第一个大坑 – word2vec
在使用现成的API或者package，一定要先弄清楚其属性。不然就会像最近两天，跌进大坑，爬都爬不出来。
import gensim
sentences = word2vec.Text8Corpus(u'corpus.txt') # 加载语料
model = word2vec.Word2Vec(sentences, min_count=8) # 训练skip-gram模型，默认window=5
model.save(u'txt.model')#训练好了存起来，之后可以直接加载
print(model.wv.vocab)#获取训练的词我测试的时候，总是会报错：
错误提示，在训练模型之前，要先构建词库(you must first build vocabulary before using the model)。
查看corpus.txt，里面有词呀。
是我的词不够多？可是一句话也能用啊。
是我的数据没有用nltk处理？直接处理一个string也行啊。
到底发生了什么？这里面有啥问题？
女大学生退学未遂，原因竟然是它！
model = word2vec.Word2Vec(sentences, min_count=8) # 训练skip-gram模型，默认最开始我的语料是用nltk处理的，在去停用词、分词、取词干之后的字符串，作为了训练语料，这是没问题的。后来我将进一步处理后（删掉了低频词）的字符串，作为输入，就报错了。
前者的字符串，有重复的字符串，后者的字符串，没有重复的字符串，相当于每一个词的词频都是1了，所以，全都被过滤掉了。
是的，就是这样愚蠢的错误。
Keng 2–nltk
相信很多盆友都用过nltk做数据预处理。
disease_List = nltk.word_tokenize(str(all_words).lower())#转为小写，分词
filtered_txt = [w for w in disease_List if (w not in english_stopwords)]#去停用词
filtered_txt = [w for w in filtered_txt if (w not in english_punctuations)] #del punctuations去标点符号和一些特殊字符
stemmed_txt = [stemmer.stem(w) for w in filtered_txt]#取词干
all_words_freq = collections.Counter(stemmed_txt).most_common()#统计词频最后的输出里会有
'occasionally\\\\controversi'
'\\\\which'
'dwindling\\\\band'
'29'
'2005'是的，你没有看错，就这样阵容强大的预处理，也无法阻挡花样百出的文本。
后来查才知道原来python里有可以判断是不是字符，是不是数字，是不是数字字母组合的函数
stemmed_txt = [w for w in stemmed_txt if (w.isalpha())]#判断是不是字符加上这一句就可以完全过滤上述的文本了。
另外值得注意的是
stemmed_txt = [w for w in stemmed_txt if (w.isalpha())]nltk.stem.PorterStemmer() 取词干之后，不是普通那种wanted 变成want的形式，而是service变成servic，以及company变为compan。
Keng 3
sklearn 对数据预处理很有帮助
比如：sklearn.model_selection 里的 train_test_split，可以分数据集。（妈妈再也不用担心我手动分数据集啦）
（之后有空再详说）