#!/usr/bin/env?python
#*-?coding:?utf-8?-*-
from?__future__?import?print_function
import?os
import?math
import?urllib.request
import?zipfile
import?random
import?collections
import?numpy?as?np
import?tensorflow?as?tf
url?=?‘http://mattmahoney.net/dc/‘

‘‘‘Step1:??download?dataset‘‘‘
def?may_download（filename?expected_bytes）:
	if?not?os.path.exists（filename）:
		filename?_?=?urllib.request.urlretrieve（url?+?filename?filename）
	statinfo?=?os.stat（filename）
	if?statinfo.st_size?==?expected_bytes:
		print（‘Found?and?verified‘?filename）
	else:
		print（statinfo.st_size）
		raise?Exception（‘Failed?to?verify?‘?+?filename）
	return?filename

filename?=?may_download（‘text8.zip‘?31344016）

‘‘‘Step2:?data?transformation‘‘‘
def?read_data（filename）:
	with?zipfile.ZipFile（filename）?as?f:
		data?=?tf.compat.as_str_any（f.read（f.namelist（）[0]））.split（）
	return?data

“““Test“““
words?=?read_data（filename）
print（‘Datas?size‘?len（words））

‘‘‘Step3:?make?dataset‘‘‘
vocabulary_size?=?50000

def?build_dataset（words）:
	count?=?[[‘UNK‘?-1]]
	count.extend（collections.Counter（words）.most_common（vocabulary_size-1））
	dictionary?=?dict（）
	for?word?_?in?count:
		dictionary[word]?=?len（dictionary）
	data?=?list（）
	unk_count?=?0
	for?word?in?words:
		if?word?in?dictionary:
			index?=?dictionary[word]
		else:
			index?=?0
			unk_count?+=?1
		data.append（index）
	count[0][1]?=?unk_count
	reverse_dictionary?=?dict（zip（dictionary.values（）?dictionary.keys（）））

	return?data?count?dictionary?reverse_dictionary

data?count?dictionary?reverse_dictionary?=?build_dataset（words）
del?words

“““Test“““
print（‘Most?common?words?（+UNK）?‘?count[:5]）
print（‘Sample?data‘?data[:10]?[reverse_dictionary[i]?for?i?in?data[:10]]）

‘‘‘Step4:?generate?training?samples‘‘‘
data_index?=?0

def?generate_batch（batch_size?num_skips?skip_window）:
	global?data_index
	assert?batch_size?%?num_skips?==?0
	assert?num_skips?<=?（2?*skip_window）
	batch?=?np.ndarray（shape=（batch_size）?dtype=np.int32）
	labels?=?np.ndarray（shape=（batch_size?1）?dtype=np.int32）
	span?=?2?*?skip_window?+?1
	buffer?=?collections.deque（maxlen=span）

	for?_?in?range（span）:
		buffer.append（data[data_index]）
		data_index?=?（data_index?+?1）?%?len（data）
	for?i?in?range（batch_size?//?num_skips）:
		target?=?skip_window
		targets_to_avoid?=?[skip_window]
		for?j?in?range（num_skips）:
			while?target?in?targets_to_avoid:
				target?=?random.randint（0?span?-1）
			targets_to_avoid.append（target）

			batch[i?*?num_skips?+?j]?=?buffer[skip_window]
			labels[i?*?num_skips?+?j?0]?=?buffer[target]
		buffer.append（data[data_index]）
		data_index?=?（?data_index?+?1）?%?len（data）

	return?batch?labels

“““Test“““
batch?labels?=?generate_batch（batch_size=8?num_skips=2?skip_window=1）
for?i?in?range（8）:
	print（batch[i]?reverse_dictionary[batch[i]]?‘->‘?labels[i?0]?reverse_dictionary[labels[i?0]]）

‘‘‘Step?5:?training‘‘‘
batch_size?=?128
embedding_size?=?128
skip_window?=?128
num_skips?=?2
valid_size?=?16
valid_window?=?100
valid_examples?=?