这篇博客介绍了一个RNN起名器的基本思路和数据获取。
1. 起因
学习完一些RNN的基础知识，看过一些学术论文以后，像通过一个小项目来练练手。一来加强对模型本身的理解；二来可以提高编码能力和对框架的熟悉程度。
受到char-rnn的启发，同时考虑到歌词生成和诗歌生成没有什么新意，于是决定写一个名字生成器。
2.思路
取名字在中国一直是一个稳定的需求，但是国内起名字，一般需要综合生辰八字，甚至还要居住地址，因为这样取出来的名字是独一无二的。让我们先简化需求，第一步，我们要达成的目标就是根据一个姓和指定的名字长度，输出一些名字。
这个需求和生成诗词没有本质的区别，最大的不同就是训练数据。
起初我的想法是找一些现有的人口普查数据，使用现有的人名信息作为训练数据；但是转念一想，这些现有的人名不一定是好名字。于是，我又上一些姓名网站找到了一些不错的姓名推荐。当然，我没有把这些姓名一个个check过，暂且认为这些推荐都是不错的名字吧。
3.数据获取
确定了目标数据源以后，就可以开启爬虫了。具体爬的是哪个网站我就不说了，直接给出爬虫的代码。爬虫的代码也不再解析了，代码上的注释写的很清楚，也不是重点。
4.字向量的训练
这个项目中用到的字向量，不是随机生成的；而是使用预训练的字向量，具体使用python第三方库：gensim。
下面简单总结下训练过程，参考这篇博客：
（一）.下载训练语料
使用中文wiki语料库(1.2G)作为训练语料。
（二）.安装gensim
使用pip安装即可：
pip install gensim
（三）.预处理训练语料
python 1_process_wiki.py zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 wiki.cn.text
1_process_wiki.py这个脚本目的是将训练语料的文本从xml文件中抽取出来。
生成的wiki.cn.text：
可以看到生成的语料都是繁体字，还包括一些英文。
（四）.繁体转简体
使用一种叫opencc的工具:OpenCC（github地址），直接下载源码，然后：
make
sudo make install
编译安装完毕以后：
opencc -i wiki.cn.text -o wiki.cn.text.jian -c t2s.json
生成的wiki.cn.text.jian：
（五）.删除其他字符
繁体转成简体后，要删除除了汉字字符外的其他字符。
汉字字符unicode范围：\u4e00-\u9fa5
可以通过下面的正则匹配：
ss = re.findall(ur'[\n\s\r\u4e00-\u9fa5]', line)
执行脚本2_remove_words.py：
python 2_remove_words.py wiki.cn.text.jian wiki.cn.text.jian.removed
生成的wiki.cn.text.jian.removed：
（六）.分割训练语料
既然是训练字向量，那么必须把每个字符分割开。
执行脚本3_seperate_char.py:
python 3_separate_words.py wiki.cn.text.jian.removed wiki.cn.text.jian.removed.sep
生成的wiki.cn.text.jian.removed.sep：
（七）.训练字向量
执行脚本4_train_word2vec_model.py:
python 4_train_word2vec_model.py wiki.cn.text.jian.removed.sep wiki.cn.text.jian.model wiki.cn.text.jian.vector
wiki.cn.text.jian.model：gensim可以直接加载的文件。
wiki.cn.text.jian.vector：其他程序也可以读取的以文本保存的向量文件。
生成的wiki.cn.text.jian.vector：
在gensim中测试：
注：myio.pretty()是我自己写的函数，只为print出list中的汉字。
