前邊一節介紹了word2vec模型訓練同義詞，那麼在大資料量的情況下，我們自然想到了用spark來進行訓練。下面就介紹我們是如何實現spark上的模型訓練。
模型訓練的輸入是分好詞的語料，那麼就得實現spark上的分詞。
def
split
(jieba_list, iterator):
sentences =
for i in iterator:
try:
seg_list =
#out_str = ""
s = ""
for c in i:
ifnot c is
none:
s += c.encode('utf-8')
id = s.split("__")[0]
s = s.split("__")[1]
wordlist = jieba.cut(s, cut_all=false)
for word in wordlist:
out_str += word
out_str += " "
except:
continue
return sentences
word2vec = word2vec().setnumpartitions(50)
spark.sql("use jkgj_log")
df = spark.sql("select label1_name,label2_name from mid_dim_tag ")
df_list = df.collect()
spark.sparkcontext.broadcast(df_list)
diagnosis_text_in = spark.sql("select main_suit,msg_content from diagnosis_text_in where pt>='20170101'")
model = word2vec.fit(inp)
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