# 基于skip-gram的word2vector模型

以下是本例的简要目录结构及说明：

```text
.
├── train.py            # 训练函数
├── infer.py            # 预测脚本
├── net.py              # 网络结构
├── preprocess.py       # 预处理脚本，包括构建词典和预处理文本
├── reader.py           # 训练阶段的文本读写
├── README.md           # 使用说明
├── train.py            # 训练函数
└── utils.py            # 通用函数

```

## 介绍
本例实现了skip-gram模式的word2vector模型。

**目前模型库下模型均要求使用PaddlePaddle 1.6及以上版本或适当的develop版本。若要使用shuffle_batch功能，则需使用PaddlePaddle 1.7及以上版本。**

同时推荐用户参考[ IPython Notebook demo](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/124377)

## 数据下载
全量数据集使用的是来自1 Billion Word Language Model Benchmark的(http://www.statmt.org/lm-benchmark) 的数据集.

```bash
mkdir data
wget http://www.statmt.org/lm-benchmark/1-billion-word-language-modeling-benchmark-r13output.tar.gz
tar xzvf 1-billion-word-language-modeling-benchmark-r13output.tar.gz
mv 1-billion-word-language-modeling-benchmark-r13output/training-monolingual.tokenized.shuffled/ data/
```

备用数据地址下载命令如下

```bash
mkdir data
wget --no-check-certificate https://paddlerec.bj.bcebos.com/word2vec/1-billion-word-language-modeling-benchmark-r13output.tar
tar xvf 1-billion-word-language-modeling-benchmark-r13output.tar
mv 1-billion-word-language-modeling-benchmark-r13output/training-monolingual.tokenized.shuffled/ data/
```

为了方便快速验证，我们也提供了经典的text8样例数据集，包含1700w个词。 下载命令如下

```bash
mkdir data
wget --no-check-certificate https://paddlerec.bj.bcebos.com/word2vec/text.tar
tar xvf text.tar
mv text data/
```


## 数据预处理
以样例数据集为例进行预处理。全量数据集注意解压后以training-monolingual.tokenized.shuffled 目录为预处理目录，和样例数据集的text目录并列。

词典格式: 词<空格>词频。注意低频词用'UNK'表示

可以按格式自建词典，如果自建词典跳过第一步。
```
the 1061396
of 593677
and 416629
one 411764
in 372201
a 325873
<UNK> 324608
to 316376
zero 264975
nine 250430
```

第一步根据英文语料生成词典，中文语料可以通过修改text_strip方法自定义处理方法。

```bash
python preprocess.py --build_dict --build_dict_corpus_dir data/text/ --dict_path data/test_build_dict
```

第二步根据词典将文本转成id, 同时进行downsample，按照概率过滤常见词, 同时生成word和id映射的文件，文件名为词典+"_word_to_id_"。

```bash
python preprocess.py --filter_corpus --dict_path data/test_build_dict --input_corpus_dir data/text --output_corpus_dir data/convert_text8 --min_count 5 --downsample 0.001
```

## 训练
具体的参数配置可运行


```bash
python train.py -h
```

单机多线程训练
```bash
OPENBLAS_NUM_THREADS=1 CPU_NUM=5 python train.py --train_data_dir data/convert_text8 --dict_path data/test_build_dict --num_passes 10 --batch_size 100 --model_output_dir v1_cpu5_b100_lr1dir --base_lr 1.0 --print_batch 1000 --with_speed --is_sparse
```

若需要开启shuffle_batch功能，需在命令中加入`--with_shuffle_batch`。单机模拟分布式多机训练，需更改`cluster_train.sh`文件，在各个节点的启动命令中加入`--with_shuffle_batch`。

## 预测
测试集下载命令如下

```bash
#全量数据集测试集
wget --no-check-certificate https://paddlerec.bj.bcebos.com/word2vec/test_dir.tar
#样本数据集测试集
wget --no-check-certificate https://paddlerec.bj.bcebos.com/word2vec/test_mid_dir.tar
```

预测命令，注意词典名称需要加后缀"_word_to_id_", 此文件是预处理阶段生成的。
```bash
python infer.py --infer_epoch --test_dir data/test_mid_dir --dict_path data/test_build_dict_word_to_id_ --batch_size 20000 --model_dir v1_cpu5_b100_lr1dir/  --start_index 0 --last_index 10
```