'''
word2vec最大的缺陷：由于它是静态词向量表示导致不能表示一词多义的情况，举个例子“苹果”一词，在果蔬的句子中表示的就是水果的含义，
要是在高科技产品句子中表示的就是“苹果”公司。
但是word2vec的静态词向量表示只能表示同一种形式，不能很好的表示上下文语义，
这也是为什么ELMO,GPT，bert问世之后word2vec就不再有以前的光环了，因为ELMO,GPT，bert都是用的动态词向量表示，可以很好的表示上下文语义
'''

'''
word2vec算法要想数据更加准确，需要扩大语料库、调整合适的模型训练参数
'''

'''
Text2vec 通常用于处理整个文本序列的任务，如文本分类、文本相似度计算、文本聚类等。
Word2vec 主要用于处理单个词汇的任务，如词汇相似度计算、词汇嵌入空间分析等。
'''

if __name__ == '__main__':
    import jieba
    import re
    from gensim.models import Word2Vec
    lines = []
    with open('C:\job\AI数据集平台工具\数据\word2vec_data.txt', mode='r', encoding='utf-8') as f:
        sentence = f.readline()
        while sentence:
            lines.append(sentence)
            sentence = f.readline()

    # 分词
    lines_cut = []
    for line in lines:
        line_cut = []
        tmp = jieba.lcut(line)
        # 过滤标点符号，空格，换行符
        for i in tmp:
            i = re.sub(r'[^\w]', "", i)
            if len(i) > 0:
                line_cut.append(i)
        if len(line_cut) > 0:
            lines_cut.append(line_cut)

    print(lines_cut)

    '''
    以上为对文本进行分词处理
    以下为Word2vec的使用
    '''

    '''
    (1) sentences：可为一个list，对大语料集，建议使用BrownCorpus/Text8Corpus/LineSentence构建；
    (2) size：指特征向量的维度，默认为100；
    (3) window：窗口大小，表示当前词与预测词在一个句子中的最大距离是多少；
    (4) min_count：对字典做截断，词频少于min_count的单词会drop掉，默认值为5；
    (5) workers：用于控制训练的并行数；
    (6) sg：用于设置训练算法，默认为0，对应于CBOW算法；sg=1为skip-gram算法；
        CBOW：根据一个词的上下文词汇预测该词本身，强调词汇的聚合语义。
        Skip-Gram：给定一个词，预测其周围的上下文词汇，侧重于词汇的扩散语义
    (7) iter：迭代次数，默认为5；
    (8) negative：如果>0，则会采用negativesampling，用于设置多少个noise words（一般是5-20），为每次采多少个负样本
    (8) epochs：训练模型迭代次数
    '''
    model = Word2Vec(lines_cut, vector_size=50, window=200, min_count=1, epochs=10, negative=10, sg=0)

    # 词向量保存
    model.wv.save_word2vec_format('data.vector', binary=False)
    # 模型保存
    model.save('word2vec.model')

    # 加载已保存的模型
    word2vec_model = Word2Vec.load('word2vec.model')

    # 查询单个词的词向量
    flink = word2vec_model.wv['flink']
    print(f"flink:{flink}")

    # 计算两个词之间的余弦相似度
    similarity = word2vec_model.wv.similarity('spark', 'hive')
    print(similarity)

    # 最相似的词
    most_sim = word2vec_model.wv.most_similar('mysql', topn=5)
    print(f"最相似:{most_sim}")