def gerar_modelo(self, modelo):
'''
Treina o modelo selecionado, salvando-o. Após, cria a matrix de similaridade para o corpus transformado.
Parâmetros:
modelo (str) --> nome do modelo: "tfidf", "tfidf_pivot", "lsi", "lda" ou "doc2vec"
Retorno: None
'''
# Verifica se o modelo foi implementado
if modelo not in self._modelos:
print(f'O modelo "{modelo}" não foi implementado.')
return
# Define os nomes dos arquivos
arq_model = os.path.join(
self.corpus._pastas['modelos'],
f'{self.corpus._link_nome}.{self._exts[modelo]}')
arq_index = os.path.join(self.corpus._pastas['indices'],
f'{self.corpus._link_nome}_{modelo}.idx')
# Gera o modelo solicitado
if modelo == 'tfidf':
# Inicializa o modelo
corpus_train = self.corpus.corpus(tipo='bow')
num_features = self.corpus.num_tokens
model = TfidfModel(corpus=corpus_train,
id2word=self.corpus.dicionario())
elif modelo == 'tfidf_pivot':
# Inicializa o modelo
corpus_train = self.corpus.corpus(tipo='bow')
num_features = self.corpus.num_tokens
model = TfidfModel(corpus=corpus_train,
id2word=self.corpus.dicionario(),
smartirs='nfu',
pivot=self.corpus.num_tokens /
self.corpus.num_docs)
elif modelo == 'lda':
# Inicializa o modelo
corpus_train = self.corpus.corpus(tipo='bow')
num_features = self._modelos[modelo]['num_topics']
model = LdaModel(corpus=corpus_train,
id2word=self.corpus.dicionario(),
num_topics=num_features)
elif modelo == 'lsi':
# Inicia o modelo
corpus_train = self.corpus.corpus(tipo='tfidf')
num_features = self._modelos[modelo]['num_topics']
model = LsiModel(corpus=corpus_train,
id2word=self.corpus.dicionario(),
num_topics=num_features)
elif modelo == 'doc2vec':
# Instancia o modelo Doc2Vec
corpus_train = self.corpus.corpus(tipo='tagged')
num_features = self._modelos[modelo]['vector_size']
model = Doc2Vec(vector_size=num_features,
workers=mp.cpu_count() / 2,
alpha=self._modelos[modelo]['alpha'],
min_alpha=self._modelos[modelo]['min_alpha'])
# Obtém o vocabulário do corpus para treinar o modelo Doc2Vec
model.build_vocab(corpus_train)
# Treina o modelo Doc2Vec
model.train(corpus_train,
total_examples=model.corpus_count,
epochs=model.epochs)
else:
print(f'O modelo "{modelo}" não foi implementado.')
return
# Salva o modelo treinado
model.save(self._arqs['modelos'][modelo])
# Define o corpus para a matriz de similaridade
if modelo == 'doc2vec': corpus = Doc2VecCorpus(model)
else: corpus = model[corpus_train]
# Gera o index a partir do modelo serializado
index = Similarity(output_prefix=self._arqs['indices'][modelo],
corpus=corpus,
num_features=num_features)
# Salva o índice
index.save(self._arqs['indices'][modelo])
