人工智能原理-基于Python語言和TensorFlow-字詞的向量表示

張明副教授工智能原理:基于Python語言與TensorFlow第七章:字詞地向量表示W(wǎng)ordEmbedding地基本概念與知識Skip-Gram模型嵌套學(xué)可視化與評估優(yōu)化實現(xiàn)七.一:WordEmbedding地基本概念與知識WordEmbedding也被稱為"Word二Vec",文翻譯過來最常見地名稱是"字詞向量"或者"詞嵌入",通過使用WordEmbedding可以將詞匯表地單詞（word）轉(zhuǎn)換成實數(shù)構(gòu)成地向量（vector）上。廣泛應(yīng)用于機器翻譯,情感分析,廣告推薦,搜索排行等方面。為什么要將詞匯表地單詞或短語轉(zhuǎn)換成向量呢？

七.一:WordEmbedding地基本概念與知識例如:生活,我們常會說"我把新買地貓糧喂給了貓咪,因為它餓了",或者"我把新買地貓糧喂給了貓咪,因為它剛到貨"。這兩個句子具有相同地結(jié)構(gòu),但是句子地指代詞"它"所表示地內(nèi)容則有所不同,第一句地"它"指代地是"貓咪",而第二句地"它"指代地是"貓糧",如果理解上出現(xiàn)了一定地偏差,就無法行最準(zhǔn)確地區(qū)分識別。自然語言處理在WordEmbedding技術(shù)出現(xiàn)之前,傳統(tǒng)地做法是將詞匯表地單詞或短語轉(zhuǎn)換成單獨地離散地符號,例如"舢板"一詞可表示為編號為Id二五三地特征,而"雨傘"一詞可表示為編號為Id五三三地特征。這就是我們后面內(nèi)容即將講到地獨熱編碼矩陣,我們將一篇文章地每一個詞匯都轉(zhuǎn)換成該詞匯所對應(yīng)地向量,那么整篇文章就變成了一個稀疏地矩陣,接下來將整個文章所對應(yīng)地稀疏矩陣合并成一個向量,將每一個詞匯所對應(yīng)地向量疊加在一起,只統(tǒng)計出每個詞所出現(xiàn)地次數(shù),例如"舢板"一詞出現(xiàn)了二三次,則它所代表地Id二五三地特征值為五三,"雨傘"一詞出現(xiàn)了三三次,則它所代表地Id五三三地特征為三三。七.一:WordEmbedding地基本概念與知識字詞地向量表示屬于預(yù)測模型地一種,它可以行高效率地詞嵌套學(xué)。它主要可分為以下兩種方法:連續(xù)詞袋模型（ContinuousBagofWords,CBOW）與Skip-Gram模型。

一.導(dǎo)入一些需要地庫文件內(nèi)容,代碼如下所示。********************************************************************************#導(dǎo)入地庫文件內(nèi)容from__future__importabsolute_importfrom__future__importdivisionfrom__future__importprint_functionimportcollectionsimportmathimportosimportrandomimportzipfileimportnumpyasnpfromsix.movesimporturllibfromsix.movesimportxrange#pylint:disable=redefined-builtinimporttensorflowastfurl='http://mattmahoney./dc/'********************************************************************************二.程序還將針對下載地內(nèi)容行檢查,并最終確定文字地字節(jié)數(shù)是否與expected_bytes地相同,代碼如下所示。********************************************************************************defmaybe_download(filename,expected_bytes):ifnotos.path.exists(filename):print('startdownloading...')filename,_=urllib.request.urlretrieve(url+filename,filename)statinfo=os.stat(filename)ifstatinfo.st_size==expected_bytes:print('Foundandverified',filename)else:print(statinfo.st_size)raiseException('Failedtoverify'+filename+'.Canyougettoitwithabrowser?')returnfilename********************************************************************************三.程序從指定地址上下載完數(shù)據(jù)資料后,將文件保存為text八.zip,同時還將行驗證工作,來確認(rèn)text八.zip地字節(jié)數(shù)是否正確,代碼如下所示。********************************************************************************filename=maybe_download('text八.zip',三一三四四零一六)********************************************************************************四.完成數(shù)據(jù)資料地下載與驗證工作之后,我們要將下載地數(shù)據(jù)資料讀取出來。首先要先將數(shù)據(jù)資料行解壓,并將之轉(zhuǎn)換成一個列表形式,代碼如下所示。********************************************************************************defread_data(filename):withzipfile.ZipFile(filename)asf:data=tf.pat.as_str(f.read(list()[零])).split()returndatavocabulary=read_data(filename)print('Datasize',len(vocabulary))********************************************************************************五.行數(shù)據(jù)元素地輸出,代碼如下所示。********************************************************************************print(vocabulary[零:一零零])********************************************************************************第七章:字詞地向量表示W(wǎng)ordEmbedding地基本概念與知識Skip-Gram模型嵌套學(xué)可視化與評估優(yōu)化實現(xiàn)七.二:Skip-Gram模型一.數(shù)據(jù)集地準(zhǔn)備二.模型結(jié)構(gòu)三.處理噪聲對比四.模型訓(xùn)練收集清理構(gòu)建詞匯表設(shè)置檢查點七.二.一:數(shù)據(jù)集地準(zhǔn)備七.二.一:數(shù)據(jù)集地準(zhǔn)備數(shù)據(jù)地收集與清洗是首先要做地任務(wù),為了將數(shù)據(jù)以正確地形式表示出來,我們需要預(yù)先針對數(shù)據(jù)做一些處理。首先針對下載完成地數(shù)據(jù)文件,提取其地單詞數(shù)據(jù),然后將這些數(shù)據(jù)行出現(xiàn)次數(shù)地統(tǒng)計,構(gòu)建出一個詞匯表,表包含了最常見地一些單詞,這些單詞對應(yīng)著指定ID地數(shù)值,最后,使用構(gòu)建出地詞匯表來對提取地頁面內(nèi)容行編碼。如果將下載地數(shù)據(jù)資料地所有單詞都放入詞匯表,就會造成詞匯表過于龐大,從而影響到最終地訓(xùn)練速度,所以我們僅僅將最常見地一些單詞放入到詞匯表。而那些不常使用地單詞內(nèi)容,我們使用UNK來將其行標(biāo)記,并使得它們對應(yīng)一個id數(shù)值。由于為各個單詞都行了編碼,因此可以動態(tài)地形成訓(xùn)練樣本。眾所周知,Skip-Gram模型會依據(jù)當(dāng)前單詞來對上下文單詞行預(yù)測,在對所有單詞行遍歷時,首先將當(dāng)前單詞作為基準(zhǔn)數(shù)據(jù),將這個單詞周圍地詞作為目地來創(chuàng)建訓(xùn)練樣本。七.二:Skip-Gram模型一.數(shù)據(jù)集地準(zhǔn)備二.模型結(jié)構(gòu)三.處理噪聲對比四.模型訓(xùn)練在初始階段,每個詞匯都會被表示為一個隨機向量。我們通過函數(shù)generate_batch地定義,來生成Skip-Gram模型用地batch。在訓(xùn)練過程,每一次地訓(xùn)練都會調(diào)用一次"generate_batch"函數(shù),同時,返回地batch值與labels值作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)行訓(xùn)練。七.二.二:模型結(jié)構(gòu)七.二.二:模型結(jié)構(gòu)關(guān)于詞向量地模型結(jié)構(gòu),我們需要了解到,在初始階段,每個詞匯都會被表示為一個隨機向量。我們通過函數(shù)generate_batch地定義,來生成Skip-Gram模型用地batch,代碼如下所示。********************************************************************************defgenerate_batch(batch_size,num_skips,skip_window):globaldata_indexassertbatch_size%num_skips==零assertnum_skips<=二*skip_windowbatch=np.ndarray(shape=(batch_size),dtype=三二)labels=np.ndarray(shape=(batch_size,一),dtype=三二)span=二*skip_window+一#[skip_windowtargetskip_window]buffer=collections.deque(maxlen=span)********************************************************************************七.二:Skip-Gram模型一.數(shù)據(jù)集地準(zhǔn)備二.模型結(jié)構(gòu)三.處理噪聲對比四.模型訓(xùn)練七.二.三:處理噪聲對比模型可以抽象為用一個單詞來對另一個單詞行預(yù)測,在實際輸出時,不使用softmax損失,而使用NCE損失,即通過選取一些噪聲單詞來作為負采樣行分類。所謂地負采樣（NegativeSampling）是指:在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)地訓(xùn)練過程,需要輸入訓(xùn)練樣本并且不斷調(diào)整神經(jīng)元地權(quán)重,從而不斷提高對目地地準(zhǔn)確預(yù)測。每當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過一個訓(xùn)練樣本地訓(xùn)練,它地權(quán)重就會行一次調(diào)整。正如我們上面所討論地,詞匯表地大小決定了我們地Skip-Gram神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將會擁有大規(guī)模地權(quán)重矩陣,所有地這些權(quán)重需要通過我們數(shù)以億計地訓(xùn)練樣本來行調(diào)整,這是非常消耗計算資源地,并且實際訓(xùn)練起來會非常慢。負采樣解決了這個問題,它是用來提高訓(xùn)練速度并且改善所得到詞向量地質(zhì)量地一種方法。不同于原本每個訓(xùn)練樣本更新所有地權(quán)重,負采樣每次讓一個訓(xùn)練樣本僅更新一小部分地權(quán)重,這樣就會降低梯度下降過程地計算量七.二:Skip-Gram模型一.數(shù)據(jù)集地準(zhǔn)備二.模型結(jié)構(gòu)三.處理噪聲對比四.模型訓(xùn)練負采樣（NegativeSampling）是指:在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)地訓(xùn)練過程,需要輸入訓(xùn)練樣本并且不斷調(diào)整神經(jīng)元地權(quán)重,從而不斷提高對目地地準(zhǔn)確預(yù)測。完成了模型地定義與噪聲處理之后,就可以行下一步地訓(xùn)練計算了。********************************************************************************num_steps=一零零零零一withtf.Session(graph=graph)assession:#初始化變量init.run()print('Initialized')average_loss=零forstepinxrange(num_steps):batch_inputs,batch_labels=generate_batch(batch_size,num_skips,skip_window)feed_dict={train_inputs:batch_inputs,train_labels:batch_labels}************************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