关于深度学习:深度学习Word2Vec

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前言

Word2Vec 是一种用于将自然语言文本中的单词转换为向量示意的技术，它被广泛应用于自然语言解决和深度学习畛域。本文将介绍 Word2Vec 的基本原理、利用场景和应用办法。

基本原理

Word2Vec 是由 Google 的 Tomas Mikolov 等人在 2013 年提出的，它是一种浅层神经网络模型，能够通过学习大量的文本数据，将每个单词映射到一个向量空间中的一个点，并且可能保留词语之间的语义关系和语法关系。

Word2Vec 分为两种模型：CBOW（Continuous Bag-of-Words）和 Skip-gram。CBOW 模型是通过上下文单词来预测指标单词，而 Skip-gram 模型是通过指标单词来预测上下文单词。这两种模型都是基于神经网络的语言模型，通过训练神经网络来学习每个单词的向量示意。

具体来说，Word2Vec 会将每个单词映射到一个高维向量空间中的一个点，而每个维度示意单词的某个语义特色。例如，某个维度可能示意单词的“性别”，某个单词的该维度数值较大，则示意该单词更偏差于“男性”；反之，则示意该单词更偏差于“女性”。

CBOW 和 Skip-gram 模型的区别 优缺点

1. CBOW 模型

   • CBOW 模型的训练指标是，对于给定的上下文单词，预测核心单词。具体来说，对于给定的一个窗口，CBOW 模型将窗口内的上下文单词作为输出，预测核心单词。例如，对于上面的句子：
   • “The quick brown fox jumps over the lazy dog.”
   • 如果咱们将窗口大小设置为 2，那么 CBOW 模型的训练指标就是，在已知“quick”、“brown”、“jumps”和“over”这 4 个单词的状况下，预测“fox”这个单词。因而，CBOW 模型的输出是窗口内的上下文单词的向量示意的平均值，输入是核心单词的向量示意。
   • CBOW 模型的长处是，训练速度绝对较快，能够解决大规模的语料库，并且对常见单词的解决成果较好。毛病是，对于类似的单词，它们的向量示意可能过于类似，因而可能无奈很好地区分它们。

2. Skip-gram 模型

   • Skip-gram 模型的训练指标是，对于给定的核心单词，预测窗口内的上下文单词。具体来说，对于给定的一个核心单词，Skip-gram 模型将核心单词作为输出，预测窗口内的上下文单词。例如，对于上面的句子：
   • “The quick brown fox jumps over the lazy dog.”
   • 如果咱们将窗口大小设置为 2，那么 Skip-gram 模型的训练指标就是，在已知“fox”这个单词的状况下，预测“quick”、“brown”、“jumps”和“over”这 4 个单词。因而，Skip-gram 模型的输出是核心单词的向量示意，输入是窗口内的上下文单词的向量示意。
   • Skip-gram 模型的长处是，能够更好地捕获类似单词之间的差别，因而能够更好地区分它们。毛病是，因为须要预测窗口内的上下文单词，因而训练速度绝对较慢，对于大规模的语料库须要较长时间的训练。

3. 总结

   • CBOW 模型和 Skip-gram 模型是 Word2Vec 中最罕用的两个模型。CBOW 模型实用于大规模语料库、常见单词解决成果较好、训练速度较快的状况；Skip-gram 模型实用于须要辨别类似单词、对于类似单词之间的差别解决成果更好的状况，但训练速度绝对较慢。在理论利用中，依据具体任务的需要和数据的特点，能够抉择适合的模型进行训练

利用场景

Word2Vec 曾经成为自然语言解决中一个重要的技术，并且在多个畛域失去了广泛应用，例如文本分类、语音辨认、机器翻译等。以下是 Word2Vec 的几个次要利用场景：

1. 文本分类：应用 Word2Vec 将文本转换为向量示意，而后应用深度学习模型（例如卷积神经网络、循环神经网络）对文本进行分类。
2. 语音辨认：应用 Word2Vec 将语音信号中的单词转换为向量示意，而后应用深度学习模型对语音信号进行辨认。
3. 机器翻译：应用 Word2Vec 将源语言和目标语言中的单词都转换为向量示意，而后应用深度学习模型进行翻译。
4. 举荐零碎：应用 Word2Vec 将用户和商品都转换为向量示意，而后应用向量之间的类似度来进行举荐。

应用办法

1. 数据预处理：将原始文本数据进行分词、去停用词、词干提取等预处理操作，将文本转换为可供训练的格局。
2. 训练 Word2Vec 模型：应用预处理好的文本数据训练 Word2Vec 模型，能够抉择应用 CBOW 或 Skip-gram 模型。
3. 获取单词向量：训练好的 Word2Vec 模型能够将每个单词映射到向量空间中的一个点，获取每个单词的向量示意。
4. 利用单词向量：应用获取到的单词向量进行相干的工作，例如文本分类、语音辨认、机器翻译等。

学习 word2Vec 须要留神什么

1. 了解 Word2Vec 的原理：Word2Vec 是一种基于神经网络的语言模型，它能够将单词映射到一个高维向量空间中，并通过训练来学习这些向量的散布，从而使得具备类似语义的单词在向量空间中的间隔更近。在学习 Word2Vec 之前，须要先理解它的原理和基本概念。
2. 抉择适合的训练数据：Word2Vec 的训练数据通常是大规模的文本语料库，须要抉择适宜本人的语料库进行训练。同时，为了取得更好的成果，训练数据应该具备肯定的多样性和代表性。
3. 调整超参数：Word2Vec 的成果与超参数的抉择密切相关，例如训练的窗口大小、向量维度、迭代次数等。不同的超参数设置会对最终的向量示意产生不同的影响，因而须要依据理论需要进行正当的调整。
4. 留神预处理数据：Word2Vec 训练数据须要进行肯定的预处理，例如分词、去除停用词、转换为小写等，以便于模型对文本数据进行解决。
5. 抉择适合的算法：Word2Vec 有两种算法，别离是 Skip-Gram 和 CBOW，两种算法的成果和利用场景不同。在理论利用中须要依据需要抉择适合的算法。
6. 解决词汇表的大小：在理论利用中，词汇表的大小会间接影响 Word2Vec 的成果和性能，因而须要思考如何对词汇表进行管制和裁剪。
7. 评估 Word2Vec 的成果：Word2Vec 的成果通常通过计算词向量之间的类似度来评估。须要留神的是，类似度的计算方法和评估规范可能会因具体任务的不同而有所差别。因而须要依据具体任务抉择适合的评估办法和指标。

代码

Word2Vec 的实现能够应用多种深度学习框架，例如 TensorFlow、PyTorch、Keras 等。以下是一个应用 Python 和 gensim 库实现 Word2Vec 的简略例子：

from gensim.models import Word2Vec
sentences = [['this', 'is', 'a', 'sentence'], ['another', 'sentence']]
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)
vector = model['sentence']

以上代码中，咱们首先导入 gensim 库中的 Word2Vec 模型，而后将待训练的文本数据传入模型中进行训练。训练实现后，咱们能够获取某个单词的向量示意，例如获取单词 ”sentense” 的向量示意。