自然语言处理第3天：Word2Vec模型

什么是语言模型

语言模型的工作原理基于统计学习和概率论，其目标是捕捉语言的概率分布，即我们通过不同的任务训练模型，都是为了使语言模型获取这种概率关系，如文本生成模型，它会判断下一个应该生成什么词，一步步生成完整的文本序列

Word2Vec介绍

介绍

Word2Vec是一个经典的语言模型，它的模型参数是一个词嵌入向量矩阵，它的训练目的就是不断优化这个矩阵，以获得高性能的词嵌入向量矩阵，它有两个具体实现

• CBOW模型
• Skip-Gram模型

他们的区分标准是训练任务的不同，让我们继续看下去吧

CBOW模型

介绍

CBOW模型也叫词袋模型。它的训练任务是：给定某个词的上下文，通过这个上下文来预测这个词

• CBOW模型的输入与输出数据是one-hot向量
• 训练过程中会逐步更新参数，也就是词嵌入矩阵

训练过程

• 数据准备： 首先，需要准备训练数据，其中包含了大量的文本语料。文本数据需要进行分词等预处理，将文本转换为词语序列。
  
• 创建上下文窗口： 对于每个目标词语， CBOW模型定义了一个上下文窗口。这个窗口的大小由超参数window指定，表示目标词语左右两侧的词语数目。
  
• 构建训练样本： 对于每个目标词语，CBOW模型从其上下文窗口中收集上下文词语。每个训练样本由上下文词语构成，并且目标是预测目标词语。
  
• 模型结构：CBOW模型的神经网络结构相对简单。它包括一个嵌入层和一个平均池化层，然后是一个输出层，用于预测目标词语。嵌入层将上下文词语映射到词嵌入向量，平均池化层将这些向量取平均，最后通过输出层进行预测。
  
• 训练目标：CBOW模型的训练目标是最大化给定上下文词语的条件概率，即最大化目标词语在给定上下文下的概率。这通常通过最小化负对数似然来实现。
  
• 梯度下降： 使用梯度下降或其变种，通过反向传播算法来调整嵌入层的权重，使得模型的预测更接近实际的上下文词语。
  
• 重复迭代： 重复以上步骤多次，直到模型收敛到一个合适的状态。每一轮迭代都遍历整个训练数据。
  

图解训练过程

1.经典CBOW模型结构

2.以下是拿具体例子做的详细讲解

注意

• 图中的两个输入权重矩阵是相同的，这里只是方便表示而将它们拆开
• 最终结果就是单词的分布式表示，softmax函数可以展现每个词的概率
• 我们得到了两个权重矩阵——输入与输出权重矩阵，现在常见的方法是将输出权重矩阵作为我们要的词嵌入矩阵

代码实现

# 导入库
import torch
import torch.nn as nn
# 创建输入向量
c0 = torch.Tensor([0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])
c1 = torch.Tensor([0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])
# 创建神经网络层
W_in = nn.Linear(20, 3)
W_out = nn.Linear(3, 20)
softmax = nn.Softmax(dim=0)
# 进行传播
h0 = W_in.forward(c0)
h1 = W_in.forward(c1)
h = 0.5 * (h0 + h1)
s = W_out.forward(h)
out = softmax(s)
# 打印结果
print(out)

Skip-Gram模型

介绍

与CBOW模型不同的是，Skip-Gram模型的训练任务是给定某个词，来预测它的上下文，这点与CBOW正好相反

训练过程

• 数据准备： 和CBOW一样，需要准备包含大量文本语料的训练数据，并对文本进行分词等预处理。
  
• 创建训练样本： 对于每个中心词（目标词语），Skip-gram模型选择一个上下文词语。与CBOW不同，Skip-gram关注的是从中心词到上下文词的映射。训练样本由（中心词，上下文词）组成。
  
• 模型结构： Skip-gram模型同样包括一个嵌入层和一个输出层。嵌入层将中心词映射到词嵌入向量，然后通过输出层进行预测。与CBOW相反，Skip-gram模型的输出层通常是一个softmax层，用于计算给定中心词的上下文词的条件概率。
  
• 训练目标： Skip-gram模型的训练目标是最大化给定中心词的条件概率，即最大化上下文词在给定中心词的情况下的概率。
  
• 梯度下降： 使用梯度下降或其变种，通过反向传播算法来调整嵌入层的权重和输出层的权重，以最小化损失函数。
  
• 重复迭代： 重复以上步骤多次，直到模型收敛到一个合适的状态。每一轮迭代都遍历整个训练数据。
  

图解训练过程

Skip-gram的训练过程就是CBOW倒转过来，如图，就不具体做详细说明了

代码

以下是基于CBOW模型的调用了库的示例代码

from gensim.models import Word2Vec
from nltk.tokenize import word_tokenize
# 示例文本数据
corpus = [
    "This is the first sentence.",
    "Word embeddings are interesting.",
    "Word2Vec is a popular embedding model.",
]
# 对文本进行分词
tokenized_corpus = [word_tokenize(sentence.lower()) for sentence in corpus]
# 训练Word2Vec模型
model = Word2Vec(sentences=tokenized_corpus, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4)
# 获取"word"的词向量
word_vector = model.wv["word"]
# 打印词向量
print(f"Embedding for 'word': {word_vector}")

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