第一周（1）
作者：互联网
对腾讯的800W词向量（https://ai.tencent.com/ailab/nlp/zh/embedding.html）进行简单处理
因为文件太大无法直接打开，用编译器读取前十行，看一下词向量的存储格式。
if __name__ == '__main__':
filename="D:\Dataforwork\Tencent_AILab_ChineseEmbedding\Tencent_AILab_ChineseEmbedding.txt"
with open(filename,'r',encoding='utf-8') as f:
for i in range(10):
line=f.readline()
print(line)
得到结果
8824330 200
</s> 0.002001 0.002210 -0.001915 -0.001639 0.000683 0.001511 0.000470 0.000106 -0.001802 0.001109 -0.002178 0.000625 -0.000376 -0.000479 -0.001658 -0.000941 0.001290 0.001513 0.001485 0.000799 0.000772 -0.001901 -0.002048 0.002485 0.001901 0.001545 -0.000302 0.002008 -0.000247 0.000367 -0.000075 -0.001492 0.000656 -0.000669 -0.001913 0.002377 0.002190 -0.000548 -0.000113 0.000255 -0.001819 -0.002004 0.002277 0.000032 -0.001291 -0.001521 -0.001538 0.000848 0.000101 0.000666 -0.002107 -0.001904 -0.000065 0.000572 0.001275 -0.001585 0.002040 0.000463 0.000560 -0.000304 0.001493 -0.001144 -0.001049 0.001079 -0.000377 0.000515 0.000902 -0.002044 -0.000992 0.001457 0.002116 0.001966 -0.001523 -0.001054 -0.000455 0.001001 -0.001894 0.001499 0.001394 -0.000799 -0.000776 -0.001119 0.002114 0.001956 -0.000590 0.002107 0.002410 0.000908 0.002491 -0.001556 -0.000766 -0.001054 -0.001454 0.001407 0.000790 0.000212 -0.001097 0.000762 0.001530 0.000097 0.001140 -0.002476 0.002157 0.000240 -0.000916 -0.001042 -0.000374 -0.001468 -0.002185 -0.001419 0.002139 -0.000885 -0.001340 0.001159 -0.000852 0.002378 -0.000802 -0.002294 0.001358 -0.000037 -0.001744 0.000488 0.000721 -0.000241 0.000912 -0.001979 0.000441 0.000908 -0.001505 0.000071 -0.000030 -0.001200 -0.001416 -0.002347 0.000011 0.000076 0.000005 -0.001967 -0.002481 -0.002373 -0.002163 -0.000274 0.000696 0.000592 -0.001591 0.002499 -0.001006 -0.000637 -0.000702 0.002366 -0.001882 0.000581 -0.000668 0.001594 0.000020 0.002135 -0.001410 -0.001303 -0.002096 -0.001833 -0.001600 -0.001557 0.001222 -0.000933 0.001340 0.001845 0.000678 0.001475 0.001238 0.001170 -0.001775 -0.001717 -0.001828 -0.000066 0.002065 -0.001368 -0.001530 -0.002098 0.001653 -0.002089 -0.000290 0.001089 -0.002309 -0.002239 0.000721 0.001762 0.002132 0.001073 0.001581 -0.001564 -0.001820 0.001987 -0.001382 0.000877 0.000287 0.000895 -0.000591 0.000099 -0.000843 -0.000563
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是 0.088422 -0.220535 0.042321 0.280248 0.158567 0.022675 0.104318 0.164016 0.175014 0.483962 0.128477 0.111126 0.031500 -0.000157 -0.097737 0.247697 -0.179488 -0.240289 -0.136103 -0.168298 -0.147298 0.021108 0.120252 0.076418 0.274915 0.074118 -0.109737 0.132861 0.303832 0.025579 -0.001565 0.046626 -0.174546 0.069820 -0.233192 -0.319214 0.102713 0.376593 -0.278854 -0.190161 0.064110 0.152048 0.481907 0.112520 -0.237646 0.036225 -0.054809 -0.675327 -0.004792 -0.201795 -0.314029 -0.002380 -0.308852 0.154706 -0.015906 -0.025239 -0.115753 0.012128 0.177280 0.193762 0.064173 0.136234 0.119523 -0.144031 0.001965 -0.019349 -0.090950 0.130274 -0.212409 -0.300901 -0.271812 0.048882 0.046211 0.264830 -0.007732 0.212248 0.170197 -0.036245 0.126349 0.037053 0.014784 0.282051 0.090078 0.191075 0.188490 -0.240984 0.005043 -0.012079 -0.339504 -0.255159 0.253130 -0.122627 0.070942 -0.228254 0.148199 0.088679 -0.028714 -0.072517 -0.252825 0.140066 0.037613 0.168659 0.053629 0.064994 -0.262946 0.252412 -0.095863 -0.409000 0.020319 -0.120344 -0.248578 -0.148610 0.120841 -0.206529 0.099486 -0.144703 0.096828 -0.118727 -0.185494 -0.068001 -0.054437 -0.155130 -0.012420 0.233209 0.015379 0.168919 -0.135505 0.030401 -0.111819 -0.008094 -0.198661 -0.005637 0.229044 -0.131276 -0.294233 0.013832 -0.035503 -0.125856 -0.158669 -0.120601 -0.322779 -0.117246 -0.162126 -0.140845 0.118956 -0.244393 0.266027 -0.039224 -0.294961 0.162399 -0.046758 -0.109945 -0.273991 -0.052170 -0.081680 0.060395 0.223162 0.063811 0.086414 -0.239465 0.311980 -0.043291 -0.100374 0.136088 0.180767 -0.064107 -0.222279 0.027649 -0.062463 0.141550 -0.009524 -0.122633 0.078290 0.118104 0.068727 -0.020049 -0.064007 0.141176 0.123716 -0.040491 -0.147908 -0.171939 0.018413 0.055367 0.191712 0.042501 -0.071932 0.301518 -0.111157 0.064090 0.038439 0.139372 0.075114 -0.148898 0.236133 0.344508 0.014930 -0.195834 -0.292445 0.097225
第一行的<‘/s>表示的应该是空字符吧。
很明显有些词是需要过滤的。
r'^\d+$', # 纯数字
r'^(.)\1{2,}$', # 重复3个以上
r'^([a-z])+$', # 纯英文字母
r'^\d([a-z])+$', #数字加字母
r'^([a-z])[a-z\-\.,;&:]+$', # 英文字母+英文标点
r'^.+[。、“”？！：（）~\?\-……’‘)(/—【】].*$', # 带中文标点的
r'^.+[\-\.,;&:\'!；>_<].*$', # 带英文标点符号，且长度大于1的
r'^[。、“”？！：（）~\?\-……’‘))(/—【】]+$', #中文标点
r'^[\-\.,;&:\'"!；>_<]+$', #英文标点
r'^[~！@#￥%……&*～「」=+]+$', # 特殊字符
r'^[\s]+$',
尝试将词向量分成词与向量两个部分
chars.append(x[0])
v = [float(i) for i in x[1:]]
vectors.append(v)
结果发现一次读入的话，小小的笔记本并不能承受这么多的数据。
于是为了电脑能跑出来，做了两种处理。一是只保留两个字的词，二是将800W分成四次来跑（因为第一次全跑时候跑到300+W的时候电脑就卡死机了，所以划四次来做）
r'^[\u4E00-\u9FA5]{,1}$', # 任何单个中文字符
r'^[\u4E00-\u9FA5]{3,}$' # 三个及以上中文字符
得到了这么词和向量的文件（用了一次浏览器打开npy，图标就成这样了）
分次就是用了简单的if，else。毕竟只是一个预处理，在最后的搜索中也用不到这部分代码，所以也没考虑什么运行效率，怎么简单怎么来就好了。
结果
标签：__,AILab,u9FA5,0.001530,0.000799,第一周,向量 来源： https://blog.csdn.net/Zzy_onely/article/details/118325456