# Installation des packages (à faire une fois) ! pip install pandas ! pip install gensim==3.8.3

# Chargement des packages import os import pandas as pd from gensim.models import word2vec, Word2Vec from gensim.models import KeyedVectors from gensim.utils import tokenize

# Chargement de nos données (les 1000 tweets) df = pd.DataFrame(pd.read_pickle("tweets.txt")) df.columns = ["tweets"] df.head()

# Exemple de tweet df["tweets"][998]

# Tokenisation des tweets df["tweets_tok"] = [list(tokenize(tweet,deacc=True,lower=True)) for tweet in df["tweets"]] df.head()

# Nom du fichier (ou chemin d'accès aux données) file_name= "frWac_no_postag_no_phrase_700_skip_cut50.bin" # Chargement du modèle pré-entrainé model = KeyedVectors.load_word2vec_format(file_name, binary=True, unicode_errors="ignore") print("Le modèle pré-entrainé a un vocabulaire qui contient {} mots distincts".format(len(model.wv.vocab)))

# Initialisation du modèle ## Dim des vecteurs : 700 ## Fréquence minimale des mots : 1 ## Méthode utilisée : Skip-gram my_model = Word2Vec(size=700, min_count=1,sg = 1)

# Création du vocabulaire Vocab = list(df["tweets_tok"]) my_model.build_vocab(Vocab) # Nombre de tweets utilisés dans notre corpus total_examples = my_model.corpus_count print("{} tweets ont été utilisés pour créer le vocabulaire de notre corpus.".format(total_examples)) # Taille du vocabulaire de notre modèle print("Le vocabulaire comporte {} mots distincts".format(len(my_model.wv.vocab)))

# Ajout du vocabulaire du modèle pré-entrainé à notre modèle my_model.build_vocab([list(model.vocab.keys())], update=True) # Taille du vocabulaire de notre modèle print("Le vocabulaire comporte maintenant {} mots distincts".format(len(my_model.wv.vocab)))

# Intersection des matrices my_model.intersect_word2vec_format(file_name, binary=True, lockf=1.0)

# Vecteur du mot "assurance" my_model['assurance']

# Le mot "groupama" est-il dans le vocabulaire de notre modèle ? 'groupama' in my_model.wv.vocab

# Affichage des 5 premiers mots du vocabulaire print(list(my_model.wv.vocab.keys())[:5])

my_model.most_similar("assurance")

my_model.most_similar("bienveillance")

# Similarité des mots "assurer" et "assurance" my_model.similarity('assurer','assurance')

# Similarité des mots "bienveillance" et "assurance" my_model.similarity('bienveillance', 'assurance')

# Fonction permettant de renvoyer une erreur # si un mot du groupe de mots n'est pas dans le vocabulaire def get_unmatching_word(words): for word in words: if not word in my_model.wv.vocab: print("Word is not in vocabulary:", word) return None return my_model.wv.doesnt_match(words)

# Trouver l'intrus dans une liste de mots get_unmatching_word(['assurance', 'sinistre', 'tomate', 'garantie'])

my_model.most_similar(positive=['réclamation','assurance'], negative=['sinistre'], topn=6)