日本語のWikipediaの全文データを使ってWord2vecを訓練する方法についてまとめます。
Udemy【TensorFlow・Keras・Python3で学ぶ】時系列データ処理入門（RNN/LSTM, Word2Vec)の内容です。

環境

Ubuntu18.04

データをダウンロード

https://dumps.wikimedia.org/jawiki/latest/ からjawiki-latest-pages-articles.xml.bz2をダウンロードし、解凍する。

wp2txtを使って、xmlからテキストファイルを生成する

　wp2txtはrubyのgemなので、rubyがインストールされているかを確認する。

 $ ruby -v
 ruby 2.5.1p57 (2018-03-29 revision 63029) [x86_64-linux-gnu]

　ruby-devをインストールしないとエラーが出るので、rubyのバージョンを確認し、ruby-devをインストールする。

 $ sudo apt-get install ruby2.5-dev

　wp2txtを使って、jawiki-latest-pages-articles.xmlをtxtファイルに変換する。少し時間がかかる。

 $ wp2txt --input-file ./jawiki-latest-pages-articles.xml 

生成された複数のテキストファイルをjawiki.txtにまとめる。

 $ cat jawiki-latest-pages-articles*.txt > jawiki.txt

MeCabで分かち書きファイルを生成

jawiki_wakachi.txtという分かち書きファイルを生成する。これも時間がかかる。

mecab -b 100000 -Owakati jawiki.txt -o jawiki_wakachi.txt

'utf-8' codec can't decode bytes in position invalid continuation byte mecabというようなエラーが出た場合は

mecab -d /var/lib/mecab/dic/ipadic-utf8 -b 100000 -Owakati jawiki.txt -o jawiki_wakachi.txt

として、UTF-8の辞書を指定する。

word2vecで訓練する

Word2vecにjawiki_wakachi.txtを学習させる。

from gensim.models import word2vec
data = word2vec.Text8Corpus("jawiki_wakachi.txt")
model = word2vec.Word2Vec(data, size = 100)

このコードは実行に１日ほどかかる。

参考

Udemy【TensorFlow・Keras・Python3で学ぶ】時系列データ処理入門（RNN/LSTM, Word2Vec)
wp2txtでハマった話
Ubuntu 18.04 LTSのPythonでMeCabを動かす方法