# coding=utf-8

import gzip
from gensim.models import Word2Vec
from gensim.test.utils import common_texts

# sentences：我们要分析的语料
# size：詞向量的大小，默认值是100。
# window：考慮上下文各自的長度，默认值为 5。
# sg：即我们的word2vec两个模型的选择了。如果是0， 则是CBOW模型，是1则是Skip-Gram模型，默认是0即CBOW模型。
# hs：即我们的word2vec两个解法的选择了，如果是0， 则是Negative Sampling，是1的话并且负采样个数negative大于0， 则是Hierarchical Softmax。默认是0即Negative Sampling。
# negative：即使用Negative Sampling时负采样的个数，默认是5。推荐在[3,10]之间。这个参数在我们的算法原理篇中标记为neg。
# cbow_mean: 仅用于CBOW在做投影的时候，为0，则算法中的xw为上下文的词向量之和，为1则为上下文的词向量的平均值。在我们的原理篇中，是按照词向量的平均值来描述的。个人比较喜欢用平均值来表示xw,默认值也是1,不推荐修改默认值。
# min_count：單字至少出現的次數，workers：執行緒個數
# iter: 随机梯度下降法中迭代的最大次数，默认是5。对于大语料，可以增大这个值。
# alpha: 在随机梯度下降法中迭代的初始步长。算法原理篇中标记为η，默认是0.025。
# min_alpha: 由于算法支持在迭代的过程中逐渐减小步长，min_alpha给出了最小的迭代步长值。随机梯度下降中每轮的迭代步长可以由iter，alpha， min_alpha一起得出。这部分由于不是word2vec算法的核心内容，因此在原理篇我们没有提到。对于大语料，需要对alpha, min_alpha,iter一起调参，来选择合适的三个值。

model_simple = Word2Vec(sentences=common_texts, window=1,
                                      min_count=1, workers=4)
# 傳回 有效的字數及總處理字數
print(model_simple.train([["hello", "world", "michael"]], total_examples=1, epochs=2))

sentences = [["cat", "say", "meow"], ["dog", "say", "woof"]]

model_simple = Word2Vec(min_count=1)
model_simple.build_vocab(sentences)  # 建立生字表(vocabulary)
print(model_simple.train(sentences, total_examples=model_simple.corpus_count
                         , epochs=model_simple.epochs))


"""
# 載入 OpinRank 語料庫：關於車輛與旅館的評論
data_file="../nlp-in-practice-master/word2vec/reviews_data.txt.gz"


# 讀取 OpinRank 語料庫，並作前置處理
def read_input(input_file):
    with gzip.open (input_file, 'rb') as f:
        for i, line in enumerate (f):
            # 前置處理
            yield gensim.utils.simple_preprocess(line)

# 載入 OpinRank 語料庫，分詞
documents = list(read_input(data_file))
# print(documents)


print(len(documents))

# Word2Vec 模型訓練，約10分鐘
model = Word2Vec(documents,
            vector_size=150, window=10,
            min_count=2, workers=10)
print(model.train(documents, total_examples=len(documents), epochs=10))


# 測試『骯髒』相似詞
w1 = "dirty"
print(model.wv.most_similar(positive=w1))
# positive：相似詞


# 測試『禮貌』相似詞
w1 = ["polite"]
print(model.wv.most_similar(positive=w1, topn=6))
# topn：只列出前 n 名


# 測試『法國』相似詞
w1 = ["france"]
print(model.wv.most_similar(positive=w1, topn=6))
# topn：只列出前 n 名


# 測試『床、床單、枕頭』相似詞及『長椅』相反詞
w1 = ["bed",'sheet','pillow']
w2 = ['couch']
print(model.wv.most_similar(positive=w1, negative=w2, topn=10))
# negative：相反詞

# 比較兩詞相似機率
print(model.wv.similarity(w1="dirty", w2="smelly"))
print(model.wv.similarity(w1="dirty", w2="dirty"))
print(model.wv.similarity(w1="dirty", w2="clean"))

# 選出較不相似的字詞
print(model.wv.doesnt_match(["cat", "dog", "france"]))
"""