Gensim 构建字典而不将所有文本加载到内存中答案

【问题标题】：Gensim Contruct the dictionary without loading all texts into memory gensimGensim 构建字典而不将所有文本加载到内存中
【发布时间】：2018-08-24 22:49:37
【问题描述】：

我如何从多个文档构建字典而不是从一个文档（'mycorpus.txt'）构建字典（每个文档大小为 25 MB，文件大小为 10,000 个文件），请注意我正在尝试“在不将所有文本加载到内存的情况下构建字典”通过 gensim

>>> from gensim import corpora
>>> from six import iteritems
>>> dictionary = corpora.Dictionary(line.lower().split() for line in open('mycorpus.txt'))
>>> stop_ids = [dictionary.token2id[stopword] for stopword in stoplist
>>>             if stopword in dictionary.token2id]
>>> once_ids = [tokenid for tokenid, docfreq in iteritems(dictionary.dfs) if docfreq == 1]
>>> dictionary.filter_tokens(stop_ids + once_ids)  # remove stop words and words that appear only once
>>> dictionary.compactify()  # remove gaps in id sequence after words that were removed
>>> print(dictionary)

【问题讨论】：

标签： python bigdata gensim

【解决方案1】：

为此，您需要iterator。
取自the gensim webiste：

class MySentences(object):
    def __init__(self, dirname):
        self.dirname = dirname

    def __iter__(self):
        for fname in os.listdir(self.dirname):
            for line in open(os.path.join(self.dirname, fname)):
                yield line.lower().split()

sentences = MySentences('/some/directory') # a memory-friendly iterator

sentences 是一个iterator，它将在需要时打开每个文件，使用它然后销毁实例。所以在任何时候，内存中只有一个文件。

来自网站：

如果我们的输入分布在磁盘上的多个文件中，每行一个句子，那么我们可以逐个文件逐行处理输入文件，而不是将所有内容加载到内存列表中

要在您的情况下使用它，只需将您的 dictionary 行替换为：

dictionary = corpora.Dictionary(line for line in sentences)

其中sentences 是我们之前定义的变量，它给出了包含多个.txt 文件的文件夹的路径。

要了解更多关于迭代器、迭代器和生成器的信息，请查看this blog。

【讨论】：