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  • 深度学习 实验六 词嵌入模型 文本是最常用的序列数据之一,可以理解为字符序列或单词序列,但是最常见的是单词级处理。本实验将会介绍单词和字符的one-hot编码,然后学会用Keras完成单词级的one-hot编码,然后介绍...

    深度学习 实验六 词嵌入模型

    一、问题描述

    文本是最常用的序列数据之一,可以理解为字符序列或单词序列,但是最常见的是单词级处理。本实验将会介绍单词和字符的one-hot编码,然后学会用Keras完成单词级的one-hot编码,然后介绍目前自然语言处理常用到的预处理方法词嵌入,并用Keras自带数据集完成简单的词嵌入模型。

    二、设计简要描述

    1. one-hot编码

    1.1 one-hot编码学习

    了解one-hot编码的原理与基本构建步骤。

    1.2 单词级的one-hot编码

    对给定的系列单词串进行one-hot编码处理,之后打印查看编码后的索引字典和单词编码情况。先参考给定的案例实现,再对原来的数据进行增加并且重新编码处理。

    1.3 字符级的one-hot编码

    对给定的语句进行字符级的one-hot编码处理,参考给定的案例实现,再在原始数据中新增一个元素,重构索引字典并查看指定字符的编码情况。

    1.4 用keras实现单词级的one-hot编码

    利用Keras的Tokenizer自动化实现单词索引构建,之后可以直接得到one-hot编码二进制表示。

    2. 词嵌入模型

    2.1 词嵌入模型学习

    了解什么是词嵌入模型,对比one-hot编码进行分析。

    2.2 利用Embedding层学习词嵌入

    2.3 实例化Embedding层

    可以将Embedding层理解为一个字典,将整数索引(表示特定单词)映射为密集向量。它接收整数作为输入,并在内部字典查找这些整数,然后返回相关联的向量。

    2.4 加载IMDB数据

    使用input_load加载IMDB的数据集,划分好训练集和测试集,再转换为二维整数张量,用于后续训练和测试。

    2.5 构建keras模型并训练拟合模型

    利用keras模型构建神经网络,对IMDB数据集进行训练,查看效果,之后再对测试集进行预测。

    三、程序清单

    # 词嵌入模型
    
    # 1.one-hot编码
    
    # 1.1 one-hot编码简介
    
    # 1.2 单词级的one-hot编码
    import numpy as np
    # 自行创建的简单数据
    samples = ['The cat sat on the mat.', 'The dog ate my homework.']
    
    # 构建数据中所有标记的索引,用一个字典来存储
    token_index = {}
    for sample in samples:
        # 利用split方法对样本进行分词.
        for word in sample.split():
            if word not in token_index:
                # 为每个唯一单词指定一个唯一索引
                token_index[word] = len(token_index) + 1
                # 没有为索引编号0指定单词
    
    # 对样本进行分词
    # 只考虑每个样本前max_length个单词。
    max_length = 10
    
    # 结果返回给results:
    results = np.zeros((len(samples), max_length, max(token_index.values()) + 1))
    for i, sample in enumerate(samples):
        for j, word in list(enumerate(sample.split()))[:max_length]:
            index = token_index.get(word)
            # 指定唯一的元素为1
            results[i, j, index] = 1.
    # 查看索引字典
    print(token_index) 
    print(results[1,1])# 样本列表的第二个元素的第二个单词编码情况
    
    # 1.3 完成以下任务
    # 1)给上述samples列表新增一个元素‘a panda is sleeping’
    # 2) 自行完成单词级别的分词任务,并查看索引字典和样本列表的第二个元素的第二个单词的编码情况。(注意索引是0开始)
    
    import numpy as np
    # 自行创建的简单数据
    samples = ['The cat sat on the mat.', 'The dog ate my homework.', 'a panda is sleeping']
    
    # 构建数据中所有标记的索引,用一个字典来存储
    token_index = {}
    for sample in samples:
        # 利用split方法对样本进行分词.
        for word in sample.split():
            if word not in token_index:
                # 为每个唯一单词指定一个唯一索引
                token_index[word] = len(token_index) + 1
                # 没有为索引编号0指定单词
    
    # 对样本进行分词
    # 只考虑每个样本前max_length个单词。
    max_length = 10
    
    # 结果返回给results:
    results = np.zeros((len(samples), max_length, max(token_index.values()) + 1))
    for i, sample in enumerate(samples):
        for j, word in list(enumerate(sample.split()))[:max_length]:
            index = token_index.get(word)
            # 指定唯一的元素为1
            results[i, j, index] = 1.
    # 查看索引字典
    print(token_index) 
    print(results[1,1])# 样本列表的第二个元素的第二个单词编码情况
    
    # 1.4 字符级的one-hot编码
    import string
    
    samples = ['The cat sat on the mat.', 'The dog ate my homework.']
    characters = string.printable  #所有可以打印的ASCII字符
    #创建索引字典
    token_index = dict(zip(characters, range(1, len(characters) + 1)))
    #为所有可能打印的字符创建一个字典
    max_length = 50
    results = np.zeros((len(samples), max_length, max(token_index.values()) + 1))
    for i, sample in enumerate(samples):
        for j, character in enumerate(sample[:max_length]):
            index = token_index.get(character)
            results[i, j, index] = 1.
    print(token_index)#查看索引字典
    print(results[1,1])#样本列表的第二个元素的第二个字符编码情况
    
    # 1.5 使用 1.3中新增的数据一个元素的数据集来重构索引字典并查看第三个元素中的第三个字符的编码情况
    import string
    
    samples = ['The cat sat on the mat.', 'The dog ate my homework.','a panda is sleeping.']
    characters = string.printable  #所以可以打印的ASCII字符
    #创建索引字典
    token_index = dict(zip(characters, range(1, len(characters) + 1)))
    #为所有可能打印的字符创建一个字典
    max_length = 50
    results = np.zeros((len(samples), max_length, max(token_index.values()) + 1))
    for i, sample in enumerate(samples):
        for j, character in enumerate(sample[:max_length]):
            index = token_index.get(character)
            results[i, j, index] = 1.
    print(token_index)#查看索引字典
    print(results[2,2])#样本列表的第3个元素的第3个字符编码情况
    
    # 1.6 用keras实现单词级的one-hot编码
    from keras.preprocessing.text import Tokenizer
    
    samples = ['The cat sat on the mat.', 'The dog ate my homework.']
    
    #创建一个分词器
    # 只考虑前1000个最常见的单词
    tokenizer = Tokenizer(num_words=1000)
    # 构建单词索引
    tokenizer.fit_on_texts(samples)
    
    # 将字符串转换为整数索引的组成的列表
    sequences = tokenizer.texts_to_sequences(samples)
    
    # 可以直接得到one-hot编码二进制表示
    # 分词器也支持除one-hot编码外的其他向量化模式
    one_hot_results = tokenizer.texts_to_matrix(samples, mode='binary')
    
    # 找回单词索引
    word_index = tokenizer.word_index
    word_index
    
    # 2.词嵌入模型
    
    # 2.1 词嵌入简介
    
    # 2.2 利用Embedding层学习词嵌入
    
    # 2.3 实例化Embedding层
    from keras.layers import Embedding
    
    # Embedding层至少需要2个参数 
    # 标记的个数(这里是1000,即最大单词索引+1)和嵌入维度(这里是64)
    embedding_layer = Embedding(1000, 64)
    
    # 2.4 加载IMDB数据
    from keras.datasets import imdb
    from keras import preprocessing
    # 作为特征的单词,即选取出现频率最高的单词数量
    max_features = 10000
    # 在这么多单词后截断文本
    # (这些单词都属于前max_features个最常见单词)
    maxlen = 20
    # 将数据集加载为列表
    (x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(path='F:\Desktop\data\imdb.npz', num_words=max_features)
    # 将整数列表转换成形状为(samples,maxlen)的二维整数张量
    x_train = preprocessing.sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=maxlen)
    x_test = preprocessing.sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=maxlen)
    
    # 2.5 构建keras模型并训练拟合模型
    # 完成以下步骤
    # 1)导入包Sequential,Flatten,Dense,Embedding
    # 2)定义一个序列模型
    # 3)添加一个Embedding层,标记个数10000,维度8,输入长度是maxlen
    # 4)添加一个Flatten层
    # 5)添加一个全连接层,输出维度是1,激活函数‘sigmoid’
    # 6)编译模型,优化器选取‘rmsprop’,损失函数选取‘binary_crossentropy’,评估方式是‘acc’
    # 7)用.summary()方法查看模型架构
    # 8)拟合模型,epoch选取10,batch_size选取32,validation_split为0.2
    from keras.models import Sequential
    from keras.layers import Flatten, Dense
    
    model = Sequential()
    # 指定Embedding层的最大输入长度,以便后面将嵌入输入展平。
    model.add(Embedding(10000, 8, input_length=maxlen))
    # 将三维的嵌入张量展平为(samples, maxlen * 8)的二维张量
    model.add(Flatten())
    
    # 添加分类器
    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
    model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc'])
    model.summary()
    
    history = model.fit(x_train, y_train,
                        epochs=10,
                        batch_size=32,
                        validation_split=0.2)
    mizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc'])
    model.summary()
    
    history = model.fit(x_train, y_train,
                        epochs=10,
                        batch_size=32,
                        validation_split=0.2)
    
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  • 词嵌入模型 Distributed Representation的意思是,描述language的向量是定长的(fix-length),在定长的向量中,一个语义信息可能由多个维度共同决定,一个维度也可能决定着多方面的语义信息。此时,word vector就...

    本文意在梳理如何用向量表示单词来让单词变得可计算的这一nlp问题的发展历程。

    自然语言处理(Natural Language Processing),曾经也叫做“Computational linguistics”。从名字就能看出,核心就在于让language变得computational,在可以计算的前提下,一切计算机/数学方法才得以使用。这就是word representation的出发点,将language / paragraph / sentence/ word/ character 用数学形式来表示。目前通常采用的representation形式是向量形式。

    1.普通序数
    首先对于离散的单词我们可能会想到用一个整数序号来表示不同的单词。
    如:有{苹果,橘子,梨}     我们可能会用苹果:1,橘子:2,梨:3来表示三个不同的水果。
    但是:如果进行加法操作:3-1=2,3-2=1;难道我们可以认为梨和苹比梨和橘子更像吗?

    2.one-hot编码
    于是,我们引出one-hot编码,它最大的特点就是假设不同的word之间相互独立,这就解决了上述问题。
    假设词料库有n个单词,那么就假设一个n维向量,n个每次占据自己独立的索引,那么表示第a的单词,就用这样一个n维向量表示,其中第a个位置为1,其余n-1个位置用0表示。为了提高鲁棒性,我们可以设置一个未定义的位置即使用n+1维向量,遇到没在语料库的word在第n+1个位置置一。
    但是,如果n太大,那无疑是个计算灾难。于是词嵌入模型(Distributed Representation)应运而生。

    3.词嵌入模型
    Distributed Representation的意思是,描述language的向量是定长的(fix-length),在定长的向量中,一个语义信息可能由多个维度共同决定,一个维度也可能决定着多方面的语义信息。此时,word vector就比较稠密(dense),不再像one-hot encoding一样稀疏。这样就可以大大缩短表示word的vector维度。

    获取词向量基本上有三种思路:
    1.利用全局统计信息,进行矩阵分解(如LSA)来获取词向量,这样获得的词向量往往在词相似性任务上表现不好,表明这是一个次优的向量空间结构。
    2.利用局部上下文窗口单独训练,但是统计信息作为有用的先验知识,没有很好的利用到。如word2vec。
    3.Glove:结合两种训练方式,获取更好的词向量

    3.1统计方法

    3.1.1 向量空间模型(VSM)
    首先介绍一下VSM,因为LSA就是对于VSM的改进。
    VSM的基本思想是:给定一个文本,用一个向量表示文本的语义,向量的每一维对应一个单词,数字表示单词在文本出现的次数。于是一个nxm的单词-文本矩阵,n表示单词的类别总数,m表示m个文本,每一个列向量表示一个文本的语义,比较两个文本的相似度就用内积来表示。因为如果文本相同的单词很多,内积就越大,表示越相似。但是其不能处理一词多义及多词一义,比如airplane和aircraft是个近义词,但是内积依旧为0。
    ps:用tf-idf来表示数值,来优化常用词比如the、a对模型的影响,因为这些常用词不代表具体意义。

    3.1.2 LSA(全局特征)
    单词-话题矩阵 nxk
    与单词-文本矩阵近似,现在列向量表示一个话题的单词向量,每一个值代表该单词在话题的权值,权值越大表示该单词越能表示这个话题。
    话题-文本矩阵 kxm
    与单词-文本矩阵近似,列向量表示一个文本的话题向量。
    这样一来,
    单词-文本矩阵X(nxm)
    单词-话题矩阵T (nxk)
    话题-文本矩阵 Y(kxm)
    X=TY
    这样就将文本用单词来表示变成了文本用话题来表示,相当于变换了坐标系。
    可以用SVD处理等式。

    3.2局部上下文(context)方法
    因为仅关注全局的cooccurence,word vector包含的词向量语义信息有限,仅仅能进行词语相似度计算等有限的任务。所以引入了针对于局部上下文的word2vec方法。
    word2vec有两种形式
    3.2.1 ebow
    在这里插入图片描述
    cbow是利用上下文来预测其中的某一单词,如图所示。
    3.2.2 skip-grim
    在这里插入图片描述
    skip-gram是利用某一单词来预测其上下文。

    具体ebow和skip-gram的细节就不细说了,提一下训练方法,为了提高训练速度,我们常用hierarchical softmax和negative sampling两种方法。其中hierarchical分层是因为引入了哈夫曼树,有兴趣的同学可以自己了解一下。

    经过训练得到嵌入矩阵后,比如说要将单词压缩到k个维度,那么嵌入矩阵就是kxn大小,每个列向量代表一个单词的嵌入向量。

    3.3Glove方法

    3.3.1共现矩阵
    还有一种共现矩阵的方法。
    将共现矩阵行(列)作为词向量
    例如:语料库如下:
    • I like deep learning.
    • I like NLP.
    • I enjoy flying.
    则共现矩阵表示如下:(使用对称的窗函数(左右window length都为1) )
    在这里插入图片描述
    例如:“I like”出现在第1,2句话中,一共出现2次,所以=2。。
    对称的窗口指的是,“like I”也是2次。
    将共现矩阵行(列)作为词向量表示后,可以知道like,enjoy都是在I附近且统计数目大约相等,他们意思相近。

    而glove算法就是通过共现矩阵来训练出来每个单词对应的词向量。
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/42073620知乎的这个回答我觉得很到位,大家可以直接去看这个。

    以上内容就是词向量表示的发展概况了。

    展开全文
  • NLP -- 词嵌入模型

    2019-11-14 09:43:40
  • 3 basic approaches in Bag of Words which are better than Word ...我们需要在任何场景中都使用词嵌入吗?读完这篇博文,你将会知道: • 为什么人们说词嵌入可以直接而轻松地解决问题? • 什么情况下词...

    3 basic approaches in Bag of Words which are better than Word Embeddings


    现如今大家都在讨论词(或字符、句子、文档)嵌入技术,词袋模型还有使用的价值吗?我们需要在任何场景中都使用词嵌入吗?

    读完这篇博文,你将会知道:

    • 为什么人们说词嵌入可以直接而轻松地解决问题?

    • 什么情况下词袋模型比词嵌入更具优势?

    • 词袋模型中的三种基本方法

    • 我们如何通过几行代码就可以建立词袋模型?

    一. 为什么词嵌入可以直接而轻松地解决问题?

    在最近的NLP领域中,嵌入技术(Embedding)是解决文本相关问题的成功方法,并且其效果优于词袋模型(BoW)。确实,词袋模型在应用上是有一些限制的,比如巨大的特征维数,稀疏表示等等,词嵌入可以很好地解决这些问题。

    那么,我们是否还需要词袋模型呢?实际上,在某些情况下,词袋模型会表现地更好。

    二. 何时词袋模型比词嵌入更具优势?

    在以下情况下,您更倾向使用词袋模型而不是词嵌入:

    1. 建立一个基线(baseline)模型。通过使用scikit-learn,只需要几行代码就可以构建模型。之后可以用深度学习的方法来改进它。
    2. 如果你的数据集很小并且上下文是特定领域的,那么词袋模型会比词嵌入更有效。上下文是非常特定的领域,这意味着你无法从预先训练好的词嵌入模型(比如GloVe, fastText等)中找到相应的向量。

    三. 我们如何通过几行代码就可以建立词袋模型?

    通过使用传统的机器学习库,有三种简单的方式可以构建词袋模型。

    1.Count Occurrence

    计算单词出现的次数。使用这种方法的原因是关键字或重要信息会反复出现。所以如果出现的次数代表了单词的重要性。更高的频率意味着更高的重要性。

    doc = "In the-state-of-art ofthe NLP field, Embedding is the \
    
    success way to resolve text relatedproblem and outperform \
    
    Bag of Words ( BoW ). Indeed, BoWintroduced limitations \
    
    large feature dimension, sparserepresentation etc."
    
    count_vec = CountVectorizer()
    
    count_occurs =count_vec.fit_transform([doc])
    
    count_occur_df = pd.DataFrame(
    
       (count, word) for word, count in
    
        zip(count_occurs.toarray().tolist()[0],
    
       count_vec.get_feature_names()))
    
    count_occur_df.columns = ['Word','Count']
    
    count_occur_df.sort_values('Count',ascending=False, inplace=True)
    
    count_occur_df.head()
    

    输出结果:

    Word: "of", Occurrence: 3
    
    Word: "bow", Occurrence: 2
    
    Word: "way", Occurrence: 1
    

    2.Normalized Count Occurrence

    如果你认为一些出现频率极高的词可能会影响结果并导致模型偏差。运用归一化(Normalization)可以解决这个问题。

    doc = "In the-state-of-art ofthe NLP field, Embedding is the \
    
    success way to resolve text relatedproblem and outperform \
    
    Bag of Words ( BoW ). Indeed, BoWintroduced limitations \
    
    large feature dimension, sparserepresentation etc."
    
    norm_count_vec = TfidfVectorizer(use_idf=False,norm='l2')
    
    norm_count_occurs =norm_count_vec.fit_transform([doc])
    
    norm_count_occur_df = pd.DataFrame(
    
       (count, word) for word, count in zip(
    
       norm_count_occurs.toarray().tolist()[0],
    
       norm_count_vec.get_feature_names()))
    
    norm_count_occur_df.columns =['Word', 'Count']
    
    norm_count_occur_df.sort_values(
    
       'Count', ascending=False, inplace=True)
    
    norm_count_occur_df.head()
    

    输出结果:

    Word: "of", Occurrence:0.4286
    
    Word: "bow", Occurrence:0.4286
    
    Word: "way", Occurrence:0.1429
    

    3.Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) 词频-逆文档频率算法

    image

    TF-IDF采取另一种方法,认为高频率可能无法提供大量信息增益。换句话说,罕见的词语为模型贡献了更多的权重。

    在同一文档中(即同一训练record),词的重要性会随着出现次数的增加而提高。另一方面,如果在语料库中(即其他的训练record),词的重要性会随着出现次数的增加而降低。

    doc = "In the-state-of-art ofthe NLP field, Embedding is the \
    
    success way to resolve text relatedproblem and outperform \
    
    Bag of Words ( BoW ). Indeed, BoWintroduced limitations \
    
    large feature dimension, sparserepresentation etc."
    
    tfidf_vec = TfidfVectorizer()
    
    tfidf_count_occurs =tfidf_vec.fit_transform([doc])
    
    tfidf_count_occur_df = pd.DataFrame(
    
       (count, word) for word, count in zip(
    
       tfidf_count_occurs.toarray().tolist()[0],  
    
       tfidf_vec.get_feature_names()))
    
    tfidf_count_occur_df.columns =['Word', 'Count']
    
    tfidf_count_occur_df.sort_values('Count',ascending=False, inplace=True)
    
    tfidf_count_occur_df.head()
    

    输出结果(结果与归一化计数(normalized count occurrence)完全相同,因为演示代码仅包含一个文档)

    Word: "of", Occurrence:0.4286
    
    Word: "bow", Occurrence:0.4286
    
    Word: "way", Occurrence:0.1429
    

    四. 代码

    此示例代码将在Count Occurrence,Normalized Count Occurrence和TF-IDF之间进行比较。

    如下的示例函数通过使用不同的矢量化方法来构建模型

    def build_model(mode):
    
       # Intent to use default paramaters for show case
    
       vect = None
    
       if mode == 'count':
    
            vect = CountVectorizer()
    
       elif mode == 'tf':
    
            vect = TfidfVectorizer(use_idf=False,norm='l2')
    
       elif mode == 'tfidf':
    
            vect = TfidfVectorizer()
    
       else:
    
            raise ValueError('Mode should be eithercount or tfidf')
    
       
    
       return Pipeline([
    
            ('vect', vect),
    
            ('clf' ,LogisticRegression(solver='newton-cg',n_jobs=-1))
    
    ])
    

    有另一个示例函数来构建一个端到端的pipeline

    def pipeline(df, mode):
    
       x = preprocess_x(df)
    
       y = preprocess_y(df)
    
       
    
       model_pipeline = build_model(mode)
    
       cv = KFold(n_splits=10, shuffle=True)
    
       
    
       scores = cross_val_score(
    
            model_pipeline, x, y, cv=cv,scoring='accuracy')
    
       print("Accuracy: %0.4f (+/- %0.4f)" % (
    
            scores.mean(), scores.std() * 2))
    
       
    
    return model_pipeline
    

    让我们检查一下我们需要处理的总的单词数量

    x = preprocess_x(x_train)
    
    y = y_train
    
       
    
    model_pipeline =build_model(mode='count')
    
    model_pipeline.fit(x, y)
    
    print('Number of Vocabulary: %d'%(len(model_pipeline.named_steps
    ['vect'].get_feature_names())))
    

    输出结果

    Number of Vocabulary: 130107
    

    通过传递不同的参数mode = “count” (Count Occurrence), “tf”(Normalized Count Occurrence) 或者 “tfidf”(TF-IDF)来调用pipeline模型。

    print('Using Count Vectorizer------')
    
    model_pipeline = pipeline(x_train,y_train, mode='count')
    
    print('Using TF Vectorizer------')
    
    model_pipeline = pipeline(x_train,y_train, mode='tf')
    
    print('Using TF-IDFVectorizer------')
    
    model_pipeline = pipeline(x_train,y_train, mode='tfidf')
    

    结果是:

    Using Count Vectorizer------
    
    Accuracy: 0.8892 (+/- 0.0198)
    
    Using TF Vectorizer------
    
    Accuracy: 0.8071 (+/- 0.0110)
    
    Using TF-IDF Vectorizer------
    
    Accuracy: 0.8917 (+/- 0.0072)
    

    五. 结论

    您可以在GitHub查看所有的代码。
    https://github.com/makcedward/nlp/blob/master/sample/nlp-bag_of_words.ipynb

    根据以往的经验,我试图通过简短的描述来解决产品类别分类的问题。例如,给出“FreshApple”,期望分配的类别是“Fruit”。通过仅使用计数出现次数的方法就已经能够达到80%以上的准确率。

    在这种情况下,由于每个训练记录的单词数量只是几个单词(从2个单词到10个单词)。使用词嵌入可能不是一个好方法,因为没有太多的上下文(单词)来训练词向量。

    另一方面,scikit-learn提供了其他参数来进一步优化模型输入。您可能需要查看以下特征:

    • ngram_range: 除了使用单个单词,也可以定义ngram

    • binary: 除了计数出现的次数之外,还可以选择二元表示。

    • max_features: 不使用单词表的所有单词,可以选择最大数量的单词来减少模型的复杂性和大小。

    此外,还可以在上面的scikit-learn库中执行一些预处理步骤,不需要自己处理。例如,删除停止词(stop word),单词变为小写等等。为了获得更好的灵活性,我将使用自己的代码来完成预处理步骤(参见GitHub)。

    原文发布时间为:2018-08-04
    本文作者:Edward Ma
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