英语维基百科上的实验

为了测试gensim性能，我们针对英文版的Wikipedia运行它。

此页面描述了获取和处理Wikipedia的过程，以便任何人都可以重现结果。假设您已正确安装 gensim。

准备语料库

首先，从http://download.wikimedia.org/enwiki/下载所有维基百科文章的转储（您需要文件enwiki-latest-pages-articles.xml.bz2或enwiki-YYYYMMDD-pages-articles.xml。 bz2用于特定于日期的转储）。此文件大小约为8GB，包含英语维基百科的所有文章（压缩版本）。
将文章转换为纯文本（处理Wiki标记）并将结果存储为稀疏TF-IDF向量。在Python中，这很容易在运行中进行，我们甚至不需要将整个存档解压缩到磁盘。gensim中包含一个脚本可以执行此操作，运行：

$ python -m gensim.scripts.make_wiki

注意 * 这个预处理步骤通过8.2GB压缩wiki转储进行两次传递（一次用于提取字典，一次用于创建和存储稀疏向量），并且在笔记本电脑上花费大约9个小时，因此您可能想要喝咖啡或二。 * 此外，您将需要大约35GB的可用磁盘空间来存储稀疏输出向量。我建议立即压缩这些文件，例如使用bzip2（低至~13GB）。gensim可以直接使用压缩文件，因此可以节省磁盘空间。

潜在语义分析

首先让我们加载在上面第二步中创建的语料库迭代器和字典：

>>> import logging, gensim
>>> logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)

>>> # load id->word mapping (the dictionary), one of the results of step 2 above
>>> id2word = gensim.corpora.Dictionary.load_from_text('wiki_en_wordids.txt')
>>> # load corpus iterator
>>> mm = gensim.corpora.MmCorpus('wiki_en_tfidf.mm')
>>> # mm = gensim.corpora.MmCorpus('wiki_en_tfidf.mm.bz2') # use this if you compressed the TFIDF output (recommended)

>>> print(mm)
MmCorpus(3931787 documents, 100000 features, 756379027 non-zero entries)

我们看到我们的语料库包含3.9M文档，100K特征（不同的标记）和稀疏TF-IDF矩阵中的0.76G非零条目。维基百科语料库共包含约22.4亿个令牌。

现在我们准备计算英语维基百科的LSA：

>>> # extract 400 LSI topics; use the default one-pass algorithm
>>> lsi = gensim.models.lsimodel.LsiModel(corpus=mm, id2word=id2word, num_topics=400)

>>> # print the most contributing words (both positively and negatively) for each of the first ten topics
>>> lsi.print_topics(10)
topic #0(332.762): 0.425*"utc" + 0.299*"talk" + 0.293*"page" + 0.226*"article" + 0.224*"delete" + 0.216*"discussion" + 0.205*"deletion" + 0.198*"should" + 0.146*"debate" + 0.132*"be"
topic #1(201.852): 0.282*"link" + 0.209*"he" + 0.145*"com" + 0.139*"his" + -0.137*"page" + -0.118*"delete" + 0.114*"blacklist" + -0.108*"deletion" + -0.105*"discussion" + 0.100*"diff"
topic #2(191.991): -0.565*"link" + -0.241*"com" + -0.238*"blacklist" + -0.202*"diff" + -0.193*"additions" + -0.182*"users" + -0.158*"coibot" + -0.136*"user" + 0.133*"he" + -0.130*"resolves"
topic #3(141.284): -0.476*"image" + -0.255*"copyright" + -0.245*"fair" + -0.225*"use" + -0.173*"album" + -0.163*"cover" + -0.155*"resolution" + -0.141*"licensing" + 0.137*"he" + -0.121*"copies"
topic #4(130.909): 0.264*"population" + 0.246*"age" + 0.243*"median" + 0.213*"income" + 0.195*"census" + -0.189*"he" + 0.184*"households" + 0.175*"were" + 0.167*"females" + 0.166*"males"
topic #5(120.397): 0.304*"diff" + 0.278*"utc" + 0.213*"you" + -0.171*"additions" + 0.165*"talk" + -0.159*"image" + 0.159*"undo" + 0.155*"www" + -0.152*"page" + 0.148*"contribs"
topic #6(115.414): -0.362*"diff" + -0.203*"www" + 0.197*"you" + -0.180*"undo" + -0.180*"kategori" + 0.164*"users" + 0.157*"additions" + -0.150*"contribs" + -0.139*"he" + -0.136*"image"
topic #7(111.440): 0.429*"kategori" + 0.276*"categoria" + 0.251*"category" + 0.207*"kategorija" + 0.198*"kategorie" + -0.188*"diff" + 0.163*"категория" + 0.153*"categoría" + 0.139*"kategoria" + 0.133*"categorie"
topic #8(109.907): 0.385*"album" + 0.224*"song" + 0.209*"chart" + 0.204*"band" + 0.169*"released" + 0.151*"music" + 0.142*"diff" + 0.141*"vocals" + 0.138*"she" + 0.132*"guitar"
topic #9(102.599): -0.237*"league" + -0.214*"he" + -0.180*"season" + -0.174*"football" + -0.166*"team" + 0.159*"station" + -0.137*"played" + -0.131*"cup" + 0.131*"she" + -0.128*"utc"

在我的笔记本电脑上创建维基百科的LSI模型大约需要4小时9分钟[1]。这是约每分钟16000的文件，包括所有的I / O。

注意如果您需要更快的结果，请参阅分布式计算教程。请注意，gensim中的BLAS库透明地使用多个内核，因此可以“免费”在多核计算机上更快地处理相同的数据，而无需任何分布式设置。

我们看到总处理时间主要是从原始维基百科XML转储准备TF-IDF语料库的预处理步骤，花费了9小时。[2]

gensim中使用的算法只需要查看每个输入文档一次，因此它适用于文档作为不可重复的流，或者多次存储/迭代语料库的成本太高的环境。

潜在Dirichlet分配

与上面的Latent Semantic Analysis一样，首先加载语料库迭代器和字典：

>>> import logging, gensim
>>> logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)

>>> # load id->word mapping (the dictionary), one of the results of step 2 above
>>> id2word = gensim.corpora.Dictionary.load_from_text('wiki_en_wordids.txt')
>>> # load corpus iterator
>>> mm = gensim.corpora.MmCorpus('wiki_en_tfidf.mm')
>>> # mm = gensim.corpora.MmCorpus('wiki_en_tfidf.mm.bz2') # use this if you compressed the TFIDF output

>>> print(mm)
MmCorpus(3931787 documents, 100000 features, 756379027 non-zero entries)

我们将运行在线LDA（参见Hoffman等人[3]），这是一个算法，需要一大堆文件，更新LDA模型，取另一个块，更新模型等。在线LDA可以与批处理LDA进行对比，批处理LDA处理整个语料库（一次完整通过），然后更新模型，然后另一个传递，另一个更新...不同的是，给定一个相当固定的文档流（没有太多的主题漂移），较小的块（子扇区）上的在线更新本身相当不错，因此模型估计收敛更快。因此，我们可能只需要对语料库进行一次完整传递：如果语料库有300万篇文章，并且我们在每10,000篇文章后更新一次，这意味着我们将在一次传递中完成300次更新，很可能足以有一个非常准确的主题估计：

>>> # extract 100 LDA topics, using 1 pass and updating once every 1 chunk (10,000 documents)
>>> lda = gensim.models.ldamodel.LdaModel(corpus=mm, id2word=id2word, num_topics=100, update_every=1, chunksize=10000, passes=1)
using serial LDA version on this node
running online LDA training, 100 topics, 1 passes over the supplied corpus of 3931787 documents, updating model once every 10000 documents
...

与LSA不同，来自LDA的主题更容易理解：

>>> # print the most contributing words for 20 randomly selected topics
>>> lda.print_topics(20)
topic #0: 0.009*river + 0.008*lake + 0.006*island + 0.005*mountain + 0.004*area + 0.004*park + 0.004*antarctic + 0.004*south + 0.004*mountains + 0.004*dam
topic #1: 0.026*relay + 0.026*athletics + 0.025*metres + 0.023*freestyle + 0.022*hurdles + 0.020*ret + 0.017*divisão + 0.017*athletes + 0.016*bundesliga + 0.014*medals
topic #2: 0.002*were + 0.002*he + 0.002*court + 0.002*his + 0.002*had + 0.002*law + 0.002*government + 0.002*police + 0.002*patrolling + 0.002*their
topic #3: 0.040*courcelles + 0.035*centimeters + 0.023*mattythewhite + 0.021*wine + 0.019*stamps + 0.018*oko + 0.017*perennial + 0.014*stubs + 0.012*ovate + 0.011*greyish
topic #4: 0.039*al + 0.029*sysop + 0.019*iran + 0.015*pakistan + 0.014*ali + 0.013*arab + 0.010*islamic + 0.010*arabic + 0.010*saudi + 0.010*muhammad
topic #5: 0.020*copyrighted + 0.020*northamerica + 0.014*uncopyrighted + 0.007*rihanna + 0.005*cloudz + 0.005*knowles + 0.004*gaga + 0.004*zombie + 0.004*wigan + 0.003*maccabi
topic #6: 0.061*israel + 0.056*israeli + 0.030*sockpuppet + 0.025*jerusalem + 0.025*tel + 0.023*aviv + 0.022*palestinian + 0.019*ifk + 0.016*palestine + 0.014*hebrew
topic #7: 0.015*melbourne + 0.014*rovers + 0.013*vfl + 0.012*australian + 0.012*wanderers + 0.011*afl + 0.008*dinamo + 0.008*queensland + 0.008*tracklist + 0.008*brisbane
topic #8: 0.011*film + 0.007*her + 0.007*she + 0.004*he + 0.004*series + 0.004*his + 0.004*episode + 0.003*films + 0.003*television + 0.003*best
topic #9: 0.019*wrestling + 0.013*château + 0.013*ligue + 0.012*discus + 0.012*estonian + 0.009*uci + 0.008*hockeyarchives + 0.008*wwe + 0.008*estonia + 0.007*reign
topic #10: 0.078*edits + 0.059*notability + 0.035*archived + 0.025*clearer + 0.022*speedy + 0.021*deleted + 0.016*hook + 0.015*checkuser + 0.014*ron + 0.011*nominator
topic #11: 0.013*admins + 0.009*acid + 0.009*molniya + 0.009*chemical + 0.007*ch + 0.007*chemistry + 0.007*compound + 0.007*anemone + 0.006*mg + 0.006*reaction
topic #12: 0.018*india + 0.013*indian + 0.010*tamil + 0.009*singh + 0.008*film + 0.008*temple + 0.006*kumar + 0.006*hindi + 0.006*delhi + 0.005*bengal
topic #13: 0.047*bwebs + 0.024*malta + 0.020*hobart + 0.019*basa + 0.019*columella + 0.019*huon + 0.018*tasmania + 0.016*popups + 0.014*tasmanian + 0.014*modèle
topic #14: 0.014*jewish + 0.011*rabbi + 0.008*bgwhite + 0.008*lebanese + 0.007*lebanon + 0.006*homs + 0.005*beirut + 0.004*jews + 0.004*hebrew + 0.004*caligari
topic #15: 0.025*german + 0.020*der + 0.017*von + 0.015*und + 0.014*berlin + 0.012*germany + 0.012*die + 0.010*des + 0.008*kategorie + 0.007*cross
topic #16: 0.003*can + 0.003*system + 0.003*power + 0.003*are + 0.003*energy + 0.002*data + 0.002*be + 0.002*used + 0.002*or + 0.002*using
topic #17: 0.049*indonesia + 0.042*indonesian + 0.031*malaysia + 0.024*singapore + 0.022*greek + 0.021*jakarta + 0.016*greece + 0.015*dord + 0.014*athens + 0.011*malaysian
topic #18: 0.031*stakes + 0.029*webs + 0.018*futsal + 0.014*whitish + 0.013*hyun + 0.012*thoroughbred + 0.012*dnf + 0.012*jockey + 0.011*medalists + 0.011*racehorse
topic #19: 0.119*oblast + 0.034*uploaded + 0.034*uploads + 0.033*nordland + 0.025*selsoviet + 0.023*raion + 0.022*krai + 0.018*okrug + 0.015*hålogaland + 0.015*russiae + 0.020*manga + 0.017*dragon + 0.012*theme + 0.011*dvd + 0.011*super + 0.011*hunter + 0.009*ash + 0.009*dream + 0.009*angel

在我的笔记本电脑上创建维基百科的这个LDA模型需要大约6小时20分钟[1]。如果您需要更快地获得结果，请考虑在计算机群集上运行Distributed Latent Dirichlet Allocation。

注意LDA和LSA运行之间的两个区别：我们要求LSA提取400个主题，LDA只有100个主题（因此速度差异实际上更大）。其次，gensim中的LSA实现是真正的在线：如果输入流的性质随时间变化，LSA将在相当少量的更新中重新定位自己以反映这些变化。相比之下，LDA并不是真正的在线（尽管[3]文章的名称），因为后来更新对模型的影响逐渐减弱。如果输入文档流中存在主题偏差，LDA将会变得混乱，并且在调整自身以适应新的状态时会越来越慢。

简而言之，如果使用LDA逐步将新文档添加到模型中，请务必小心。批量使用LDA，其中整个训练语料库事先已知或未显示主题漂移，是可以的并且不受影响。

要运行批量LDA（不在线），请使用以下方法训练LdaModel：

>>> # extract 100 LDA topics, using 20 full passes, no online updates
>>> lda = gensim.models.ldamodel.LdaModel(corpus=mm, id2word=id2word, num_topics=100, update_every=0, passes=20)

像往常一样，训练有素的模型可以用来将新的，看不见的文档（简单的词袋计数向量）转换为LDA主题分布：

>>> doc_lda = lda[doc_bow]

[1] （1，2）我的笔记本=的MacBook Pro，英特尔酷睿i7 2.3GHz的，16GB DDR3 RAM，具有OS X libVec。 [2] 在这里，我们最感兴趣的是性能，但是查看检索到的LSA概念也很有趣。我不是维基百科的专家，也没有看到维基百科的内容，但Brian Mingus对结果有这样的说法：

There appears to be a lot of noise in your dataset. The first three topics
in your list appear to be meta topics, concerning the administration and
cleanup of Wikipedia. These show up because you didn't exclude templates
such as these, some of which are included in most articles for quality
control: http://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Template_messages/Cleanup

The fourth and fifth topics clearly shows the influence of bots that import
massive databases of cities, countries, etc. and their statistics such as
population, capita, etc.

The sixth shows the influence of sports bots, and the seventh of music bots.

因此，十大概念显然由维基百科机器人和扩展模板主导; 这是一个很好的提醒，LSA是一个强大的数据分析工具，但没有银弹。一如既往，它是垃圾，垃圾输出 ......顺便说一句，欢迎改进Wiki标记解析代码:-)

[3] （1，2）霍夫曼，Blei，巴赫。2010.潜在Dirichlet分配的在线学习[ pdf ] [ code ]

我们一直在努力

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