数据的预处理

项目需要，需要进行词库训练与样本向量化处理，总结后有以下4种方法：

方法1：tf 1.xx版本：

词汇样本的处理：使用tensorflow.contrib.learn模块

vocab_process = learn.preprocessing.VocabularyProcessor(max_document_length)
vocab_process.fit(x_test)
vocab_process.save(path)

训练好的字典模型加载：

vocab_processor = learn.preprocessing.VocabularyProcessor.restore(vocab_path)

输入格式：x_test：[‘’，‘’，‘’，‘’，…] 样本格式，每个样本之间的字符以空格隔开，eg：
x_test = [‘I love you’, ‘me too’]

会增加一个UNK 表示未知字符
新来的样本会依据得到的词库进行索引表示，如上的I me too 得到的结果为[1, 4, 5,0]

输入：x_test = [‘i love you’,‘me you too’,‘you love me’]
训练结果：{‘me’: 4, ‘love’: 2, ‘i’: 1, ‘too’: 5, ‘you’: 3, ‘’: 0}
输出：[1, 2, 3, 0]
[4, 3, 5, 0]
[3, 2, 4, 0]

因为后续需要兼容py27和py38，但是py38只有tf2xx版本，考虑其他方式进行处理，可以使用keras或者纯代码编写，或者word2vec。

方法2： word2vec：

使用gensim.models.word2vec中的 Word2Vec

模型训练：
model = Word2Vec（text,…）
model.save(model_path)
模型加载更新：
model = Word2Vec.load(model_path)
model.build_vocab(text, update= True) 更新词汇表
model.train（text，total_examples=model.corpus_count, epochs=model.iter）

word2vec（sentence，min_count）训练的时候，如果输入列表就不会按字符分割了，训练好之后，使用wv vocab可以查看字典；
Word2Vec([i.split(’ ') for i in x_text],min_count=1).wv.vocab

方法3：keras数据预处理：

Tokenizer建立的时候，如果想根据字符分割就char_level=true，如果不想就不要填写

text_to_word_sequence（text）按空格分割语料



输入：[‘i love you’,‘me you too’,‘you love me’]
训练结果：{‘me’: 4, ‘love’: 3, ‘i’: 5, ‘too’: 6, ‘you’: 2, ‘UNK’: 1}
输出：[[5, 3, 2], [4, 2, 6], [2, 3, 4]]
想要填充的话使用pad_sequences进行，可以选择填充在前面还是后面；

tips：tf中的数据预处理生成的字典没有根据词频的大小进行排序，但是keras这里是根据词频进行大小排列的；且UNK在tf中的标识是0，在这里是1，填充的时候可以选择填充的值；

方法4：纯代码编写：

统计单词出现的频数后进行排序

import codecs
import collections
import re
from operator import itemgetter

data_path="Lord of the rings.txt"  #输入文本
vocab_path="vocab.txt"    #单词文本
output_path="train.txt"  #语句中相应单词对应的编码数

counter = collections.Counter()  #生成空字典，用来统计单词频数

with codecs.open(data_path, "r", "utf-8") as f:
    for line in f:
        for word in re.split("\W+",line.strip()):
            counter[word] += 1
f.close()
sorted_word_to_cnt = sorted(counter.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)  #按照单词频数进行由大到小排序
sorted_words = [x[0] for x in sorted_word_to_cnt]
if len(sorted_words) > 10000:
    sorted_words = sorted_words[:10000]

with codecs.open(vocab_path, 'w', 'utf-8') as file_output:
    for word in sorted_words:
        file_output.write(word + '\n')
file_output.close()

with codecs.open(vocab_path, 'r', 'utf-8') as f_vocab:
    vocab = [w.strip() for w in f_vocab.readlines()]
word_to_id = {k: v for (k, v) in zip(vocab, range(len(vocab)))}  

def get_id(word):
    return word_to_id[word]

fin = codecs.open(data_path, 'r', 'utf-8')
fout = codecs.open(output_path, 'w', 'utf-8')
for line in fin:
    for words in re.split("\W+",line.strip()):
        out_line = " ".join([str(get_id(words))]) + '\n'  #寻找单词对应的编码数
        fout.write(out_line)
fin.close()
fout.close()