'李大海/大海/在/上海/的/人民/广场/吃/炸鸡'
>>>

全切模式是把切出来的长词再切分，长词的定义是词里面还有词儿，并不是长得长。。。

• jieba.cut_for_search()

>>> eg = jieba.cut_for_search(st)
>>> '/'.join(eg)
'大海/李大海/在/上海/的/人民/广场/吃/炸鸡'

这个是搜索模式分词，效果和全模式的cut相似。
最后总结一下jieba的分词模式，一共是两个分词方法，三个分词模式：

• 精确模式jieba.cut(cut_all=False)，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；
• 全模式jieba.cut(cut_all=True)，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义；
• 搜索引擎模式jieba.cut_for_search()，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。 支持繁体分词。

最后介绍几个jieba的关键字提取方法：

• 基于TF-IDF算法：jieba.analyse.extract_tags()
  关于TF-IDF算法，这篇文章介绍的很清楚。

>>> from collections import Counter
>>> import jieba.analyse
>>> import jieba
>>> st
'计算机只能识别和计算数字，我们在处理语言文本时（不仅语言文本，要传入模型计算的数据都是数字或者向量），首要的工作是数据 的预处理。根据需求可以有不同的处理方式，最常见的，效果也比较好的就是词向量。'
>>> eg = jieba.cut(st)
>>> ls = list(eg)
['计算机', '只能', '识别', '和', '计算', '数字', '，', '我们', '在', '处理', '语言', '文本', '时', '（', '不仅', '语言', '文本', '，', '要', '传入', '模型', '计算', '的', '数据', '都', '是', '数字', '或者', '向量', '）', '，', '首要', '的', '工作', '是', '数据', '的', '预处理', '。', '根据', '需求', '可以', '有', '不同', '的', '处理', '方式', '，', '最', '常见', '的', '，', '效果', '也', '比较', '好', '的', '就是', '词', '向量', '。']
>>> Counter(ls)
Counter({'的': 6, '，': 5, '计算': 2, '数字': 2, '处理': 2, '语言': 2, '文本': 2, '数据': 2, '是': 2, '向量': 2, '。': 2, '计算机': 1, '只能': 1, '识别': 1, '和': 1, '我们': 1, '在': 1, '时': 1, '（': 1, '不仅': 1, '要': 1, '传入': 1, '模型': 1, '都': 1, '或者': 1, '）': 1, '首要': 1, '工作': 1, '预处理': 1, '根据': 1, '需求': 1, '可以': 1, '有': 1, '不同': 1, '方式': 1, '最': 1, '常见': 1, '效果': 1, '也': 1, '比较': 1, '好': 1, '就是': 1, '词': 1})
>>> jieba.analyse.extract_tags(st,8)
['向量', '文本', '数字', '语言', '计算', '处理', '预处理', '数据']

可以看到这个方法基本是根据词频来筛选关键字的，但是出去了一些常用的Stop Word（停用词）可以使用jieba.analyse.set_stop_words(file_name)这个方法来自定义停用词，自定义文本是每个词独占一行。

• 基于 TextRank 算法：jieba.analyse.textrank()
  对于TextRank算法介绍，这篇博客比较好。

>>> jieba.analyse.textrank(st,8)
['计算', '数据', '数字', '文本', '语言', '传入', '处理', '预处理']

这个方法考虑了词与词的连接，等于是考虑了语意。对于jieba的关键字提取，这篇博客有比较详细实例的介绍。

step 3 分词完成了之后，就要进行词向量的制作

这里使用gensim.models模块中的word2vec模块来简易制作。gensim是一个强大的模块，具体介绍请看这里。
在分词完毕之后，如果数据量大建议写成文件保存，小的话直接可以用来制作词向量（建议都写成文件保存）。话不多说进入正题：

• 首先需要把数据处理成gensim可以处理的格式

  • 先说最简单的一种
    直接处理成列表嵌套的方式，即：[ [分词好的第一句],[分词好的第二句],.....]。这种形式
  • word2vec.LineSentence(source, max_sentence_length=10000, limit=None)
    这个方法读取的是分词处理好的文本，文本格式为：一句话独占一行，且每句好都是分词好，由空格隔开的。
  • word2vec.PathLineSentences（source，max_sentence_length = 10000，limit = None ）
    与LineSentence类一样，不过这里是处理根目录下的所有文件，每个文件的格式和LineSentence方法中的要求一样，语料库特别大的时候推荐使用这个方法，防止内存过载。
  • word2vec.Text8Corpus（fname，max_sentence_length = 10000 ）
    这个方法是也是同上，文本容量很大的时候不推荐使用这个方法。

以上这些方法都是生成一个可迭代的对象，封装的内容是分词后的单词组成的列表。这几个方法的不同是，LineSentence是每行封装成一个列表，这个列表的最大长度是max_sentence_length。而Text8Corpus是对整个语料库进行分割，每次都是max_sentence_length这个长度的列表。

• source
  可以接收一个列表（第一个方法中的格式）或者是分此后的文件路径。
• max_sentence_length
  封装的每个列表的最大长度

from gensim.models.word2vec import LineSentence,PathLineSentences,Text8Corpus

s = [ ['你','好','吗'] ,['你','好','吗'],['你','好','吗'],['你','好','吗'] ]

s = LineSentence('\data.txt')

s = PathLineSentences('\data.txt')

s = Text8Corpus('\data.txt')

数据准备好了就可以进行下一步了：

• 训练词向量模型

  • word2vec.Word2Vec(sentences=None, size=100, window=5, min_count=5)
    • sentences
      就是上面的准备好的数据，可以是简单的list或这个是其他几个方法生成的可迭代对象。
    • size
      生成词向量的大小，也就是特征向量的维数
    • window
      一个词上下文的最大关联距离，简单说就是考虑上下文几个词对这个词有影响
    • min_count
      忽略词频小于这个值的词

还有一些学习率等参数，不太需要调节的参数，需要的时候查官方文档

from gensim.models import word2vec
# 训练模型
model = word2vec.Word2Vec(s)
# 保存模型
model.save('lang_model')

对于训练好的模型，有一些基本操作：

# 加载模型
model = word2vec.Word2Vec.load('lang_model')
# 查看某一个词的向量（要在词典内）
print(model['你好'])
# 查看某个词关系密切的几个词
print(model.most_similar(u'你好',topn=10))
# 查看构成的词汇表
print(model.wv.vocab.keys())

到这里，我们等于是把原来的文本数据中的每一个词，制作了一个映射。而不是简单的用一个数字到代表它，更加考虑了词的含义和词与词之间的影响。不过已经可以用这个模型做许多事情了。