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Word2vec是一款由谷歌发布开源的自然语言处理算法，其目的是把words转换成vectors，从而可以用数学的方法来分析words之间的关系。Spark其该算法进行了封装，并在mllib中实现。
整体流程是spark离线训练模型，可以是1小时1训练也可以1天1训练，根据具体业务来判断，sparkstreaming在线分析。
由于历史问题，spark还在用1.5.0，接口上和2.1还是有点区别，大概看了下文档，流程上差不多
如下代码，通过word2vec训练出一个模型，并且找出“导弹”的10个近义词
val input = sc.textFile("word2vec.txt").map(line => line.split(" ").toSeq)
val word2vec = new Word2Vec()
word2vec.setMinCount(1)
word2vec.setNumPartitions(1)
word2vec.setNumIterations(1)
val model = word2vec.fit(input)
val synonyms = model.findSynonyms("导弹", 10)
for((synonym, cosineSimilarity) <- synonyms) {
println(s"$synonym $cosineSimilarity")
}
model.save(sc,"myModelPath")
参数解释
|
参数 |
默认 |
解释 |
|
vectorSize |
100 |
向量的维度，一般维度不会太大，通常在100-500 |
|
learningRate |
0.025 |
Sets initial learning rate
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|
numPartitions |
1 |
分区个数，设置多个可以提高计算效率，但会少量的numpartitions有利于精确度 |
|
numIterations |
1 |
迭代次数，应该小于等于numPartitions |
经过粗略的测试，适当提高numPartition可以加快word2vec的计算速度
每次测试的结果都有点不同，大致差不多
这里说明一点，结果中第一个字段是word，第二个字段是余弦相似度，由于sparkmllib考虑到计算效率，没有用完成的余弦相似度公式，所以结果会大于1，但这并不影响相似度的判断
测试数据下载地址，数据集为搜狗语料分类中的军事篇
http://files.cnblogs.com/files/ulysses-you/word2vec.zip
这个demo用了socket接口（这样测试是最方便的..），实现了在线对word2vec模型的调用
val model = Word2VecModel.load(ssc.sparkContext, "myModelPath") val lines = ssc.socketTextStream("localhost",9999) // Split each line into words val words = lines.flatMap(_.split(" ")) // Count each word in each batch words.map{word => val synonyms = model.findSynonyms(word,10) for((synonym, cosineSimilarity) <- synonyms) { println(s"syn => $synonym $cosineSimilarity") } }
//numPartitions和numIterations数量的相似问题
//官方1.5.0版本的word2vec介绍
http://spark.apache.org/docs/1.5.0/mllib-feature-extraction.html#word2vec
基于spark和sparkstreaming的word2vec
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原文地址：http://www.cnblogs.com/ulysses-you/p/6863585.html
