介绍

在上一节中, 介绍了FastText中的两种词向量办法, CBoW和Skip-gram. 这里咱们介绍一种相似的办法word2vec, 并应用Gensim来训练咱们的word2vec.

word2vec

来自Google的Tomas Mikolov等人于2013年在论文Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality中提出了word2vec词示意办法, word2vec能够分为两种CBoW和Skip-gram模型, 但和上一节中提到的CBoW和Skip-gram有所不同.

能够构想, 依照上一节的思路, 咱们训练CBoW或Skip-gram模型, 最终网络输入的是每个词概率分布(softmax的输入), 而通常而言, 咱们的字典都蕴含了大量的词, 这会导致大量的softmax计算, 显然, 这是很难承受的. 那么如何提高效率呢.
上面就介绍两种提高效率的两种办法

Hierarchical Softmax

word2vec也应用了CBoW和Skip-gram来训练模型, 但并没有采纳传统的DNN构造.

最先优化应用的数据结构是用霍夫曼树来代替暗藏层和输入层的神经元，霍夫曼树的叶子节点起到输入层神经元的作用，叶子节点的个数即为词汇表的小大。而外部节点则起到暗藏层神经元的作用。

具体如何用霍夫曼树来进行CBOW和Skip-Gram的训练咱们在下一节讲，这里咱们先温习下霍夫曼树。

霍夫曼树的建设其实并不难，过程如下：

输出：权值为(w1,w2,...wn)的n个节点

输入：对应的霍夫曼树

将(w1,w2,...wn)看做是有n棵树的森林，每个树仅有一个节点。
在森林中抉择根节点权值最小的两棵树进行合并，失去一个新的树，这两颗树散布作为新树的左右子树。新树的根节点权重为左右子树的根节点权重之和。
将之前的根节点权值最小的两棵树从森林删除，并把新树退出森林。
反复步骤2和3直到森林里只有一棵树为止。

上面咱们用一个具体的例子来阐明霍夫曼树建设的过程，咱们有(a,b,c,d,e,f)共6个节点，节点的权值散布是(20,4,8,6,16,3)。

首先是最小的b和f合并，失去的新树根节点权重是7.此时森林里5棵树，根节点权重别离是20,8,6,16,7。此时根节点权重最小的6,7合并，失去新子树，顺次类推，最终失去上面的霍夫曼树。

个别失去霍夫曼树后咱们会对叶子节点进行霍夫曼编码，因为权重高的叶子节点越凑近根节点，而权重低的叶子节点会远离根节点，这样咱们的高权重节点编码值较短，而低权重值编码值较长。这保障的树的带权门路最短，也合乎咱们的信息论，即咱们心愿越罕用的词领有更短的编码。如何编码呢？个别对于一个霍夫曼树的节点（根节点除外），能够约定左子树编码为0，右子树编码为1.如上图，则能够失去c的编码是00。

假如字典蕴含$N$个词, 则应用哈夫曼二叉树之前的softmax层的复杂度为$O(N)$, 而应用哈夫曼二叉树后, 复杂度降为$O(log(N))$.

Negative Sample

Hierarchical Softmax的确能够在很大水平上进步模型的效率, 应用霍夫曼树来代替传统的神经网络，能够进步模型训练的效率。然而如果咱们的训练样本里的中心词w是一个很生僻的词，那么就得在霍夫曼树中辛苦的向下走很久了。能不能不用搞这么简单的一颗霍夫曼树，将模型变的更加简略呢？

nagative sampling(负采样)就是一种代替Hierarchical softmax的办法.

比方咱们有一个训练样本，中心词是$w$,它四周上下文共有2c个词，记为context(w)。因为这个中心词w,确实和context(w)相干存在，因而它是一个实在的正例。通过Negative Sampling采样，咱们失去neg个和w不同的中心词$w_i,i=1,2,..neg$，这样context(w)和$w_i$就组成了neg个并不实在存在的负例。利用这一个正例和neg个负例，咱们进行二元逻辑回归，失去负采样对应每个词$w_i$对应的模型参数$\theta_i$，和每个词的词向量。

从下面的形容能够看出，Negative Sampling因为没有采纳霍夫曼树，每次只是通过采样neg个不同的中心词做负例，就能够训练模型，因而整个过程要比Hierarchical Softmax简略。

具体细节能够查阅paper

应用gensim训练word2vec

导入库

import loggingimport randomimport numpy as npimport torchlogging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)-15s %(levelname)s: %(message)s')# set seed def seed_all(seed):    random.seed(seed)    np.random.seed(seed)    torch.cuda.manual_seed(seed)    torch.manual_seed(seed)    seed_all(0)

划分数据

# split data to 10 foldfold_num = 10data_file = '../data/train_set.csv'import pandas as pddef all_data2fold(fold_num, num=10000):    fold_data = []    f = pd.read_csv(data_file, sep='\t', encoding='UTF-8')    texts = f['text'].tolist()[:num]    labels = f['label'].tolist()[:num]    total = len(labels)    index = list(range(total))    np.random.shuffle(index)    all_texts = []    all_labels = []    for i in index:        all_texts.append(texts[i])        all_labels.append(labels[i])    label2id = {}    for i in range(total):        label = str(all_labels[i])        if label not in label2id:            label2id[label] = [i]        else:            label2id[label].append(i)    all_index = [[] for _ in range(fold_num)]    for label, data in label2id.items():        # print(label, len(data))        batch_size = int(len(data) / fold_num)        other = len(data) - batch_size * fold_num        for i in range(fold_num):            cur_batch_size = batch_size + 1 if i < other else batch_size            # print(cur_batch_size)            batch_data = [data[i * batch_size + b] for b in range(cur_batch_size)]            all_index[i].extend(batch_data)    batch_size = int(total / fold_num)    other_texts = []    other_labels = []    other_num = 0    start = 0    for fold in range(fold_num):        num = len(all_index[fold])        texts = [all_texts[i] for i in all_index[fold]]        labels = [all_labels[i] for i in all_index[fold]]        if num > batch_size:            fold_texts = texts[:batch_size]            other_texts.extend(texts[batch_size:])            fold_labels = labels[:batch_size]            other_labels.extend(labels[batch_size:])            other_num += num - batch_size        elif num < batch_size:            end = start + batch_size - num            fold_texts = texts + other_texts[start: end]            fold_labels = labels + other_labels[start: end]            start = end        else:            fold_texts = texts            fold_labels = labels        assert batch_size == len(fold_labels)        # shuffle        index = list(range(batch_size))        np.random.shuffle(index)        shuffle_fold_texts = []        shuffle_fold_labels = []        for i in index:            shuffle_fold_texts.append(fold_texts[i])            shuffle_fold_labels.append(fold_labels[i])        data = {'label': shuffle_fold_labels, 'text': shuffle_fold_texts}        fold_data.append(data)    logging.info("Fold lens %s", str([len(data['label']) for data in fold_data]))    return fold_datafold_data = all_data2fold(10)

训练word2vec

# build train data for word2vecfold_id = 9train_texts = []for i in range(0, fold_id):    data = fold_data[i]    train_texts.extend(data['text'])    logging.info('Total %d docs.' % len(train_texts))

logging.info('Start training...')from gensim.models.word2vec import Word2Vecnum_features = 100     # Word vector dimensionalitynum_workers = 8       # Number of threads to run in paralleltrain_texts = list(map(lambda x: list(x.split()), train_texts))model = Word2Vec(train_texts, workers=num_workers, size=num_features)model.init_sims(replace=True)# save modelmodel.save("./word2vec.bin")

加载模型

# load modelmodel = Word2Vec.load("./word2vec.bin")# convert formatmodel.wv.save_word2vec_format('./word2vec.txt', binary=False)

总结

word2vec应用了CBoW和Skip-gram模型, 但又和它们有所不同, word2vec提出了2种不同的形式来解决概率输入层简单度过高的问题.

程度无限, 无关Hierarchical Softmax和Negative sample的具体实现形式以及训练细节有待进一步摸索. 只能之后有工夫再好好读一读paper了.

Reference

[1] paper link

[2] 应用gensim训练word2vec

[3] word2vec原理(二) 基于Hierarchical Softmax的模型

[4] word2vec原理(三) 基于Negative Sampling的模型

[5] gensim train word2vec tutorial