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一、词向量引入
先来考虑一个问题：如何能将文本向量化呢？听起来比较抽象，我们可以先从人的角度来思考。
如何用一个数值向量描述一个人呢？只用身高或者体重，还是综合其各项指标呢？当然是综合各项指标能更加准确的描述一个人啦，具体什么指标还得看你能收集到什么指标。比如除了常规的身高、体重外，我们还可以用人的性格，从内向到外向设置为从-1到+1，人的性格让“专家”去打分，从而获取人性格的数值化数据。
只要有了向量，就可以用不同方法（欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、余弦相似度等）来计算两个向量之间的相似度了！
通常来说，向量的维度越高，能提供的信息也就越多，从而计算结果的可靠性就更值得信赖
现在回到正题，如何描述词的特征？通常都是在词的层面上来构建特征。Word2Vec就是要把词转化为向量。
下图展示了一个50维的词向量：
假设现在已经拿到了一份训练好的词向量，其中每一个词都表示为50维的向量，如下图所示：
如果将它们在热度图中显示，结果如下：
在结果中可以发现，相似的词在特征表达中比较相似，也就是说明词的特征是有实际意义的！
二、词向量模型
在词向量模型中输入和输出是什么？中间这个黑盒又是什么？
如下图所示，在词向量模型中，输入可以是多个词。例如下面所示的，输入是 Thou 和 shalt，模型的任务是预测它们的下一个词是什么。
最后一层连接了 SoftMax，所以网络的输出是所有词可能是下一个词的概率。
那么有人就会问了，输入是文字，文字怎么输入到神经网络中啊 ？这个问题很好，我们通常会用一个 Embedding 层来解决这个问题。如下图所示，在神经网络初始化的时候，我们会随机初始化一个 N×K 的矩阵，其中 N 是 词典的大小，K 是词向量的维数（一个自行设定的超参数）。然后，我们会用一个 N×N 的矩阵和 N×K 的矩阵相乘，得到一个新的 N×K的矩阵向下进行前向传播。其中，N×N 的矩阵会在输入的文字的对应对角线上设置为1，其余位置均为0。N×K 的矩阵是随机初始化的，通过反向传播进行更新调整。
下面展示了一个例子（假设输入的两个词在词典中的位置是2和3处）：
三、训练数据构建
问：我们的训练数据应该从哪找呢？
答：一切具有正常逻辑的语句都可以作为训练数据。如小说、论文等。
如果我们有一个句子，那么我们可以按照下面你的方式构建数据集，选出前三个词，用前两个作为词模型的输入，最后一个词作为词模型输出的目标，继而进行训练。如下图所示：
然后，我们还可以将”窗口“往右平移一个词，如下图所示，构造一个新的训练数据
当然，这个”窗口“的宽度也是可以自己设置的，在上例中，窗口宽度设置为 3，也可以设置为 4、5、6 等等
四、不同模型对比
4.1 CBOW
CBOW的全称是continuous bag of words（连续词袋模型）。其本质也是通过context word（背景词）来预测target word（目标词）。
CBOW之所以叫连续词袋模型，是因为在每个窗口内它也不考虑词序信息，因为它是直接把上下文的词向量相加了，自然就损失了词序信息。CBOW抛弃了词序信息，指的就是在每个窗口内部上下文直接相加而没有考虑词序。
用 CBOW 构造数据集的例子如下图所示：
4.2 Skip-gram 模型
Skip-gram 模型和 CBOW 相反，Skip-gram 模型的输入是一个词汇，输出则是该词汇的上下文。如下图所示：
下面举一个例子，设”窗口“宽度为5，每次用”窗口“的第三个也就是中的词汇作为输入，其余上下文作为输出，分别构建数据集，如下图所示：
然后用构建好的数据集丢给词模型进行训练，如下图所示：
如果一个语料库稍微大一点，可能的结果就太多了，最后一层 SoftMax 的计算就会很耗时，有什么办法来解决吗？
下面提出了一个初始解决方案：假设，传统模型中，我们输入 not ，希望输出是 thou，但是由于语料库庞大，最后一层 SoftMax 太过耗时，所以我们可以改为：将 not 和 thou 同时作为输入，做一个二分类问题，类别 1 表示 not 和 thou 是邻居，类别 0 表示它们不是邻居。
上面提到的解决方案出发点非常好，但是由于训练集本来就是用上下文构建出来的，所以训练集构建出来的标签全为 1 ，无法较好的进行训练，如下图所示：
改进方案：加入一些负样本（负采样模型），一般负采样个数为 5 个就好，负采样示意图如下图所示：
4.3 CBOW 和 Skip-gram 对比
五、词向量训练过程
5.1 初始化词向量矩阵
5.2 训练模型
通过神经网络反向传播来计算更新，此时不光更新权重参数矩阵W，也会更新输入数据
训练完成后，我们就得到了比较准确的 Word Embeddings，从而得到了每个词的向量表示！！！
六、Python 代码实战
完整代码和数据集：基于PyTorch实现的词向量模型
6.1 Model
from torch import nn
classDNN(nn.Module):def__init__(self, vocabulary_size, embedding_dim):super(DNN, self).__init__()
self.embedding = nn.Linear(vocabulary_size, embedding_dim, bias=False)print("embedding_size:",list(self.embedding.weight.size()))
self.layers = nn.Sequential(
nn.Linear(vocabulary_size * embedding_dim, embedding_dim //2),
nn.LeakyReLU(),
nn.Linear(embedding_dim //2,4),
nn.LeakyReLU(),
nn.Linear(4,1),)# Mean squared error loss
self.criterion = nn.MSELoss()# self.criterion = nn.CrossEntropyLoss()defforward(self, x):
x = self.embedding(x)
x = x.view(x.size()[0],-1)
x = self.layers(x)
x = x.squeeze(1)return x
defcal_loss(self, pred, target):""" Calculate loss """return self.criterion(pred, target)
6.2 DataSet
import random
import numpy as np
from torch.utils.data import Dataset
classMyDataSet(Dataset):def__init__(self, features, labels):
self.features = features
self.labels = labels
def__getitem__(self, index):return self.features[index], self.labels[index]def__len__(self):returnlen(self.features)defget_data_set(data_path, window_width, window_step, negative_sample_num):withopen(data_path,'r', encoding='utf-8')asfile:
document =file.read()
document = document.replace(",","").replace("?","").replace(".","").replace('"','')
data = document.split(" ")print(f"数据中共有 {len(data)} 个单词")# 构造词典
vocabulary =set()for word in data:
vocabulary.add(word)
vocabulary =list(vocabulary)print(f"词典大小为 {len(vocabulary)}")# index_dict
index_dict =dict()for index, word inenumerate(vocabulary):
index_dict[word]= index
# 开始滑动窗口，构造数据
features =[]
labels =[]
neighbor_dict =dict()for start_index inrange(0,len(data), window_step):if start_index + window_width -1<len(data):
mid_index =int((start_index + start_index + window_width -1)/2)for index inrange(start_index, start_index + window_width):if index != mid_index:
feature = np.zeros((len(vocabulary),len(vocabulary)))
feature[index_dict[data[index]]][index_dict[data[index]]]=1
feature[index_dict[data[mid_index]]][index_dict[data[mid_index]]]=1
features.append(feature)
labels.append(1)if data[mid_index]in neighbor_dict.keys():
neighbor_dict[data[mid_index]].add(data[index])else:
neighbor_dict[data[mid_index]]={data[index]}# 负采样for _ inrange(negative_sample_num):
random_word = vocabulary[random.randint(0,len(vocabulary))]for word in vocabulary:if random_word notin neighbor_dict.keys()or word notin neighbor_dict[random_word]:
feature = np.zeros((len(vocabulary),len(vocabulary)))
feature[index_dict[random_word]][index_dict[random_word]]=1
feature[index_dict[word]][index_dict[word]]=1
features.append(feature)
labels.append(0)break# 返回dataset和词典return MyDataSet(features, labels), vocabulary, index_dict
6.3 Main
import random
from math import sqrt
import numpy as np
import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from Python.机器学习.唐宇迪机器学习.词向量.DataSet import get_data_set
from Python.机器学习.唐宇迪机器学习.词向量.Model import DNN
defsame_seed(seed):"""
Fixes random number generator seeds for reproducibility
固定时间种子。由于cuDNN会自动从几种算法中寻找最适合当前配置的算法，为了使选择的算法固定，所以固定时间种子
:param seed: 时间种子
:return: None
"""
torch.backends.cudnn.deterministic =True# 解决算法本身的不确定性，设置为True 保证每次结果是一致的
torch.backends.cudnn.benchmark =False# 解决了算法选择的不确定性，方便复现，提升训练速度
np.random.seed(seed)# 按顺序产生固定的数组，如果使用相同的seed，则生成的随机数相同， 注意每次生成都要调用一次
torch.manual_seed(seed)# 手动设置torch的随机种子，使每次运行的随机数都一致
random.seed(seed)if torch.cuda.is_available():# 为GPU设置唯一的时间种子
torch.cuda.manual_seed(seed)
torch.cuda.manual_seed_all(seed)deftrain(model, train_loader, config):# Setup optimizer
optimizer =getattr(torch.optim, config['optimizer'])(
model.parameters(),**config['optim_hyper_paras'])
device = config['device']
epoch =0while epoch < config['n_epochs']:
model.train()# set model to training mode
loss_arr =[]for x, y in train_loader:# iterate through the dataloader
optimizer.zero_grad()# set gradient to zero
x, y = x.to(device).to(torch.float32), y.to(device).to(torch.float32)# move data to device (cpu/cuda)
pred = model(x)# forward pass (compute output)
mse_loss = model.cal_loss(pred, y)# compute loss
mse_loss.backward()# compute gradient (backpropagation)
optimizer.step()# update model with optimizer
loss_arr.append(mse_loss.item())print(f"epoch: {epoch}/{config['n_epochs']} , loss: {np.mean(loss_arr)}")
epoch +=1print('Finished training after {} epochs'.format(epoch))deffind_min_distance_word_vector(cur_i, vector, embeddings, vocabulary):defcalc_distance(v1, v2):# 计算欧式距离
distance =0for i inrange(len(v1)):
distance += sqrt(pow(v1[i]- v2[i],2))return distance
min_distance =None
min_i =-1for i, word inenumerate(vocabulary):if cur_i != i:
distance = calc_distance(vector, embeddings[i].tolist())if min_distance isNoneor min_distance > distance:
min_distance = distance
min_i = i
return min_i
if __name__ =='__main__':
data_path ='./data/data.txt'
config ={'seed':3407,# Your seed number, you can pick your lucky number. :)'device':'cuda'if torch.cuda.is_available()else'cpu','n_epochs':20,# Number of epochs.'batch_size':64,'optimizer':'Adam','optim_hyper_paras':{# hyper-parameters for the optimizer (depends on which optimizer you are using)'lr':0.001,# learning rate of optimizer},'embedding_dim':6,# 词向量长度'window_width':5,# 窗口的宽度'window_step':2,# 窗口滑动的步长'negative_sample_num':10# 要增加的负样本个数}
same_seed(config['seed'])
data_set, vocabulary, index_dict = get_data_set(data_path, config['window_width'], config['window_step'],
config['negative_sample_num'])
train_loader = DataLoader(data_set, config['batch_size'], shuffle=True, drop_last=False, pin_memory=True)
model = DNN(len(vocabulary), config['embedding_dim']).to(config['device'])
train(model, train_loader, config)# 训练完，看看embeddings，展示部分词的词向量，并找到离它最近的词的词向量
embeddings = torch.t(model.embedding.weight)for i inrange(10):print('%-50s%s'%(f"{vocabulary[i]} 的词向量为 :",str(embeddings[i].tolist())))
min_i = find_min_distance_word_vector(i, embeddings[i].tolist(), embeddings, vocabulary)print('%-45s%s'%(f"离 {vocabulary[i]} 最近的词为 {vocabulary[min_i]} , 它的词向量为 :",str(embeddings[min_i].tolist())))print('-'*200)
6.4 运行输出
数据中共有 1803 个单词
词典大小为 511
embedding_size:[6,511]
epoch:0/20, loss:0.0752271132772429
epoch:1/20, loss:0.01744390495137818
epoch:2/20, loss:0.0030546926833554416
epoch:3/20, loss:0.0025285633501449696
epoch:4/20, loss:0.002311844104776371
epoch:5/20, loss:0.002020565740071776
epoch:6/20, loss:0.001762585903602405
epoch:7/20, loss:0.0015661540336415719
epoch:8/20, loss:0.0013828050599872846
epoch:9/20, loss:0.0010562216170033104
epoch:10/20, loss:0.0008050707044451867
epoch:11/20, loss:0.0006666925565903575
epoch:12/20, loss:0.0005228724374622592
epoch:13/20, loss:0.00041554564311234953
epoch:14/20, loss:0.0003863844721659884
epoch:15/20, loss:0.00024095189464708056
epoch:16/20, loss:0.0001828093964042254
epoch:17/20, loss:0.0001404089290716863
epoch:18/20, loss:0.00010190787191819701
epoch:19/20, loss:6.971220871894714e-05
Finished training after 20 epochs
well 的词向量为 :[0.2800050377845764,-0.28451332449913025,-0.288005530834198,-0.3119206130504608,0.2786404490470886,0.31298771500587463]
离 well 最近的词为 first , 它的词向量为 :[0.11318866163492203,-0.1251109391450882,-0.13063986599445343,-0.11296737194061279,0.1378508061170578,0.13971801102161407]--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
submitted 的词向量为 :[0.15754808485507965,-0.12277694046497345,-0.14227379858493805,-0.14454570412635803,0.05900704860687256,0.09546193480491638]
离 submitted 最近的词为 benefit , 它的词向量为 :[0.13462799787521362,-0.10862613469362259,-0.10275529325008392,-0.07748148590326309,0.10121206194162369,0.10051087290048599]--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
even 的词向量为 :[-0.11601416021585464,-0.10113148391246796,-0.1214226558804512,-0.10180512815713882,-0.09548257291316986,-0.11160479485988617]
离 even 最近的词为 working , 它的词向量为 :[-0.1340179741382599,-0.10384820401668549,-0.1085871234536171,-0.09771087765693665,-0.09202782064676285,-0.11302905529737473]--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
thus 的词向量为 :[0.1400231420993805,0.11062948405742645,-0.13136275112628937,-0.14278383553028107,0.0380394384264946,0.1342836171388626]
离 thus 最近的词为 problem , 它的词向量为 :[0.13799253106117249,0.12232215702533722,-0.11594908684492111,-0.14511127769947052,0.11674903333187103,0.14989981055259705]--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
so 的词向量为 :[-0.13579697906970978,-0.1544174700975418,-0.13814400136470795,0.1473793238401413,-0.13407182693481445,-0.16138871014118195]
离 so 最近的词为 role , 它的词向量为 :[-0.13371147215366364,-0.1268460601568222,-0.12891902029514313,0.10279709100723267,-0.11447536945343018,-0.14199912548065186]--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
decisions 的词向量为 :[-0.11366508901119232,0.16771574318408966,0.1678972989320755,-0.1269330531358719,-0.05488301441073418,0.03212495520710945]
离 decisions 最近的词为 graduation , 它的词向量为 :[-0.1385655254125595,0.11743943393230438,0.16122682392597198,-0.08773274719715118,-0.10684341937303543,-0.018613960593938828]--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
retained 的词向量为 :[0.1318095624446869,0.1072487011551857,-0.09701842069625854,0.12827205657958984,-0.07958601415157318,0.12242742627859116]
离 retained 最近的词为 but , 它的词向量为 :[0.12475789338350296,0.10641714930534363,-0.10653595626354218,0.10686526447534561,-0.11097636818885803,0.12155742198228836]--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------not 的词向量为 :[0.11732926964759827,-0.1214861199259758,-0.12549108266830444,-0.14001798629760742,-0.11948511749505997,0.10462098568677902]
离 not 最近的词为 we , 它的词向量为 :[0.11353950947523117,-0.12036407738924026,-0.12329546362161636,-0.10175121575593948,-0.11156024783849716,0.08613568544387817]--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
agree 的词向量为 :[0.1323355734348297,0.07596761733293533,-0.1199847161769867,-0.07760312408208847,0.12063225358724594,-0.12207814306020737]
离 agree 最近的词为 attitudes , 它的词向量为 :[0.1297885924577713,0.0682920590043068,-0.11543254554271698,-0.08852613717317581,0.1026940643787384,-0.15329356491565704]--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
our 的词向量为 :[-0.005921764764934778,0.13929229974746704,-0.12112995237112045,0.11011514812707901,0.10238232463598251,0.11239470541477203]
离 our 最近的词为 iron-faced , 它的词向量为 :[-0.11445378512144089,0.12393463402986526,-0.12114288657903671,0.11323738098144531,0.1026541218161583,0.11349711567163467]--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
本文转载自: https://blog.csdn.net/weixin_51545953/article/details/128622118
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