本文旨在帮助读者理解如何使用 Gensim 库加载和处理 GloVe 词向量，并探讨优化加载速度的多种方法。通过本文，你将学会直接加载 GloVe 格式的向量，以及如何将其保存为 Gensim 自身的格式，从而提升加载效率，特别是在需要频繁加载词向量的场景下。
直接加载 GloVe 词向量
Gensim 能够直接读取 GloVe 格式的向量，因为 GloVe 格式与 word2vec_format 几乎相同。唯一的区别在于 GloVe 格式缺少首行的向量数量声明。不过，Gensim 的 load_word2vec_format() 方法提供了 no_header 参数，可以忽略首行声明，从而正确加载 GloVe 向量。
以下代码展示了如何使用 Gensim 加载 GloVe 词向量：
from gensim.models import KeyedVectors
glove_vectors = KeyedVectors.load_word2vec_format('glove.6B/glove.6B.50d.txt', binary=False, no_header=True)这段代码会将 GloVe 词向量加载到 Gensim 的 KeyedVectors 对象中。
将 GloVe 向量保存为 Gensim 格式
虽然直接加载 GloVe 向量很方便，但在某些情况下，加载时间可能成为瓶颈。为了优化加载速度，可以将 GloVe 向量保存为 Gensim 自身的格式。
保存为 word2vec_format
你可以使用 save_word2vec_format() 方法将 KeyedVectors 对象保存为 word2vec_format。
glove_vectors.save_word2vec_format('ppl6B50d.bin', binary=True)这个方法可以将向量保存为二进制格式。不过，通常将文件压缩后保存可以节省更多的 I/O 时间。
glove_vectors.save_word2vec_format('ppl6B50d.bin.gz', binary=True)添加 .gz 后缀后，Gensim 会自动压缩/解压缩文件。加载压缩后的向量也很简单：
reloaded_vectors = KeyedVectors.load_word2vec_format('ppl6B50d.bin.gz', binary=True)保存为 Gensim 原生格式
如果加载时间至关重要，可以尝试将向量保存为 Gensim 的原生格式，通过 .save() 方法实现。Gensim 的格式基于 Python pickle，虽然速度可能不如原始格式，但它提供了将大型内部向量数组存储为单独的原始内存映射文件的选项。
glove_vectors.save('ppl6B50d.model')加载时，可以使用 mmap='r' 参数进行内存映射：
KeyedVectors.load('ppl6B50d.model', mmap='r')使用这种方法，操作系统可以直接将整个文件映射到内存中，避免了额外的解析开销和缓冲区复制。
注意事项：
- 使用 Gensim 原生 .save() 方法保存模型时，模型可能会被保存为多个文件，这些文件必须一起保存和移动。
- 内存映射仅在保存时未使用压缩（没有 .gz 后缀）的情况下有效。
- 如果将同一个只读模型加载到多个独立的系统进程中，使用内存映射可以让这些进程共享同一份内存，避免重复加载和内存占用。
总结
本文介绍了使用 Gensim 加载和处理 GloVe 词向量的多种方法，并重点讨论了优化加载速度的技巧。通过直接加载 GloVe 格式、保存为 word2vec_format 或 Gensim 原生格式，并结合压缩和内存映射等技术，你可以根据实际需求选择最合适的方案，提升词向量处理的效率。
