Word2Vec

基本思想：通过训练将每一个词映射成一个固定长度的向量，所有向量构成一个词向量空间，每一个向量（单词)可以看作是向量空间中的一个点，意思越相近的单词距离越近。

如何把词转换为向量？

通常情况下，我们可以维护一个查询表。表中每一行都存储了一个特定词语的向量值，每一列的第一个元素都代表着这个词本身，以便于我们进行词和向量的映射（如“我”对应的向量值为 [0.3，0.5，0.7，0.9，-0.2，0.03] ）。给定任何一个或者一组单词，我们都可以通过查询这个excel，实现把单词转换为向量的目的，这个查询和替换过程称之为Embedding Lookup。

然而在进行神经网络计算的过程中，需要大量的算力，常常要借助特定硬件（如GPU）满足训练速度的需求。GPU上所支持的计算都是以张量（Tensor）为单位展开的，因此在实际场景中，我们需要把Embedding Lookup的过程转换为张量计算：

如何让向量具有语义信息？

在自然语言处理研究中，科研人员通常有一个共识：使用一个单词的上下文来了解这个单词的语义，比如：

“苹果手机质量不错，就是价格有点贵。”
“这个苹果很好吃，非常脆。”
“菠萝质量也还行，但是不如苹果支持的APP多。”

在上面的句子中，我们通过上下文可以推断出第一个“苹果”指的是苹果手机，第二个“苹果”指的是水果苹果，而第三个“菠萝”指的应该也是一个手机。在自然语言处理领域，使用上下文描述一个词语或者元素的语义是一个常见且有效的做法。我们可以使用同样的方式训练词向量，让这些词向量具备表示语义信息的能力。

2013年，Mikolov提出的经典word2vec算法就是通过上下文来学习语义信息。word2vec包含两个经典模型：CBOW（Continuous Bag-of-Words）和Skip-gram。

CBOW：通过上下文的词向量推理中心词。
Skip-gram：根据中心词推理上下文。

CBOW模型

输入层： 一个形状为C×V的one-hot张量，其中C代表上下文中词的个数，通常是一个偶数，我们假设为4；V表示词表大小，我们假设为5000，该张量的每一行都是一个上下文词的one-hot向量表示。
隐藏层： 一个形状为V×N的参数张量W1，一般称为word-embedding，N表示每个词的词向量长度，我们假设为128。输入张量和word embedding W1进行矩阵乘法，就会得到一个形状为C×N的张量。综合考虑上下文中所有词的信息去推理中心词，因此将上下文中C个词相加得一个1×N的向量，是整个上下文的一个隐含表示。
输出层： 创建另一个形状为N×V的参数张量，将隐藏层得到的1×N的向量乘以该N×V的参数张量，得到了一个形状为1×V的向量。最终，1×V的向量代表了使用上下文去推理中心词，每个候选词的打分，再经过softmax函数的归一化，即得到了对中心词的推理概率：

Skip-gram模型

**Input Layer（输入层）：**接收一个one-hot张量 V∈R^{1×vocab_size}
作为网络的输入，假设vocab_size为5000。
**Hidden Layer（隐藏层）：**将张量V乘以一个word embedding张量W1∈R^{vocab_size×embed_size} ，假设embed_size为128，并把结果作为隐藏层的输出，得到一个形状为R^{1×embed_size}的张量，里面存储着当前句子中心词的词向量。
**Output Layer（输出层）：**将隐藏层的结果乘以另一个word embedding张量W2∈R^{embed_size×vocab_size}，得到一个形状为R^{1×vocab_size}的张量。这个张量经过softmax变换后，就得到了使用当前中心词对上下文的预测结果。根据这个softmax的结果，我们就可以去训练词向量模型。

Skip-gram在实际操作中，使用一个滑动窗口（一般情况下，长度是奇数），从左到右开始扫描当前句子。每个扫描出来的片段被当成一个小句子，每个小句子中间的词被认为是中心词，其余的词被认为是这个中心词的上下文。

Skip-gram实现

1.数据处理：

首先下载数据集处理语料，

# 下载语料用来训练word2vec
download()
# 读取text8数据
corpus = load_text8()
# 对语料进行预处理（分词）并把所有英文字符都转换为小写
corpus = data_preprocess(corpus)
# 构造词典，统计每个词的频率，并根据频率将每个词转换为一个整数id
word2id_freq, word2id_dict, id2word_dict = build_dict(corpus)
vocab_size = len(word2id_freq)
#保存word2id_freq, word2id_dict, id2word_dict到本地
f_save = open('word2id_freq.pkl', 'wb')
pickle.dump(word2id_freq, f_save)
f_save.close()
f_save = open('word2id_dict.pkl', 'wb')
pickle.dump(word2id_dict, f_save)
f_save.close()
f_save = open('id2word_dict.pkl', 'wb')
pickle.dump(id2word_dict, f_save)
f_save.close()
# 把语料转换为id序列
corpus = convert_corpus_to_id(corpus, word2id_dict)
# 使用二次采样算法（subsampling）处理语料，强化训练效果，遗弃频率高的词
corpus = subsampling(corpus, word2id_freq)

构造数据，假设有一个中心词c和一个上下文词正样本tp。在Skip-gram的理想实现里，需要最大化使用c推理tp的概率。在使用softmax学习时，需要最大化tp的推理概率，同时最小化其他词表中词的推理概率。之所以计算缓慢，是因为需要对词表中的所有词都计算一遍。然而我们还可以使用另一种方法，就是随机从词表中选择几个代表词，通过最小化这几个代表词的概率，去近似最小化整体的预测概率。比如，先指定一个中心词（如“人工”）和一个目标词正样本（如“智能”），再随机在词表中采样几个目标词负样本（如“日本”，“喝茶”等）。对于目标词正样本，我们需要最大化它的预测概率；对于目标词负样本，我们需要最小化它的预测概率。通过这种方式，我们就可以完成计算加速。上述做法，我们称之为负采样。实现如下：

# 构造数据，准备模型训练
# max_window_size代表了最大的window_size的大小，程序会根据max_window_size从左到右扫描整个语料
# negative_sample_num代表了对于每个正样本，我们需要随机采样多少负样本用于训练，
# 一般来说，negative_sample_num的值越大，训练效果越稳定，但是训练速度越慢。
def build_data(corpus, word2id_dict, word2id_freq, max_window_size=3, negative_sample_num=4):# 使用一个list存储处理好的数据dataset = []# 从左到右，开始枚举每个中心点的位置for center_word_idx in range(len(corpus)):# 以max_window_size为上限，随机采样一个window_size，这样会使得训练更加稳定window_size = random.randint(1, max_window_size)# 当前的中心词就是center_word_idx所指向的词center_word = corpus[center_word_idx]# 以当前中心词为中心，左右两侧在window_size内的词都可以看成是正样本positive_word_range = (max(0, center_word_idx - window_size), min(len(corpus) - 1, center_word_idx + window_size))positive_word_candidates = [corpus[idx] for idx in range(positive_word_range[0], positive_word_range[1] + 1) ifidx != center_word_idx]# 对于每个正样本来说，随机采样negative_sample_num个负样本，用于训练for positive_word in positive_word_candidates:# 首先把（中心词，正样本，label=1）的三元组数据放入dataset中，# 这里label=1表示这个样本是个正样本dataset.append((center_word, positive_word, 1))# 开始负采样i = 0while i < negative_sample_num:negative_word_candidate = random.randint(0, vocab_size - 1)if negative_word_candidate not in positive_word_candidates:# 把（中心词，正样本，label=0）的三元组数据放入dataset中，# 这里label=0表示这个样本是个负样本dataset.append((center_word, negative_word_candidate, 0))i += 1return dataset

2.网络定义

import paddle
from paddle.nn import Embedding
import paddle.nn.functional as F
import paddle.nn as nn#定义skip-gram训练网络结构
#使用paddlepaddle的2.0.0版本
#一般来说，在使用paddle训练的时候，我们需要通过一个类来定义网络结构，这个类继承了paddle.nn.layer
class SkipGram(nn.Layer):def __init__(self, vocab_size, embedding_size, init_scale=0.1):# vocab_size定义了这个skipgram这个模型的词表大小# embedding_size定义了词向量的维度是多少# init_scale定义了词向量初始化的范围，一般来说，比较小的初始化范围有助于模型训练super(SkipGram, self).__init__()self.vocab_size = vocab_sizeself.embedding_size = embedding_size# 使用Embedding函数构造一个词向量参数# 这个参数的大小为：[self.vocab_size, self.embedding_size]# 数据类型为：float32# 这个参数的初始化方式为在[-init_scale, init_scale]区间进行均匀采样self.embedding = Embedding(num_embeddings = self.vocab_size,embedding_dim = self.embedding_size,weight_attr=paddle.ParamAttr(initializer=paddle.nn.initializer.Uniform(low=-init_scale, high=init_scale)))# 使用Embedding函数构造另外一个词向量参数# 这个参数的大小为：[self.vocab_size, self.embedding_size]# 这个参数的初始化方式为在[-init_scale, init_scale]区间进行均匀采样self.embedding_out = Embedding(num_embeddings = self.vocab_size,embedding_dim = self.embedding_size,weight_attr=paddle.ParamAttr(initializer=paddle.nn.initializer.Uniform(low=-init_scale, high=init_scale)))# 定义网络的前向计算逻辑# center_words是一个tensor（mini-batch），表示中心词# target_words是一个tensor（mini-batch），表示目标词# label是一个tensor（mini-batch），表示这个词是正样本还是负样本（用0或1表示）# 用于在训练中计算这个tensor中对应词的同义词，用于观察模型的训练效果def forward(self, center_words, target_words, label):# 首先，通过self.embedding参数，将mini-batch中的词转换为词向量# 这里center_words和eval_words_emb查询的是一个相同的参数# 而target_words_emb查询的是另一个参数center_words_emb = self.embedding(center_words)target_words_emb = self.embedding_out(target_words)# 我们通过点乘的方式计算中心词到目标词的输出概率，并通过sigmoid函数估计这个词是正样本还是负样本的概率。word_sim = paddle.multiply(center_words_emb, target_words_emb)word_sim = paddle.sum(word_sim, axis=-1)word_sim = paddle.reshape(word_sim, shape=[-1])pred = F.sigmoid(word_sim)# 通过估计的输出概率定义损失函数，注意我们使用的是binary_cross_entropy_with_logits函数# 将sigmoid计算和cross entropy合并成一步计算可以更好的优化，所以输入的是word_sim，而不是predloss = F.binary_cross_entropy_with_logits(word_sim, label)loss = paddle.mean(loss)# 返回前向计算的结果，飞桨会通过backward函数自动计算出反向结果。return pred, loss

3.网络训练：

# 开始训练，定义一些训练过程中需要使用的超参数
batch_size = 512
epoch_num = 3
embedding_size = 200
step = 0
learning_rate = 0.001# 定义一个使用word-embedding查询同义词的函数
# 这个函数query_token是要查询的词，k表示要返回多少个最相似的词，embed是我们学习到的word-embedding参数
# 我们通过计算不同词之间的cosine距离，来衡量词和词的相似度
# 具体实现如下，x代表要查询词的Embedding，Embedding参数矩阵W代表所有词的Embedding
# 两者计算Cos得出所有词对查询词的相似度得分向量，排序取top_k放入indices列表
def get_similar_tokens(query_token, k, embed):W = embed.numpy()x = W[word2id_dict[query_token]]cos = np.dot(W, x) / np.sqrt(np.sum(W * W, axis=1) * np.sum(x * x) + 1e-9)flat = cos.flatten()indices = np.argpartition(flat, -k)[-k:]indices = indices[np.argsort(-flat[indices])]for i in indices:print('for word %s, the similar word is %s' % (query_token, str(id2word_dict[i])))# 通过我们定义的SkipGram类，来构造一个Skip-gram模型网络
skip_gram_model = SkipGram(vocab_size, embedding_size)# 构造训练这个网络的优化器
adam = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=learning_rate, parameters=skip_gram_model.parameters())# 使用build_batch函数，以mini-batch为单位，遍历训练数据，并训练网络
for center_words, target_words, label in build_batch(dataset, batch_size, epoch_num):# 使用paddle.to_tensor，将一个numpy的tensor，转换为飞桨可计算的tensorcenter_words_var = paddle.to_tensor(center_words)target_words_var = paddle.to_tensor(target_words)label_var = paddle.to_tensor(label)# 将转换后的tensor送入飞桨中，进行一次前向计算，并得到计算结果pred, loss = skip_gram_model(center_words_var, target_words_var, label_var)# 程序自动完成反向计算loss.backward()# 程序根据loss，完成一步对参数的优化更新adam.step()# 清空模型中的梯度，以便于下一个mini-batch进行更新adam.clear_grad()# 每经过100个mini-batch，打印一次当前的loss，看看loss是否在稳定下降step += 1if step % 1000 == 0:print("step %d, loss %.3f" % (step, loss.numpy()[0]))# 每隔10000步，打印一次模型对以下查询词的相似词，这里我们使用词和词之间的向量点积作为衡量相似度的方法，只打印了5个最相似的词并保存网络模型参数和优化器模型参数if step % 10000 == 0:get_similar_tokens('movie', 5, skip_gram_model.embedding.weight)get_similar_tokens('one', 5, skip_gram_model.embedding.weight)get_similar_tokens('chip', 5, skip_gram_model.embedding.weight)paddle.save(skip_gram_model.state_dict(), "text8.pdparams")paddle.save(adam.state_dict(), "adam.pdopt")

这里step到300000我就结束训练了，可以看到词性已经很接近了。

4.测试训练模型

训练完成后，对任意词都可以基于我们训练出模型计算出跟这个词最接近的词。

# 定义一些训练过程中需要使用的超参数
embedding_size = 200
learning_rate = 0.001# 通过我们定义的SkipGram类，来构造一个Skip-gram模型网络skip_gram_model = SkipGram(vocab_size, embedding_size)# 构造训练这个网络的优化器
adam = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=learning_rate, parameters=skip_gram_model.parameters())# 加载网络模型和优化器模型
layer_state_dict = paddle.load("./my_model/text8.pdparams")
opt_state_dict = paddle.load("./my_model/adam.pdopt")skip_gram_model.set_state_dict(layer_state_dict)
adam.set_state_dict(opt_state_dict)# get_similar_tokens('movie', 5, skip_gram_model.embedding.weight)
# get_similar_tokens('one', 5, skip_gram_model.embedding.weight)
# get_similar_tokens('chip', 5, skip_gram_model.embedding.weight)
get_similar_tokens('she', 5, skip_gram_model.embedding.weight)
get_similar_tokens('dog', 5, skip_gram_model.embedding.weight)
get_similar_tokens('apple', 5, skip_gram_model.embedding.weight)
get_similar_tokens('beijing', 5, skip_gram_model.embedding.weight)

结果如下，我没有完全训练完，可以看到效果还可以。

源码已经上传到GitHub上，github链接：https://github.com/fakerst/Word2Vec-SkipGram 网络有些差，后续会把训练好的模型也进行上传。