N2 - Embeddingbag与Embedding

最新推荐文章于 2025-12-02 15:55:42 发布

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#embedding #人工智能 #NLP #自然语言处理

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🍨 本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客
🍖 原作者：K同学啊

Embedding

Embedding是pytorch中最基本的词嵌入操作，tensorflow中也有相同的函数，功能是一样的。将每个离散的词汇映射到一个低维的连续向量空间中，并且保持了词汇之间的语义关系。在pytorch中，Embeeding的输入是一个整数张量，每个整数都代表着一个词汇的索引，输出是一个浮点型的张量，它代表着对应词汇的词嵌入向量。

嵌入层使用随机权重初始化，并将学习数据集中所有词的嵌入，它是一个灵活的层，可以以各种方式使用。如：

可以用作深度学习模型的一部分，其中嵌入与模型本身一起被学习
可以用于加载训练好的词嵌入模型
嵌入层往往被定义为网络的第一个隐藏层。

函数原型

torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None, max_norm=None, norm_type=2.0, scale_grad_by_freq=False, sparse=False, _weight=None, _freeze=False,device=None, dtype=None)

num_embeddings 词汇表的大小，最大整数index + 1
embedding_dim 词向量的维度

示例

import torch
import torch.nn as nn

vocab_szie = 12
embedding_dim = 4

embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)

# 造两个假的输入序列
input_sequence1 = torch.tensor([1, 5, 8], dtype=torch.long)
input_sequence2 = torch.tensor([2, 4], dtype=torch.long)

# 使用embedding层将输入转为词嵌入
embedded_sequence1 = embedding(input_sequence1)
embedded_sequence2 = embedding(input_sequence2)

print(embedded_sequence1)
print(embedded_sequence2)

执行结果
通过上面的例子，我们将大小为12的词汇表中的每个词汇映射到一个4维的向量空间中。

EmbeddingBag

EmbeddingBag是在Embedding的基础上进一步优化的工具，它可以直接处理不定长的句子，并且可以计算句子中所有词汇的词嵌入向量的均值或总和。在pytorch中，EmbeddingBag的输入是一个整数张量和一个偏移量张量，每个整数都代表着一个词汇的索引，偏移量则表示句子中每个词汇的位置，输出是一个浮点型的张量，每个浮点数都代表着对应句子的词嵌入向量的均值或总和。

示例

import torch
import torch.nn as nn

vocab_size =12
embedding_dim = 4

embedding_bag = nn.EmbeddingBag(vocab_size, embedding_dim, mode='mean')

# 造2个假的输入序列
input_sequence1 = torch.tensor([1, 5, 8], dtype=torch.long)
input_sequence2 = torch.tensor([2, 4], dtype=torch.long)

# 将两个序列拼接在一起
input_sequences = torch.cat([input_sequence1, input_sequence2])
# 创建一个偏移量张量
offsets = torch.tensor([0, len(input_sequence1)], dtype=torch.long)

embedding_bag = embedding_bag(input_sequences, offsets)

print(embedding_bag)

在上面的例子中，我们定义将大小为12的词汇表映射到4维向量的嵌入层，然后输入了两个句子，返回的结果形状为2,4，正好对应于句子的个数和向量的维度。

EmbeddingBag层中的mode参数用于指定如何对每个序列中的嵌入向量进行汇总，常用的模式有三种：sum、mean和max

sum 将每个序列中的嵌入向量相加
mean 将每个序列中的嵌入向量求平均值
max 将每个序列中的嵌入向量取最大值

mode的选取通常取决于具体的任务和数据集，例如：在文本分类任务中，通常使用mean模式，因为它可以捕捉到每个序列的平均嵌入，反映出序列的整体含义；而在序列标记任务中，通常使用sum模式，因为它可以捕捉到每个序列的所有信息，不会丢失任何关键信息。在实际应用中，可以根据具体的情况灵活选择汇总模式，以获得最佳效果。

任务

import jieba
# 文本处理
content = open('task.txt', 'r').read()
lines = content.strip().split('\n')

word_index = {}
index_word = {}
idx = 0

# 制作并获取字典序号
def get(word):
	global idx
	if word not in word_index:
		word_index[word] = idx
		index_word[idx] = word
		idx += 1
	return word_index[word]

vectors = []
for line in lines:
	vec = []
	for word in jieba.cut(line):
		i = get(word)
		vec.append(i)
	vectors.append(vec)

print('vocab_size:', len(word_index))
print('vector:', vectors)

输出结果

使用Embedding完成词嵌入

embedding = nn.Embedding(len(word_index), 32)

for vec in vectors:
	inputs = torch.tensor(vec, dtype=torch.long)
	output = embedding(inputs)
	print(output)

embedding嵌入

使用EmbeddingBag完成词嵌入

embedding_bag = nn.EmbeddingBag(len(word_index), 32, mode='mean')
offsets = torch.tensor([0, len(vectors[0])], dtype=torch.long)

inputs = torch.cat([torch.tensor(vec, dtype=torch.long) for vec in vectors])
outputs = embedding_bag(inputs, offsets)
print(outputs)

lEmbeddingBag输出

总结与心得体会

在没有进行代码实践以前，我一直以为词嵌入是基于输入的，不论是句子还是词汇，输出的都是固定维度的向量。也就是EmbeddingBag，而真正的Embedding是只针对词来做处理的。

还有一个值得注意的点是，EmbeddingBag层计算时要求输入的offsets其实是每个句子的起始索引。这里面包含了两个知识点，一个是，我们使用torch.cat实际将两个句子无缝合并成了一个向量。然后使用offsets来提供每个句子的起始索引。因此登假设offsets中有N个索引，最终的输出结果就是(N,32)维度的向量。

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