在搜索领域query的处理变得越来越重要，其中分类就是很重要的一环，对query分类是比较难的工程，因为query普遍较短，含有的信息（熵）很少，所以很难进行分类，普遍的方法是对query进行扩展，例如抓取搜索引擎的结果，或是直接将query扩展到对应的doc，然后
在搜索领域query的处理变得越来越重要，其中分类就是很重要的一环，对query分类是比较难的工程，因为query普遍较短，含有的信息（熵）很少，所以很难进行分类，普遍的方法是对query进行扩展，例如抓取搜索引擎的结果，或是直接将query扩展到对应的doc，然后对doc进行分类，对doc分类就变得容易了，而且准确率比较高，最近看到word2vec很火，使用的是无监督的机器学习，也就是不需要标注数据，于是就研究了一下，看是否可以使用结果用于query分类扩展。
https://code.google.com/p/word2vec/
可以在上面下载具体的代码进行编译，生成相关的分析工具，上面的C代码写的有些“抽象”，以下有C++版本，看起来比较直观
https://github.com/jdeng/word2vec
可以在搜狗试验室中获取一些新闻数据，尽管比较老但是将就着用，其实感觉微博的数据会好些，一是数据量大，二是信息含量比较高（新鲜东西比较多），新闻的语料可以在
http://www.sogou.com/labs/dl/ca.html 上获取，只要简单的注册一下就可以，在windows下下载还是比较麻烦的，需要用ftp工具，实际上可以用windows自带的ftp.exe就可以下载。
1、在cmd窗口下执行 ftp ftp.labs.sogou.com
2、输入注册生成的用户名
3、输入注册生成的密码，然后就可以连接到ftp上
4、cd到对应的目录，执行dir或ls就可以看到具体的文件
5、get news_tensite_xml.full.tar.gz 就可以下载文件到个人文档目录了
语料是xml结构的，需要将新闻内容清洗出来
cat news_tensite_xml.dat | iconv -f gbk -t utf-8 -c | grep "" | sed 's\ \\' | sed 's\ \\' > news.txt
语料总计有1143394篇文章，分词后数据文件有2.2G，分词后的情况如下：
./word2vec -train out.txt -output vectors.bin -cbow 0 -size 200 -window 5 -negative 0 -hs 1 -sample 1e-3 -threads 12 -binary 1
这个过程可能需要一段时间的等待，运行完成后，会生成vectors.bin文件，接着就可以利用提供的余弦计算工具查看关键词的相关词了
执行./distance vectors.bin 然后输入想看的查询词就可以看到效果了。
可以看到针对实体名称，分析的结果还是很靠谱的，如果针对语料做些预处理相信结果会更好。
可以通过
./word2vec -train out.txt -output classes.txt -cbow 0 -size 200 -window 5 -negative 0 -hs 1 -sample 1e-3 -threads 12 -classes 500
对分析结果进行聚类用于query方面的分类，结果如下：
将单词去除后，结果还是比较可观的。
参考：
http://blog.csdn.net/zhaoxinfan/article/details/11069485
https://code.google.com/p/word2vec/
请关注我的博客 word2vec实践及对关键词聚类
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