NLP学习第5讲

NLP学习第5讲

Task5 文本表示

• 词袋模型：离散、高维、稀疏。
• 分布式表示：连续、低维、稠密。word2vec词向量原理并实践，用来表示文本。
• word2vec1 word2vec 
• word2vec 中的数学原理详解（一）目录和前言 - peghoty - CSDN博客 
• word2vec原理推导与代码分析-码农场  .html

一、 词袋模型：离散、高维、稀疏

离散：无法衡量词向量之间的关系。比如酒店、宾馆、旅社三者都只在某一个固定的位置为 1 ，所以找不到三者的关系，各种度量(与或非、距离)都不合适，即太稀疏，很难捕捉到文本的含义。
高维：词表维度随着语料库增长膨胀，n-gram 序列随语料库膨胀更快。
数据稀疏： 数据都没有特征多，数据有 100 条，特征有 1000 个

二、文本表示

文本表示的意思是把字词处理成向量或矩阵，以便计算机能进行处理。文本表示是自然语言处理的开始环节。

文本表示按照细粒度划分，一般可分为字级别、词语级别和句子级别的文本表示。

文本表示分为离散表示（离散、高维、稀疏）和分布式表示（连续、低维、稠密）。离散表示的代表就是词袋模型，one-hot（也叫独热编码）、TF-IDF、n-gram都可以看作是词袋模型。分布式表示也叫做词嵌入（word embedding），经典模型是word2vec，还包括后来的Glove、ELMO、GPT和最近很火的BERT。

1.从one-hot 到word2vec

（1）One-Hot 编码，又称一位有效编码，其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都有它独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。
优点： 解决了分类器不好处理离散数据的问题，并且在一定程度上也起到了扩充特征的作用。
缺点： 在文本特征表示上有些缺点就非常突出了。首先，它是一个词袋模型，不考虑词与词之间的顺序（文本中词的顺序信息也是很重要的）；其次，它假设词与词相互独立（在大多数情况下，词与词是相互影响的）；最后，它得到的特征是离散稀疏的。更大的问题是其不满足我们前面的期望——相似的词的距离较近而不相似的较远。对于one-hot向量来说，相同的词距离是0，而不同的词距离是1。这显然是有问题的，因为cat和dog的距离肯定要比cat和apple要远。但是在one-hot的表示里，cat和其它任何词的距离都是1。

下面是参考文献1的三段代码：

手动One-hot编码

from numpy import argmax
# define input string
data = 'hello world'
print(data)
# define universe of possible input values
alphabet = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz '
# define a mapping of chars to integers
char_to_int = dict((c, i) for i, c in enumerate(alphabet))
int_to_char = dict((i, c) for i, c in enumerate(alphabet))
# integer encode input data
integer_encoded = [char_to_int[char] for char in data]
print(integer_encoded)
# one hot encode
onehot_encoded = list()
for value in integer_encoded:letter = [0 for _ in range(len(alphabet))]letter[value] = 1onehot_encoded.append(letter)
print(onehot_encoded)
# invert encoding
inverted = int_to_char[argmax(onehot_encoded[0])]
print(inverted)

基于sklearn

from numpy import array
from numpy import argmax
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
# define example
data = ['cold', 'cold', 'warm', 'cold', 'hot', 'hot', 'warm', 'cold', 'warm', 'hot']
values = array(data)
print(values)
# integer encode
label_encoder = LabelEncoder()
integer_encoded = label_encoder.fit_transform(values)
print(integer_encoded)
# binary encode
onehot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
integer_encoded = shape(len(integer_encoded), 1)
onehot_encoded = onehot_encoder.fit_transform(integer_encoded)
print(onehot_encoded)
# invert first example
inverted = label_encoder.inverse_transform([argmax(onehot_encoded[0, :])])
print(inverted)

基于keras

from numpy import array
from numpy import argmax
from keras.utils import to_categorical
# define example
##对字符串
data = ['cold', 'cold', 'warm', 'cold', 'hot', 'hot', 'warm', 'cold', 'warm', 'hot']
values = array(data)
print(values)
# integer encode
label_encoder = LabelEncoder()
integer_encoded = label_encoder.fit_transform(values)
print(integer_encoded)##对数值
#data=[1, 3, 2, 0, 3, 2, 2, 1, 0, 1]
#data=array(data)
#print(data)# one hot encode
encoded = to_categorical(integer_encoded)
print(encoded)
# invert encoding
inverted = argmax(encoded[0])
print(inverted)

（2）word2vec，是为了解决上述缺陷而提出的方法。其实这基于Firth 教授在1957年提出一个分布式语义的假设，即A word’s meaning is given by the words that frequently appear close-by （一个词的语义是由它周围经常出现的词决定的）。 word2vec的本质就是求词向量的框架。这里对于每一个词用一个低纬度的稠密向量来表示，词是由所有维度共同表示，单独一维并没有的独立的含义。

word2vec模型其实就是简单化的神经网络。既然是神经网络，那么就有对应的输入层，隐层与输出层。输入就是上边提到的One-Hot Vector，隐层没有激活函数，只是线性的单元。输出层维度跟输入层一样，用的是Softmax回归。当这个模型训练好以后，我们并不会用这个训练好的模型处理新的任务，我们真正需要的是这个模型通过训练数据所学得的参数，例如隐层的权重矩阵。

那么这个模型是如何定义数据的输入和输出呢？一般分为CBOW(Continuous Bag-of-Words 与Skip-Gram两种模型。

• CBOW模型的训练输入是某一个特征词的上下文相关的词对应的词向量，而输出就是这特定的一个词的词向量。CBOW是通过目标单词的语境推测出可能出现的单词。
• Skip-Gram模型和CBOW的思路是反着来的，即输入是特定的一个词的词向量，而输出是特定词对应的上下文词向量。Skip-Gram model是通过目标单词推测语境，在大规模的数据集中Skip-Gram model训练速度快

CBOW对小型数据库比较合适，而Skip-Gram在大型语料中表现更好。两种都采用了滑动窗口，前者是用窗口内的其他词去预测中心词，而后者则是用中心词去预测窗口的其他词。现实中，两者的效果接近。

算法流程：

第一步：将one-hot形式的词向量输入到单层神经网络中，其中输入层的神经元结点个数应该和one-hot形式的词向量维数相对应。比如，输入词是“夏天”，它对应的one-hot词向量[0,0,1]，那么，我们设置输入层的神经元个数就应该是3。

第二步：通过神经网络中的映射层中的激活函数，计算目标单词与其他词汇的关联概率，其中在计算时，使用了负采样（negative sampling）的方式来提高其训练速度和正确率

第三步：通过使用随机梯度下降（SGD）的优化算法计算损失

第四步：通过反向传播算法将神经元的各个权重和偏置进行更新

所以，word2vec实质上是一种降维操作，将one-hot形式的词向量转化为word2vec形式。

参考博客：