上一步我们做了分词：
中文NLP的第一步：分词，基于 PaddleHub 实现，绝对小白友好（学习心得）
第二步是把分词结果，对照词表转化成 ID
词表是什么呢？
首先我们要知道，中文字符是没办法直接计算的，更不要说进一步的操作了，所以我们需要的是词嵌入，获得 word embedding，详见：
为什么NLP中需要词嵌入 word embeddings（学习心得）
而词语要转化为 word embedding 之前，先要根据词表转化为对应的序号 ID，这样转化程序才知道你转化的是哪个词
所以这里面是 2 重对应关系：
这里我们直接使用 PaddleHub 提供的 word2vec_skipgram 模型
Word2vec 是常用的词嵌入（word embedding）模型。该PaddleHub Module基于Skip-gram模型，在海量百度搜索数据集下预训练得到中文单词预训练词嵌入。其支持Fine-tune。Word2vec的预训练数据集的词汇表大小为1700249，word embedding维度为128。
模型介绍：
word2vec_skipgram
模型论文：
Efficient Estimation of Word Representations in
Vector Space
程序实现：
import paddlehub as hub
from paddlehub.reader.tokenization import load_vocab
raw_data = [
["你觉得明天是个晴天吗","我看还是下雨的可能性大"],
["中国哪家公司的人工智能最牛呢"],
["我在山上看见爱因斯坦"],
["我把车把一把把住了"]
]
lac = hub.Module(name="lac")
tokens = []
for texts in raw_data:
results = lac.lexical_analysis(texts=texts, use_gpu=False, batch_size=1)
for result in results: # 取得结果列表中的一个元素
print(result)
tokens.append(result['word'])
# 这是把 中文词语 转化为 词表 中对应 ID 的函数
def convert_tokens_to_ids(vocab, tokens): # 输入为词表，和要转化的 text
wids = [] # 初始化一个空的集合，用于存放输出
#tokens = text.split(" ") # 将传入的 text 用 空格 做分割，变成 词语字符串 的列表
for token in tokens: # 每次从列表里取出一个 词语
wid = vocab.get(token, None)
if not wid:
wid = vocab["unknown"]
wids.append(wid)
return wids
module = hub.Module(name="word2vec_skipgram") # 实例化 word2vec_skipgram 模型
vocab = load_vocab(module.get_vocab_path()) # 获得 词表 字典
# 我们要获取词表，直接利用 paddlehub.reader.tokenization 中的 load_vocab 函数即可
# load_vocab 函数的输入是具体的词表文件，这里我们用 word2vec_skipgram 附带的词表
# 模块的实例化对象 module 下，用 get_vocab_path() 方法
# 该方法可以在指定的 Module 中（这里就是word2vec_skipgram）查找 assets 文件夹下面有没有 vocab.txt 文件
# 如果找到，则返回该文件的 具体文件路径
# load_vocab 函数的返回值是一个 字典，里面 key 为 词语，value 是词语对应的 ID
tokens_ids = []
for item in tokens:
item_ids = convert_tokens_to_ids(vocab, item) # 获得组成句子的 词语 的 ID 列表
tokens_ids.append(item_ids)
for i in range(len(tokens)):
print("token: %s; id: %s" % (tokens[i], tokens_ids[i]))
运行结果：
token: ['你', '觉得', '明天', '是', '个', '晴天', '吗']; id: [42, 1405, 3867, 10, 132, 15549, 19]
token: ['我', '看', '还是', '下雨', '的', '可能性', '大']; id: [28, 104, 155, 9785, 4, 15268, 76]
token: ['中国', '哪家', '公司', '的', '人工智能', '最', '牛', '呢']; id: [38, 586, 99, 4, 3258, 115, 1721, 286]
token: ['我', '在', '山上', '看见', '爱因斯坦']; id: [28, 21, 19869, 4500, 18837]
token: ['我', '把', '车', '把', '一把把', '住', '了']; id: [28, 166, 244, 166, 400305, 1827, 17]
OK，词语的 ID 转化完成！
