如何理解word2vec，以及相应库的使用

最新推荐文章于 2024-11-21 19:42:34 发布

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分类专栏：深度学习自然语言处理 python 文章标签：神经网络深度学习人工智能机器学习 python

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1.什么是word2vec

如果用一句比较简单的话来总结，word2vec是用一个一层的神经网络(即CBOW)把one-hot形式的稀疏词向量映射称为一个n维(n一般为几百)的稠密向量的过程。
在 NLP 中，把 x 看做一个句子里的一个词语，y 是这个词语的上下文词语，那么这里的 f，便是 NLP 中经常出现的『语言模型』（language model），这个模型的目的，就是判断 (x,y) 这个样本，是否符合自然语言的法则，更通俗点说就是：词语x和词语y放在一起，是不是人话。
Word2vec 正是来源于这个思想，但它的最终目的，不是要把 f 训练得多么完美，而是只关心模型训练完后的副产物——模型参数（这里特指神经网络的权重），并将这些参数，作为输入 x 的某种向量化的表示，这个向量便叫做——词向量。

2.CBOW和Skip-Gram

word2vec里面有两个重要的模型-CBOW模型(Continuous Bag-of-Words Model)与Skip-gram模型。

### word2vec

CBOW就是根据某个词前面的C个词或者前后C个连续的词，来计算某个词出现的概率
其中CBOW很好理解，输入是窗口内的其他的词的one-hot，输出是中间的词的one-hot
Skip-Gram Model相反，是根据某个词，然后分别计算它前后出现某几个词的各个概率
Skip-Gram输入输出数据如下图:

3.Skip-Gram的训练数据

在这里插入图片描述

3.CBOW的训练过程

在这里插入图片描述

词向量最简单的方式是1-of-N的one-hot方式。onehot对于同学们来说都很熟悉了，也就是从很大的词库corpus里选V个频率最高的词(忽略其他的) ，V一般比较大，比如V＝10W，固定这些词的顺序，然后每个词就可以用一个V维的稀疏向量表示。

在上图中
1. Input layer是输出层：是上下文单词的one-hot表示。假设单词向量空间的维度为V，即整个词库corpus大小为V，上下文单词窗口的大小为C。
2. 假设最终词向量的维度大小为N，则图中的权值共享矩阵为W。W的大小为 V * N，并且初始化。
3. 假设语料中有一句话”我爱你”。如果我们现在关注”爱”这个词，令C=2，则其上下文为”我”,”你”。模型把”我” “你”的one-hot形式作为输入。易知其大小为1*V。C个1*V大小的向量分别跟同一个V * N大小的权值共享矩阵W相乘，得到的是C个1*N大小的隐层hidden layer。
4. C个1*N 大小的hidden layer求和之后取平均，得到一个1 * N大小的向量，即图中的Hidden layer。
5. 输出权重矩阵W’为N * V，并进行相应的初始化工作。
6. 将得到的Hidden layer向量 1*N与W’相乘，并且用softmax处理，得到1*V的向量，此向量的每一维代表corpus中的一个单词。概率中最大的index所代表的单词为预测出的中间词。
7. 与原始预料中的one-hot比较，迭代求损失的极小值。
该模型训练过程中得出的权值矩阵 $W_{V \times N}$ 就是我们最后需要的词向量表示。

gensim库

class gensim.models.word2vec.Word2Vec(sentences=None,
                                      size=100,
                                      alpha=0.025,
                                      window=5, 
                                      min_count=5, 
                                      max_vocab_size=None, 
                                      sample=0.001,
                                      seed=1,
                                      workers=3,
                                      min_alpha=0.0001, 
                                      sg=0, 
                                      hs=0,
                                      negative=5, 
                                      cbow_mean=1, 
                                      hashfxn=<built-in function hash>,
                                      iter=5,
                                      null_word=0, 
                                      trim_rule=None, 
                                      sorted_vocab=1, 
                                      batch_words=10000)

参数

参数	含义
sentences	可以是一个list，对于大语料集，建议使用BrownCorpus,Text8Corpus或lineSentence构建。
sg	用于设置训练算法，默认为0，对应CBOW算法；sg=1则采用skip-gram算法。
size	是指特征向量的维度，默认为100。大的size需要更多的训练数据,但是效果会更好. 推荐值为几十到几百。
window	表示当前词与预测词在一个句子中的最大距离是多少
alpha	是学习速率
min_alpha	最小的学习率，训练的过程中学习率会递减到这个值
seed	用于随机数发生器。与初始化词向量有关。
min_count	可以对字典做截断. 词频少于min_count次数的单词会被丢弃掉, 默认值为5
max_vocab_size	设置词向量构建期间的RAM限制。如果所有独立单词个数超过这个，则就消除掉其中最不频繁的一个。每一千万个单词需要大约1GB的RAM。设置成None则没有限制。
sample	高频词汇的随机降采样的配置阈值，默认为1e-3，范围是(0,1e-5)
workers	参数控制训练的并行数。
hs	如果为1则会采用hierarchica·softmax技巧。如果设置为0（defau·t），则negative sampling会被使用。
negative	如果>0,则会采用negative samping，用于设置多少个noise words。通常在[5-20]。如果是0则没有negative sampling使用。
cbow_mean	如果为0，则采用上下文词向量的和，如果为1（defau·t）则采用均值。只有使用CBOW的时候才起作用。
hashfxn	hash函数来初始化权重。默认使用python的hash函数
iter	迭代次数，默认为5
trim_rule	用于设置词汇表的整理规则，指定那些单词要留下，哪些要被删除。可以设置为None（min_count会被使用）或者一个接受()并返回RU·E_DISCARD,uti·s.RU·E_KEEP或者uti·s.RU·E_DEFAU·T的函数。
sorted_vocab：	如果为1（defaut），则在分配word index 的时候会先对单词基于频率降序排序。
batch_words	每一批的传递给线程的单词的数量，默认为10000