TensorFlow-9-词的向量表示

作者: 不会停的蜗牛 | 来源:发表于2017-05-19 22:33 被阅读665次

今日资料：
https://www.tensorflow.org/tutorials/word2vec
中文版：
http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/word2vec.html

这一节是关于 word2vec 模型的，可以用来学习词的向量表达，也叫‘word embeddings’。

之前写过一篇：word2vec 模型思想和代码实现，里面有 skip－gram 算法的简单实现。
http://www.jianshu.com/p/86134284fa14

今天要看的是如何在 TensorFlow 中训练词向量，主要看一下这个代码：
tensorflow/examples/tutorials/word2vec/word2vec_basic.py

词向量就是用一个具有一定维度的向量来表示一个单词，这样在分布式假设的思想下，我们可以认为出现在相同上下文情景中的词汇都有类似的语义。

word2vec 可以很有效地从文本中学习出词向量，主要有两种算法，Continuous Bag-of-Words model (CBOW) 和 Skip-Gram ，CBOW 根据上下文（'the cat sits on the'）来预测目标词汇（例如，‘mat’），而 Skip-Gram 则相反，它通过已知的目标词汇来预测上下文。

通常的 Neural probabilistic language 是通过极大似然法来条件概率：在给定前面语境的情况下，最大化目标词的概率。
而在 word2vec 中不需要用全概率模型，而是用 logistic regression 来把真实的目标词汇和制造的噪音词汇分开。

目标函数就是，这个也叫 Negative Sampling,

即现在的 loss function 只和随机选出来的 k 个噪声单词有关，而不是整个语料库 V，这样训练比较快。

本节的代码就是用一个 Skip-gram 模型来训练词向量：

例如我们有数据集：
the quick brown fox jumped over the lazy dog
假设使用大小为1的窗口，这样就得到这样一个由(上下文, 目标单词) 组成的数据集：
([the, brown], quick), ([quick, fox], brown), ([brown, jumped], fox), ...

Skip-Gram 模型是把目标单词和上下文颠倒过来，因此数据集就变成由(输入, 输出)组成的：
(quick, the), (quick, brown), (brown, quick), (brown, fox), ...

我们会计算每一对观察值和噪声值的损失函数，例如 sheep 就是个噪音：

整个计算的过程就是我们求出目标函数对 theta 的梯度，然后通过梯度下降法来更新 embedding parameters theta 来最大化目标函数，结果就是 embedding vectors 会不断地移动，直到可以把真实单词和噪声单词很好得区分开。

最后还可以用 t－SNE 来可视化最后的词向量间的距离关系，可以发现具有相似信息的单词距离较近。

1. 先下载数据，words 有17005207 个单词：

url = 'http://mattmahoney.net/dc/'
...
filename = maybe_download('text8.zip', 31344016)
...
words = read_data(filename)

count 就是要统计出 words 里面最高频的 5 万个单词。
dictionary 里的 key 就是 count 里的单词，value 就是频率的排序号。
data 里存的是 words 中每个单词在 dictionary 中的序号，如果不在 5 万里面，就标记为 0.
reverse_dictionary 就是 key value 和 dictionary 里面的互换一下位置：

2. 用最大长度为 span 的 deque 做一个窗口：

span = 2 * skip_window + 1
buffer = collections.deque(maxlen=span)

从 data 中一个一个读，先把一个窗口给读满。
要生成 batch_size 个样本，
每个样本是，先找到当前窗口的 target，然后在这个窗口中，随机生成 num_skips 个 target－context 对，
即会生成：3084 originated -> 12 as 这样的对。
每次生成完一个样本后，窗口向后移动一位，
一直到生成完 batch_size 个。