文本深度表示模型——word2vec&doc2vec词向量模型
深度学习掀开了机器学习的新篇章,目前深度学习应用于图像和语音已经产生了突破性的研究进展。深度学习一直被人们推崇为一种类似于人脑结构的人工智能算法,那为什么深度学习在语义分析领域仍然没有实质性的进展呢?
引用三年前一位网友的话来讲:
“Steve Renals算了一下icassp录取文章题目中包含deep learning的数量,发现有44篇,而naacl则有0篇。有一种说法是,语言(词、句子、篇章等)属于人类认知过程中产生的高层认知抽象实体,而语音和图像属于较为底层的原始输入信号,所以后两者更适合做deep learning来学习特征。”
实际上,就目前而言,Deep Learning 在 NLP 领域中的研究已经将高深莫测的人类语言撕开了一层神秘的面纱。其中最有趣也是最基本的,就是“词向量”了。
阅读目录
- 1. 词向量
- 2.Distributed representation词向量表示
- 3.词向量模型
- 4.word2vec算法思想
- 5.doc2vec算法思想
- 6.参考内容
1. 词向量
自然语言理解的问题要转化为机器学习的问题,第一步肯定是要找一种方法把这些符号数学化。
NLP 中最直观,也是到目前为止最常用的词表示方法是 One-hot Representation,这种方法把每个词表示为一个很长的向量。这个向量的维度是词表大小,其中绝大多数元素为 0,只有一个维度的值为 1,这个维度就代表了当前的词。
举个栗子,
“话筒”表示为 [0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 …]
“麦克”表示为 [0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 …]
每个词都是茫茫 0 海中的一个 1。
这种 One-hot Representation 如果采用稀疏方式存储,会是非常的简洁:也就是给每个词分配一个数字 ID。比如刚才的例子中,话筒记为 3,麦克记为 8(假设从 0 开始记)。如果要编程实现的话,用 Hash 表给每个词分配一个编号就可以了。这么简洁的表示方法配合上最大熵、SVM、CRF 等等算法已经很好地完成了 NLP 领域的各种主流任务。
当然这种表示方法也存在一个重要的问题就是“词汇鸿沟”现象:任意两个词之间都是孤立的。光从这两个向量中看不出两个词是否有关系,哪怕是话筒和麦克这样的同义词也不能幸免于难。此外,这种表示方法还容易发生维数灾难,尤其是在Deep Learning相关的一些应用中。
2.Distributed representation词向量表示
既然上述这种易于理解的One-hot Representation词向量表示方式具有这样的重要缺陷,那么就需要一种既能表示词本身又可以考虑语义距离的词向量表示方法,这就是我们接下来要介绍的Distributed representation词向量表示方法。
Distributed representation 最早由 Hinton在 1986 年提出。它是一种低维实数向量,这种向量一般长成这个样子:
[0.792, −0.177, −0.107, 0.109, −0.542, …]
维度以 50 维和 100 维比较常见,当然了,这种向量的表示不是唯一的。
Distributed representation 最大的贡献就是让相关或者相似的词,在距离上更接近了(看到这里大家有没有想到普通hash以及simhash的区别呢?有兴趣的同学请见博客《[Algorithm] 使用SimHash进行海量文本去重》)。向量的距离可以用最传统的欧氏距离来衡量,也可以用 cos 夹角来衡量。用这种方式表示的向量,“麦克”和“话筒”的距离会远远小于“麦克”和“天气”。可能理想情况下“麦克”和“话筒”的表示应该是完全一样的,但是由于有些人会把英文名“迈克”也写成“麦克”,导致“麦克”一词带上了一些人名的语义,因此不会和“话筒”完全一致。
将 word映射到一个新的空间中,并以多维的连续实数向量进行表示叫做“Word Represention” 或 “Word Embedding”。自从21世纪以来,人们逐渐从原始的词向量稀疏表示法过渡到现在的低维空间中的密集表示。用稀疏表示法在解决实际问题时经常会遇到维数灾难,并且语义信息无法表示,无法揭示word之间的潜在联系。而采用低维空间表示法,不但解决了维数灾难问题,并且挖掘了word之间的关联属性,从而提高了向量语义上的准确度。
3.词向量模型
a) LSA矩阵分解模型
采用线性代数中的奇异值分解方法,选取前几个比较大的奇异值所对应的特征向量将原矩阵映射到低维空间中,从而达到词矢量的目的。
b) PLSA 潜在语义分析概率模型
从概率学的角度重新审视了矩阵分解模型,并得到一个从统计,概率角度上推导出来的和LSA相当的词矢量模型。
c) LDA 文档生成模型
按照文档生成的过程,使用贝叶斯估计统计学方法,将文档用多个主题来表示。LDA不只解决了同义词的问题,还解决了一次多义的问题。目前训练LDA模型的方法有原始论文中的基于EM和 差分贝叶斯方法以及后来出现的Gibbs Samplings 采样算法。
d) Word2Vector 模型
最近几年刚刚火起来的算法,通过神经网络机器学习算法来训练N-gram 语言模型,并在训练过程中求出word所对应的vector的方法。本文将详细阐述此方法的原理。
4.word2vec算法思想
什么是word2vec?你可以理解为word2vec就是将词表征为实数值向量的一种高效的算法模型,其利用深度学习的思想,可以通过训练,把对文本内容的处理简化为 K 维向量空间中的向量运算,而向量空间上的相似度可以用来表示文本语义上的相似。
Word2vec输出的词向量可以被用来做很多 NLP 相关的工作,比如聚类、找同义词、词性分析等等。如果换个思路, 把词当做特征,那么Word2vec就可以把特征映射到 K 维向量空间,可以为文本数据寻求更加深层次的特征表示 。
Word2vec 使用的词向量不是我们上述提到的One-hot Representation那种词向量,而是 Distributed representation 的词向量表示方式。其基本思想是 通过训练将每个词映射成 K 维实数向量(K 一般为模型中的超参数),通过词之间的距离(比如 cosine 相似度、欧氏距离等)来判断它们之间的语义相似度.其采用一个 三层的神经网络 ,输入层-隐层-输出层。有个核心的技术是 根据词频用Huffman编码 ,使得所有词频相似的词隐藏层激活的内容基本一致,出现频率越高的词语,他们激活的隐藏层数目越少,这样有效的降低了计算的复杂度。而Word2vec大受欢迎的一个原因正是其高效性,Mikolov 在论文中指出,一个优化的单机版本一天可训练上千亿词。
这个三层神经网络本身是 对语言模型进行建模 ,但也同时 获得一种单词在向量空间上的表示 ,而这个副作用才是Word2vec的真正目标。
与潜在语义分析(Latent Semantic Index, LSI)、潜在狄立克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)的经典过程相比,Word2vec利用了词的上下文,语义信息更加地丰富。
Word2Vec实际上是两种不同的方法:Continuous Bag of Words (CBOW) 和 Skip-gram。CBOW的目标是根据上下文来预测当前词语的概率。Skip-gram刚好相反:根据当前词语来预测上下文的概率(如下图所示)。这两种方法都利用人工神经网络作为它们的分类算法。起初,每个单词都是一个随机 N 维向量。经过训练之后,该算法利用 CBOW 或者 Skip-gram 的方法获得了每个单词的最优向量。
取一个适当大小的窗口当做语境,输入层读入窗口内的词,将它们的向量(K维,初始随机)加和在一起,形成隐藏层K个节点。输出层是一个巨大的二叉 树,叶节点代表语料里所有的词(语料含有V个独立的词,则二叉树有|V|个叶节点)。而这整颗二叉树构建的算法就是Huffman树。这样,对于叶节点的 每一个词,就会有一个全局唯一的编码,形如"010011",不妨记左子树为1,右子树为0。接下来,隐层的每一个节点都会跟二叉树的内节点有连边,于是 对于二叉树的每一个内节点都会有K条连边,每条边上也会有权值。
对于语料库中的某个词w_t,对应着二叉树的某个叶子节点,因此它必然有一个二进制编码,如"010011"。在训练阶段,当给定上下文,要预测后 面的词w_t的时候,我们就从二叉树的根节点开始遍历,这里的目标就是预测这个词的二进制编号的每一位。即对于给定的上下文,我们的目标是使得预测词的二 进制编码概率最大。形象地说,我们希望在根节点,词向量和与根节点相连经过 logistic 计算得到 bit=1 的概率尽量接近 0,在第二层,希望其 bit=1 的概率尽量接近1,这么一直下去,我们把一路上计算得到的概率相乘,即得到目标词w_t在当前网络下的概率P(w_t),那么对于当前这个 sample的残差就是1-P(w_t),于是就可以使用梯度下降法训练这个网络得到所有的参数值了。显而易见,按照目标词的二进制编码计算到最后的概率 值就是归一化的。
Hierarchical Softmax用Huffman编码构造二叉树,其实借助了分类问题中,使用一连串二分类近似多分类的思想。例如我们是把所有的词都作为输出,那么“桔 子”、“汽车”都是混在一起。给定w_t的上下文,先让模型判断w_t是不是名词,再判断是不是食物名,再判断是不是水果,再判断是不是“桔子”。
但是在训练过程中,模型会赋予这些抽象的中间结点一个合适的向量,这个向量代表了它对应的所有子结点。因为真正的单词公用了这些抽象结点的向量,所 以Hierarchical Softmax方法和原始问题并不是等价的,但是这种近似并不会显著带来性能上的损失同时又使得模型的求解规模显著上升。
没有使用这种二叉树,而是直接从隐层直接计算每一个输出的概率——即传统的Softmax,就需要对|V|中的每一个词都算一遍,这个过程时间复杂 度是O(|V|)的。而使用了二叉树(如Word2vec中的Huffman树),其时间复杂度就降到了O(log2(|V|)),速度大大地加快了。
现在这些词向量已经捕捉到上下文的信息。我们可以利用基本代数公式来发现单词之间的关系(比如,“国王”-“男人”+“女人”=“王后”)。这些词向量可 以代替词袋用来预测未知数据的情感状况。该模型的优点在于不仅考虑了语境信息还压缩了数据规模(通常情况下,词汇量规模大约在300个单词左右而不是之前 模型的100000个单词)。因为神经网络可以替我们提取出这些特征的信息,所以我们仅需要做很少的手动工作。但是由于文本的长度各异,我们可能需要利用 所有词向量的平均值作为分类算法的输入值,从而对整个文本文档进行分类处理。
5.doc2vec算法思想
然而,即使上述模型对词向量进行平均处理,我们仍然忽略了单词之间的排列顺序对情感分析的影响。即上述的word2vec只是基于词的维度进行"语义分析"的,而并不具有上下文的"语义分析"能力。
作为一个处理可变长度文本的总结性方法,Quoc Le 和 Tomas Mikolov 提出了 Doc2Vec方法。除了增加一个段落向量以外,这个方法几乎等同于 Word2Vec。和 Word2Vec 一样,该模型也存在两种方法:Distributed Memory(DM) 和 Distributed Bag of Words(DBOW)。DM 试图在给定上下文和段落向量的情况下预测单词的概率。在一个句子或者文档的训练过程中,段落 ID 保持不变,共享着同一个段落向量。DBOW 则在仅给定段落向量的情况下预测段落中一组随机单词的概率。
以下内容摘自语义分析的一些方法(中篇)
先看c-bow方法,相比于word2vec的c-bow模型,区别点有:
- 训练过程中新增了paragraph id,即训练语料中每个句子都有一个唯一的id。paragraph id和普通的word一样,也是先映射成一个向量,即paragraph vector。paragraph vector与word vector的维数虽一样,但是来自于两个不同的向量空间。在之后的计算里,paragraph vector和word vector累加或者连接起来,作为输出层softmax的输入。在一个句子或者文档的训练过程中,paragraph id保持不变,共享着同一个paragraph vector,相当于每次在预测单词的概率时,都利用了整个句子的语义。
- 在预测阶段,给待预测的句子新分配一个paragraph id,词向量和输出层softmax的参数保持训练阶段得到的参数不变,重新利用梯度下降训练待预测的句子。待收敛后,即得到待预测句子的paragraph vector。
sentence2vec相比于word2vec的skip-gram模型,区别点为:在sentence2vec里,输入都是paragraph vector,输出是该paragraph中随机抽样的词。
下面是sentence2vec的结果示例。先利用中文sentence语料训练句向量,然后通过计算句向量之间的cosine值,得到最相似的句子。可以看到句向量在对句子的语义表征上还是相当惊叹的。
6.参考内容
1. word2vec官方地址:Word2Vec Homepage
2. python版本word2vec实现:gensim word2vec
3. python版本doc2vec实现:gensim doc2vec
4. 情感分析的新方法——基于Word2Vec/Doc2Vec/Python
5. 练数成金:语义分析的一些方法(中篇)
6. 王琳 Word2vec原理介绍
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开发工具: PyCharm,mysql5.7,微信开发者工具 技术说明: python django html 小程序 功能介绍: 用户端: 登录注册(含授权登录) 首页显示搜索图书,轮播图࿰…...
2024/5/4 9:07:39 - 电子学会C/C++编程等级考试2022年03月(一级)真题解析
C/C++等级考试(1~8级)全部真题・点这里 第1题:双精度浮点数的输入输出 输入一个双精度浮点数,保留8位小数,输出这个浮点数。 时间限制:1000 内存限制:65536输入 只有一行,一个双精度浮点数。输出 一行,保留8位小数的浮点数。样例输入 3.1415926535798932样例输出 3.1…...
2024/5/4 14:46:02 - 配置失败还原请勿关闭计算机,电脑开机屏幕上面显示,配置失败还原更改 请勿关闭计算机 开不了机 这个问题怎么办...
解析如下:1、长按电脑电源键直至关机,然后再按一次电源健重启电脑,按F8健进入安全模式2、安全模式下进入Windows系统桌面后,按住“winR”打开运行窗口,输入“services.msc”打开服务设置3、在服务界面,选中…...
2022/11/19 21:17:18 - 错误使用 reshape要执行 RESHAPE,请勿更改元素数目。
%读入6幅图像(每一幅图像的大小是564*564) f1 imread(WashingtonDC_Band1_564.tif); subplot(3,2,1),imshow(f1); f2 imread(WashingtonDC_Band2_564.tif); subplot(3,2,2),imshow(f2); f3 imread(WashingtonDC_Band3_564.tif); subplot(3,2,3),imsho…...
2022/11/19 21:17:16 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机...
win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”问题的解决方法在win7系统关机时如果有升级系统的或者其他需要会直接进入一个 等待界面,在等待界面中我们需要等待操作结束才能关机,虽然这比较麻烦,但是对系统进行配置和升级…...
2022/11/19 21:17:15 - 台式电脑显示配置100%请勿关闭计算机,“准备配置windows 请勿关闭计算机”的解决方法...
有不少用户在重装Win7系统或更新系统后会遇到“准备配置windows,请勿关闭计算机”的提示,要过很久才能进入系统,有的用户甚至几个小时也无法进入,下面就教大家这个问题的解决方法。第一种方法:我们首先在左下角的“开始…...
2022/11/19 21:17:14 - win7 正在配置 请勿关闭计算机,怎么办Win7开机显示正在配置Windows Update请勿关机...
置信有很多用户都跟小编一样遇到过这样的问题,电脑时发现开机屏幕显现“正在配置Windows Update,请勿关机”(如下图所示),而且还需求等大约5分钟才干进入系统。这是怎样回事呢?一切都是正常操作的,为什么开时机呈现“正…...
2022/11/19 21:17:13 - 准备配置windows 请勿关闭计算机 蓝屏,Win7开机总是出现提示“配置Windows请勿关机”...
Win7系统开机启动时总是出现“配置Windows请勿关机”的提示,没过几秒后电脑自动重启,每次开机都这样无法进入系统,此时碰到这种现象的用户就可以使用以下5种方法解决问题。方法一:开机按下F8,在出现的Windows高级启动选…...
2022/11/19 21:17:12 - 准备windows请勿关闭计算机要多久,windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机怎么办...
有不少windows10系统用户反映说碰到这样一个情况,就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机,碰到这样的问题该怎么解决呢,现在小编就给大家分享一下windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机的具体第一种方法:1、2、依次…...
2022/11/19 21:17:11 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”的解决方法...
今天和大家分享一下win7系统重装了Win7旗舰版系统后,每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面,提示请勿关闭计算机”,每次停留好几分钟才能正常关机,导致什么情况引起的呢?出现配置Windows Update…...
2022/11/19 21:17:10 - 电脑桌面一直是清理请关闭计算机,windows7一直卡在清理 请勿关闭计算机-win7清理请勿关机,win7配置更新35%不动...
只能是等着,别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚,只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一:管理员运行cmd:net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...
2022/11/19 21:17:09 - 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?
原标题:电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢?一般的方…...
2022/11/19 21:17:08 - 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...
关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!关机提示 windows7 正在配…...
2022/11/19 21:17:05 - 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...
钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间:2020-04-20 22:24:19 浏览次数:729次 区域: 南阳 > 卧龙 列举网提醒您:为保障您的权益,请不要提前支付任何费用! 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于:钉钉,外勤365,红圈通,企业微信和…...
2022/11/19 21:17:05 - 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”,长时间没反应,无法进入系统的解决方案...
前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了,具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面,长时间没反应,无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过,网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法,并在最后教给你1种保护系统安全的好方法,一起来看看!电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中,添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候,开启电脑发现电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢?下面小编就带着大家一起看看吧!如果能够正常进入系统,建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57