Jupyter笔记[3]-词向量

自然语言处理-词向量

[https://www.paddlepaddle.org.cn/tutorials/projectdetail/3578658]
在自然语言处理任务中，词向量（Word Embedding）是表示自然语言里单词的一种方法，即把每个词都表示为一个N维空间内的点，即一个高维空间内的向量。通过这种方法，实现把自然语言计算转换为向量计算。
自然语言单词是离散信号，比如“我”、“ 爱”、“人工智能”。如何把每个离散的单词转换为一个向量？通常情况下，我们可以维护一个如 图2 所示的查询表。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。

使用飞桨实现Skip-gram

Skip-gram

Skip-gram：根据中心词推理上下文。

数据集

使用text8数据集的语料库
[https://dataset.bj.bcebos.com/word2vec/text8.txt]

# encoding=utf8
import io
import os
import sys
import requests
# 下载语料用来训练word2vec
def download():
    # 可以从百度云服务器下载一些开源数据集（dataset.bj.bcebos.com）
    corpus_url = "https://dataset.bj.bcebos.com/word2vec/text8.txt"
    # 使用python的requests包下载数据集到本地
    web_request = requests.get(corpus_url)
    corpus = web_request.content
    # 把下载后的文件存储在当前目录的text8.txt文件内
    with open("./dataset/Text8/text8.txt", "wb") as f:
        f.write(corpus)
    f.close()
download()

不要尝试双击打开，会卡死

开始训练

# encoding=utf8
import io
import os
import sys
import requests
from collections import OrderedDict 
import math
import random
import numpy as np
import paddle
from paddle.nn import Embedding
import paddle.nn.functional as F
import paddle.nn as nn
# 读取text8数据
def load_text8():
    with open("./dataset/Text8/text8.txt", "r") as f:
        corpus = f.read().strip("\n")
    f.close()

    return corpus

corpus = load_text8()

# 打印前500个字符，简要看一下这个语料的样子
print(corpus[:500])
# 对语料进行预处理（分词）
def data_preprocess(corpus):
    # 由于英文单词出现在句首的时候经常要大写，所以我们把所有英文字符都转换为小写，
    # 以便对语料进行归一化处理（Apple vs apple等）
    corpus = corpus.strip().lower()
    corpus = corpus.split(" ")
    return corpus

corpus = data_preprocess(corpus)
print(corpus[:50])
# 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
def build_dict(corpus):
    # 首先统计每个不同词的频率（出现的次数），使用一个词典记录
    word_freq_dict = dict()
    for word in corpus:
        if word not in word_freq_dict:
            word_freq_dict[word] = 0
        word_freq_dict[word] += 1

    # 将这个词典中的词，按照出现次数排序，出现次数越高，排序越靠前
    # 一般来说，出现频率高的高频词往往是：I，the，you这种代词，而出现频率低的词，往往是一些名词，如：nlp
    word_freq_dict = sorted(word_freq_dict.items(), key = lambda x:x[1], reverse = True)
    
    # 构造3个不同的词典，分别存储，
    # 每个词到id的映射关系：word2id_dict
    # 每个id出现的频率：word2id_freq
    # 每个id到词的映射关系：id2word_dict
    word2id_dict = dict()
    word2id_freq = dict()
    id2word_dict = dict()

    # 按照频率，从高到低，开始遍历每个单词，并为这个单词构造一个独一无二的id
    for word, freq in word_freq_dict:
        curr_id = len(word2id_dict)
        word2id_dict[word] = curr_id
        word2id_freq[word2id_dict[word]] = freq
        id2word_dict[curr_id] = word

    return word2id_freq, word2id_dict, id2word_dict

word2id_freq, word2id_dict, id2word_dict = build_dict(corpus)
vocab_size = len(word2id_freq)
print("there are totoally %d different words in the corpus" % vocab_size)
for _, (word, word_id) in zip(range(50), word2id_dict.items()):
    print("word %s, its id %d, its word freq %d" % (word, word_id, word2id_freq[word_id]))
# 把语料转换为id序列
def convert_corpus_to_id(corpus, word2id_dict):
    # 使用一个循环，将语料中的每个词替换成对应的id，以便于神经网络进行处理
    corpus = [word2id_dict[word] for word in corpus]
    return corpus

corpus = convert_corpus_to_id(corpus, word2id_dict)
print("%d tokens in the corpus" % len(corpus))
print(corpus[:50])
# 使用二次采样算法（subsampling）处理语料，强化训练效果
def subsampling(corpus, word2id_freq):
    
    # 这个discard函数决定了一个词会不会被替换，这个函数是具有随机性的，每次调用结果不同
    # 如果一个词的频率很大，那么它被遗弃的概率就很大
    def discard(word_id):
        return random.uniform(0, 1) < 1 - math.sqrt(
            1e-4 / word2id_freq[word_id] * len(corpus))

    corpus = [word for word in corpus if not discard(word)]
    return corpus

corpus = subsampling(corpus, word2id_freq)
print("%d tokens in the corpus" % len(corpus))
print(corpus[:50])
# 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) if idx != 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 = 0
            while 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 += 1
    return dataset
corpus_light = corpus[:int(len(corpus)*0.2)]
dataset = build_data(corpus_light, word2id_dict, word2id_freq)
for _, (center_word, target_word, label) in zip(range(50), dataset):
    print("center_word %s, target %s, label %d" % (id2word_dict[center_word],
                                                   id2word_dict[target_word], label))
# 构造mini-batch，准备对模型进行训练
# 我们将不同类型的数据放到不同的tensor里，便于神经网络进行处理
# 并通过numpy的array函数，构造出不同的tensor来，并把这些tensor送入神经网络中进行训练
def build_batch(dataset, batch_size, epoch_num):
    
    # center_word_batch缓存batch_size个中心词
    center_word_batch = []
    # target_word_batch缓存batch_size个目标词（可以是正样本或者负样本）
    target_word_batch = []
    # label_batch缓存了batch_size个0或1的标签，用于模型训练
    label_batch = []

    for epoch in range(epoch_num):
        # 每次开启一个新epoch之前，都对数据进行一次随机打乱，提高训练效果
        random.shuffle(dataset)
        
        for center_word, target_word, label in dataset:
            # 遍历dataset中的每个样本，并将这些数据送到不同的tensor里
            center_word_batch.append([center_word])
            target_word_batch.append([target_word])
            label_batch.append(label)

            # 当样本积攒到一个batch_size后，我们把数据都返回回来
            # 在这里我们使用numpy的array函数把list封装成tensor
            # 并使用python的迭代器机制，将数据yield出来
            # 使用迭代器的好处是可以节省内存
            if len(center_word_batch) == batch_size:
                yield np.array(center_word_batch).astype("int64"), \
                    np.array(target_word_batch).astype("int64"), \
                    np.array(label_batch).astype("float32")
                center_word_batch = []
                target_word_batch = []
                label_batch = []

    if len(center_word_batch) > 0:
        yield np.array(center_word_batch).astype("int64"), \
            np.array(target_word_batch).astype("int64"), \
            np.array(label_batch).astype("float32")

for _, batch in zip(range(10), build_batch(dataset, 128, 3)):
    print(batch)
    break
#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_size
        self.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pred
        loss = 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
# 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tensor
    center_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 += 1
    if 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
    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)

然后是漫长的等待（1个小时左右）

右上角有进度显示，左下角会显示Busy

效果