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  • 【工程优化】一维搜索方法

    千次阅读 2015-02-04 17:14:04
    一维搜索方法的分类如下: 这篇文章主要讲解黄金分割法、二分法、牛顿法这三种一维搜索方法。黄金分割法只用到原函数,二分法用到函数的一阶导,牛顿法用到函数的二阶导。由于本文主要对研一上学期的课程中的部分...

    一维搜索方法的分类如下:

            这篇文章主要讲解黄金分割法、二分法、牛顿法这三种一维搜索方法。黄金分割法只用到原函数,二分法用到函数的一阶导,牛顿法用到函数的二阶导。由于本文主要对研一上学期的课程中的部分算法进行程序实现,理论部分大多参考上课的课件

    黄金分割法

        基本概念:




    算法思想:




    算法流程图及优缺点如下:



    二分法

     基本思想:



    牛顿法

    基本思想:





    算法流程图:


    具体实现:

    下面我们通过程序具体实现,在程序中,我们设置原函数都是f(x)=sinx/x,搜索区间都是[0,1],牛顿法中假设初始值设为1,具体程序如下所示
    #include<stdio.h>
    #include<math.h>
    /********************函数的定义、一阶导、二阶导的模块 BEGIN*************************/
    /*****************************\
    输入:x为自变量
    输出:x自变量对应的函数值
    \*****************************/
    double Function(double x)
    {
        return (x-0.5)*(x-0.5);//这里填写函数式f(x),根据自己的函数修改
    }
    /*****************************\
    输入:x为自变量
    输出:x自变量对应的一阶导数值
    \*****************************/
    double Derivative(double x)//求函数的一阶导数
    {
        double eps=0.0000001;//精度控制
        double dx=0.5;//设置初始的间隔,太大需要迭代多次,太小缺乏精度
        double dy=Function(x+dx)-Function(x);//函数值的增量
        double dd1=dy/dx;//导数
        double dd2=0;//dx变化时的导数
        dx=dx/2;//不断地减少x的增量
        dy=Function(x)-Function(x+dx);
        dd2=dy/dx;//计算新的导数值
        while(abs(dd1-dd2)>eps)//当相邻两次的导数值小于精度时终止迭代,得到导数
        {
            dd1=dd2;
            dx=dx/2.0;
            dy=Function(x+dx)-Function(x);
            dd2=dy/dx;
        }
        return dd2;
    }
    //求函数的2阶导数,与求一阶导数的原理一样,只需要把求函数值的函数Function换成求一阶导数的函数Derivative
    /*****************************\
    输入:x为自变量
    输出:x自变量对应的二阶导数值
    \*****************************/
    double Derivative2(double x)
    {
        double eps=0.00000001;
        double dx=0.5;
        double dy=Derivative(x+dx)-Derivative(x);
        double dd1=dy/dx;
        double dd2=0;
        dx=dx/2;
        dy=Derivative(x)-Derivative(x+dx);
        dd2=dy/dx;
        while(abs(dd1-dd2)>eps)
        {
            dd1=dd2;
            dx=dx/2.0;
            dy=Derivative(x+dx)-Derivative(x);
            dd2=dy/dx;
        }
        return dd2;
    }
    /********************函数的定义、一阶导、二阶导的模块  END*************************/
    /******************************************\
    输入:a,b为区间的上下限,n为最大的迭代次数
    输出:打印函数最小值及对应的自变量x
    \******************************************/
    void GoldenSection(double a,double b,int n)//黄金分割法
    {
        double l=a+0.382*(b-a);
        double h=a+0.618*(b-a);
        double region=b-a;
        
        double fl;
        double fh;
        int num=1;//迭代次数
        
        while(region>0.0000000001&&num<n)
        {
            fl=Function(l);
            fh=Function(h);
            if(fl>fh)
            {
                a=l;
                l=h;
                h=a+0.618*(b-a);
            }
            else
            {
                b=h;
                h=l;
                l=a+0.382*(b-a);
            }
            num++;
            region=abs(b-a);
        }
        if(num==n)
            printf("找不到最小值");
        else
        {
            printf("黄金分割法:x=%f时,最小值f(x)=%f",(a+b)/2,Function((a+b)/2));
            
        }
    }
    /******************************************\
    输入:a,b为区间的上下限
    输出:打印函数最小值及对应的自变量x
    \******************************************/
    void Dichotomy(double a,double b)//二分法
    {
        double eps=0.0000001;
        double x=(a+b)/2;
        double region=b-a;
        double fxDerivative= Derivative(x);
        while(region>0.0000001&&abs(fxDerivative)>eps)
        {
            fxDerivative= Derivative(x);
            if(fxDerivative>eps)
                b=x;
            if(fxDerivative<-eps)
                a=x;
            x=(a+b)/2;
            region=abs(b-a);
        }
        printf("\n\n二分法:x=%f时,f(x)=%f\n",x,Function(x));
    }
    /******************************************\
    输入:a,b为区间的上下限,x1是初始值
    输出:打印函数最小值及对应的自变量x
    \******************************************/
    void Newton(double a,double b,double x1)
    {
        double eps=0.0000001;
        double x=x1;
        double d1=Derivative(x1);//一阶导
        double d2;//二阶导
        while(abs(d1)>eps)
        {
            d2=Derivative2(x);
            if(d2<0)
                printf("二阶导小于0,无法求解");
            else
            {
                x=x-d1/d2;//x迭代公式
                d1=Derivative(x);
            }
        }
        printf("\n牛顿法:x=%f时,f(x)=%f\n\n",x,Function(x));
    }
    void main()
    {
        GoldenSection(0,1,100000);//黄金分割法
        
        Dichotomy(0,1);//二分法
        Newton(0,1,1);//牛顿法
    }

    运行结果如下图:



    原文:http://blog.csdn.net/tengweitw/article/details/43488767

    作者:nineheadedbird


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  • 二、个不精确一维搜索方法的准则 引用地址 line search(一维搜索,或线搜索)是最优化(Optimization)算法中的一个基础步骤/算法。它可以分为精确的一维搜索以及不精确的一维搜索两大。 在本文...

    一、什么是不精确一维搜索方法

    一维搜索方法是 求函数\varphi \left(\lambda \right )=f\left ( x_{k}+\lambda_{k}d_{k} \right )的最小值,来得到最优步长\lambda_{k},不精确一维搜索方法,即保证目标函数在每次迭代有满意的下降量的方法。f(x_{k})-f(x_{k}+ \lambda_{k}d_{k})到一次满意的水平,\lambda_{k}就是可接受步长。

    二、几个不精确一维搜索方法的准则  引用地址

    line search(一维搜索,或线搜索)是最优化(Optimization)算法中的一个基础步骤/算法。它可以分为精确的一维搜索以及不精确的一维搜索两大类。
    在本文中,我想用“人话”解释一下不精确的一维搜索的两大准则:Armijo-Goldstein准则 & Wolfe-Powell准则。
    之所以这样说,是因为我读到的所有最优化的书或资料,从来没有一个可以用初学者都能理解的方式来解释这两个准则,它们要么是长篇大论、把一堆数学公式丢给你去琢磨;要么是简短省略、直接略过了解释的步骤就一句话跨越千山万水得出了结论。
    每当看到这些书的时候,我脑子里就一个反应:你们就不能写人话吗?

    我下面就尝试用通俗的语言来描述一下这两个准则。

    【1】为什么要遵循这些准则

    由于采用了不精确的一维搜索,所以,为了能让算法收敛(即:求得极小值),人们逐渐发现、证明了一些规律,当你遵循这些规律的时候,算法就很有可能收敛。因此,为了达到让算法收敛的目的,我们就要遵循这些准则。如果你不愿意遵循这些已经公认有效的准则,而是要按自己的准则来设计算法,那么恭喜你,如果你能证明你的做法是有效的,未来若干年后,书本里可能也会出现你的名字。

    【2】Armijo-Goldstein准则

    此准则是在196X年的时候由Armijo和Goldstein提出的,当然我没有具体去搜过这俩人是谁。在有的资料里,你可能会看到“Armijo rule”(Armijo准则)的说法,可能是同一回事,不过,任何一个对此作出重要贡献的人都是不可抹杀的,不是么?

    Armijo-Goldstein准则的核心思想有两个:①目标函数值应该有足够的下降;②一维搜索的步长α不应该太小。

    这两个思想的意图非常明显。由于最优化问题的目的就是寻找极小值,因此,让目标函数函数值“下降”是我们努力的方向,所以①正是想要保证这一点。

    同理,②也类似:如果一维搜索的步长α太小了,那么我们的搜索类似于在原地打转,可能也是在浪费时间和精力。

    文章来源:http://www.codelast.com/
    有了这两个指导思想,我们来看看Armijo-Goldstein准则的数学表达式:

    其中, 0<ρ<12 

    (1)为什么要规定 ρ∈(0,12) 这个条件?其实可以证明:如果没有这个条件的话,将影响算法的超线性收敛性(定义看这个链接,第4条)。在这个速度至关重要的时代,没有超线性收敛怎么活啊!(开个玩笑)
    具体的证明过程,大家可以参考袁亚湘写的《最优化理论与方法》一书,我没有仔细看,我觉得对初学者,不用去管它。
    (2)第1个不等式的左边式子的泰勒展开式为:
    f(xk+αkdk)=f(xk)+αkgkTdk+o(αk) 
    去掉高阶无穷小,剩下的部分为: f(xk)+αkgkTdk 
    而第一个不等式右边与之只差一个系数 ρ 
    我们已知了 gkTdk<0 (这是 dk 为下降方向的充要条件),并且 ρ∈(0,12) ,因此,1式右边仍然是一个比 f(xk) 小的数,即:
    f(xk)+αkρgkTdk<f(xk) 
    也就是说函数值是下降的(下降是最优化的目标)。

    (3)由于 ρ∈(0,12) 且 gkTdk<0 ( dk 是一个下降方向的充要条件),故第2个式子右边比第1个式子右边要小,即:
    αk(1−ρ)gkTdk<αkρgkTdk<0 
    如果步长 α 太小的话,会导致这个不等式接近于不成立的边缘。因此,式2就保证了 α 不能太小。
    (4)我还要把很多书中都用来描述Armijo-Goldstein准则的一幅图搬出来说明一下(亲自手绘):


    横坐标是 α ,纵坐标是 f ,表示在 xk,dk 均为常量、 α 为自变量变化的情况下,目标函数值随之变化的情况。
    之所以说 xk,dk 均为常量,是因为在一维搜索中,在某一个确定的点 xk 上,搜索方向 dk 确定后,我们只需要找到一个合适的步长 α 就可以了。
    当 x 为常量, α 为自变量时, f(x+αd) 可能是非线性函数(例如目标函数为 y=x2 时)。因此图中是一条曲线。
    右上角的 f(xk+αdk) 并不是表示一个特定点的值,而是表示这条曲线是以 α 为自变量、 xk,dk 为常量的函数图形。
    当 α=0 时,函数值为 f(xk) ,如图中左上方所示。水平的那条虚线是函数值为 f(xk) 的基线,用于与其他函数值对比。
    f(xk)+αkρgkTdk 那条线在 f(xk) 下方(前面已经分析过了,因为 gkTdk<0 ), f(xk)+αk(1−ρ)gkTdk 又在 f(xk)+αkρgkTdk 的下方(前面也已经分析过了),所以Armijo-Goldstein准则可能会把极小值点(可接受的区间)判断在区间bc内。显而易见,区间bc是有可能把极小值排除在外的(极小值在区间ed内)。
    所以,为了解决这个问题,Wolfe-Powell准则应运而生。

    【3】Wolfe-Powell准则
    在某些书中,你会看到“Wolfe conditions”的说法,应该和Wolfe-Powell准则是一回事——可怜的Powell大神又被无情地忽略了...
    Wolfe-Powell准则也有两个数学表达式,其中,第一个表达式与Armijo-Goldstein准则的第1个式子相同,第二个表达式为:

    这个式子已经不是关于函数值的了,而是关于梯度的。
    此式的几何解释为:可接受点处的切线斜率≥初始斜率的 σ 倍。
    上面的图已经标出了 σgTkdk 那条线(即 e 点处的切线),而初始点( α=0 的点)处的切线是比 e 点处的切线要“斜”的,由于 σ∈(ρ,1) ,使得 e 点处的切线变得“不那么斜”了——不知道这种极为通俗而不够严谨的说法,是否有助于你理解。
    这样做的结果就是,我们将极小值包含在了可接受的区间内( e 点右边的区间)。

    Wolfe-Powell准则到这里还没有结束!在某些书中,你会看到用另一个所谓的“更强的条件”来代替(3)式,即:

    这个式子和(3)式相比,就是左边加了一个绝对值符号,右边换了一下正负号(因为 gTkdk<0 ,所以 −σgTkdk>0 )。
    这样做的结果就是:可接受的区间被限制在了 [b,d] 内,如图:

    图中红线即为极小值被“夹击”的生动演示。

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  • 一维搜索算法介绍及其实现

    千次阅读 2018-11-10 17:43:41
    一维搜索算法介绍及其实现 当进行优化算法实现时、一般都要进行一系列如下格式的迭代运算 x(k+1) = x(k) + a(k) *s(k),其中s(k)是变量变化的方向,而a(k)可以确定变量...一维搜索一般有如下方法,解析法和数值...

    一维搜索算法介绍及其实现

    当进行优化算法实现时、一般都要进行一系列如下格式的迭代运算

    x(k+1) = x(k) + a(k) *s(k),其中s(k)是变量变化的方向,而a(k)可以确定变量变化的大小,即我们平时所说的步长,a(k)被称为学习率。求最佳步长即求一元函数:

    的极值问题,这一过程被称为一维搜索。一维搜索也是解多维最优化问题的重要支柱。

    一维搜索一般有如下方法,解析法和数值解法。解析法即是按照数学公式求导数求极值。但是一般实际问题中,往往不知道损失函数的数学表达式、或者导数比较难求,这种方法一般应用于科学计算。数值类方法有分为两类,试探法和插值法。

    二、确定初始单谷区间的进退法

    为了进行一维搜索,我们首先需要缩小变量所在的变化范围,然后再用其他方法去求极值。

    如图所示,对于单谷函数而言,有如下结论

    ,则极小点位于点x2的右边区间。

    ,则极小点位于点x2的左边区间。

    ,则极小点位于点x1和点x2之间的区间。

    x1和x3就是包含一个极小点的区间。

    这几个结论告诉我们,只有我们能够找到三点x1,x2,x3使得三点满足条件

    x1<x2<x3,f(x1)<f(x2)>f(x3)那么极小值点就肯定在区间[x1,x3]中。

    进退法的步骤

    1、选定初始点x1,初始步长h,x2 = x1 + h,计算y1 = f(x1),y2 = f(x2)

    2、比较y1 和y2

    (a)y1 > y2,那么我们已经找到了符合条件的x1和x2,可以继续下一步.

    (b)y1 < y2,那么我们找错了方向,应该反向搜搜,将x1 与x2互换,并将h= -h

    (c)y1 = y2 ,终止程序,极小值点在区间[x1,x2]之间。

    3、产生新的探测点x3 = x2 +h ,y3 = f(x3)

    4、比较y2和y3

    (a)y2 > y3 ,那么赋值x1 = x2, x2 = x3,转步骤3 继续进行探测。

    (b)y2< y3,那么我们已经找到三个符合条件的点了。

    极小值所在的区间为[min(x1,x3), max(x1,x3)]

     

    三、区间消退法

    搜索区间确定后,在搜索区间[a,b]内任取两点a1 b1

    若f(a1) < f(b1),则取[a, b1]为缩短后的搜索区间,反之则取[a1, b]为搜索后的区间,如此迭代下去,当精度满足时,则停止迭代。

     

    四、黄金分割法

    黄金分割法也是逐步缩小区间,不过它是按照一定比例进行缩小,步骤如下。

    在搜索区间[a,b],若精度不满足要求,则下次的搜索区间为

    a1 = a + 0.382(b-a)

    b1 = a + 0.618(b-a)

    当精度满足时,则停止迭代。

    代码参考地址https://github.com/delltower/machine_learn

    展开全文
  • fastText原理和文本分类实战,看这篇就够了

    万次阅读 多人点赞 2019-03-19 11:19:48
    、fastText简介 fastText是个快速文本分类算法,与基于神经网络的分类算法相比有两大优点: 1、fastText在保持高精度的情况下加快了训练速度和测试速度 2、fastText不需要预训练好的词向量,fastText会自己训练...

    前言:若需获取本文全部的手书版原稿资料,扫码关注公众号,回复: FastText 即可获取。

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    机器学习与自然语言处理

    Word2vec, Fasttext, Glove, Elmo, Bert, Flair pre-train Word Embedding源码+数据Github网址: 词向量预训练实现Github


    fastText原理篇

    一、fastText简介

    fastText是一个快速文本分类算法,与基于神经网络的分类算法相比有两大优点:
    1、fastText在保持高精度的情况下加快了训练速度和测试速度
    2、fastText不需要预训练好的词向量,fastText会自己训练词向量
    3、fastText两个重要的优化:Hierarchical Softmax、N-gram

    二、fastText模型架构

    fastText模型架构和word2vec中的CBOW很相似, 不同之处是fastText预测标签而CBOW预测的是中间词,即模型架构类似但是模型的任务不同。下面我们先看一下CBOW的架构:
    在这里插入图片描述
    word2vec将上下文关系转化为多分类任务,进而训练逻辑回归模型,这里的类别数量|V|词库大小。通常的文本数据中,词库少则数万,多则百万,在训练中直接训练多分类逻辑回归并不现实。word2vec中提供了两种针对大规模多分类问题的优化手段, negative sampling 和hierarchical softmax。在优化中,negative sampling 只更新少量负面类,从而减轻了计算量。hierarchical softmax 将词库表示成前缀树,从树根到叶子的路径可以表示为一系列二分类器,一次多分类计算的复杂度从|V|降低到了树的高度

    fastText模型架构:其中x1,x2,…,xN−1,xN表示一个文本中的n-gram向量,每个特征是词向量的平均值。这和前文中提到的cbow相似,cbow用上下文去预测中心词,而此处用全部的n-gram去预测指定类别
    在这里插入图片描述

    三、层次softmax

    softmax函数常在神经网络输出层充当激活函数,目的就是将输出层的值归一化到0-1区间,将神经元输出构造成概率分布,主要就是起到将神经元输出值进行归一化的作用,下图展示了softmax函数对于输出值z1=3,z2=1,z3=-3的归一化映射过程
    在这里插入图片描述
    在标准的softmax中,计算一个类别的softmax概率时,我们需要对所有类别概率做归一化,在这类别很大情况下非常耗时,因此提出了分层softmax(Hierarchical Softmax),思想是根据类别的频率构造霍夫曼树来代替标准softmax,通过分层softmax可以将复杂度从N降低到logN,下图给出分层softmax示例:
    在这里插入图片描述
    在层次softmax模型中,叶子结点的词没有直接输出的向量,而非叶子节点都有响应的输在在模型的训练过程中,通过Huffman编码,构造了一颗庞大的Huffman树,同时会给非叶子结点赋予向量。我们要计算的是目标词w的概率,这个概率的具体含义,是指从root结点开始随机走,走到目标词w的概率。因此在途中路过非叶子结点(包括root)时,需要分别知道往左走和往右走的概率。例如到达非叶子节点n的时候往左边走和往右边走的概率分别是:
    在这里插入图片描述
    以上图中目标词为w2为例,
    在这里插入图片描述
    到这里可以看出目标词为w的概率可以表示为:
    在这里插入图片描述
    其中θn(w,j)是非叶子结点n(w,j)的向量表示(即输出向量);h是隐藏层的输出值,从输入词的向量中计算得来;sign(x,j)是一个特殊函数定义
    在这里插入图片描述
    此外,所有词的概率和为1,即
    在这里插入图片描述
    最终得到参数更新公式为:
    在这里插入图片描述

    四、N-gram特征

    n-gram是基于语言模型的算法,基本思想是将文本内容按照子节顺序进行大小为N的窗口滑动操作,最终形成窗口为N的字节片段序列。而且需要额外注意一点是n-gram可以根据粒度不同有不同的含义,有字粒度的n-gram和词粒度的n-gram,下面分别给出了字粒度和词粒度的例子:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    对于文本句子的n-gram来说,如上面所说可以是字粒度或者是词粒度,同时n-gram也可以在字符级别工作,例如对单个单词matter来说,假设采用3-gram特征,那么matter可以表示成图中五个3-gram特征,这五个特征都有各自的词向量,五个特征的词向量和即为matter这个词的向其中“<”和“>”是作为边界符号被添加,来将一个单词的ngrams与单词本身区分开来:
    在这里插入图片描述
    从上面来看,使用n-gram有如下优点
    1、为罕见的单词生成更好的单词向量:根据上面的字符级别的n-gram来说,即是这个单词出现的次数很少,但是组成单词的字符和其他单词有共享的部分,因此这一点可以优化生成的单词向量
    2、在词汇单词中,即使单词没有出现在训练语料库中,仍然可以从字符级n-gram中构造单词的词向量
    3、n-gram可以让模型学习到局部单词顺序的部分信息, 如果不考虑n-gram则便是取每个单词,这样无法考虑到词序所包含的信息,即也可理解为上下文信息,因此通过n-gram的方式关联相邻的几个词,这样会让模型在训练的时候保持词序信息

    但正如上面提到过,随着语料库的增加,内存需求也会不断增加,严重影响模型构建速度,针对这个有以下几种解决方案:
    1、过滤掉出现次数少的单词
    2、使用hash存储
    3、由采用字粒度变化为采用词粒度



    fastText实战篇

    fastText实战篇来自对fastText官方文档的翻译,官网网址为:fasttext学习官网,英文阅读能力好的强烈建议直接读原文,下面翻译可以提供给不想读英文文档的读者,翻译能力有限,有错请指正!

    一、Fasttext介绍

    1、什么是fastText

    fastText是一个高效学习单词表示和句子分类

    2、fastText环境要求

    fastText需要运行在Mac OS或Linux上,因为fastText使用了C++11,因此需要很好支持C++11的编译器,支持的编译器包括:
    (1) gcc-4.6.3 或者更新版本
    (2) clang-3.3 或者更新版本

    编译是使用Makefile执行的,因此你需要有一个工作的make,对于单词相似度评估脚本则需要如下环境:
    (1) python2.6 或者更新
    (2) numpy 和 spicy

    3、在本地快速搭建fastText

    为了搭建fastText,打开命令窗口依次执行以下命令:

    $ git clone https://github.com/facebookresearch/fastText.git
    $ cd fastText
    $ make
    

    上述命令将为所有类和主二进制fastText生成目标文件,如果你不打算使用默认的系统范围编译器,可以更新Makefile(CC和include)开头定义的两个宏

    二、fastText教程-文本分类

    文本分类对许多应用来说都是一个核心问题,例如:垃圾邮件分类、情感分析以及智能问答等。在此教程中,详细阐述通过fastText如何搭建一个文本分类模型

    1、什么是文本分类

    文本分类的目的是将文档(例如电子邮件、帖子、文本消息,产品评论等)分给一个或多个类别,表示这些类别可以是评价分数,垃圾邮件、非垃圾邮件,或者是文档所用的语言。目前,构建此类分类器最主要的方法是机器学习,机器学习方法从实例中学习分类规则,为了构建分类器,我们需要带标签的数据,标签数据指的数据包括文档和此文档所对应的类别(或称标记或标签),例如,我们可以构建一个分类器,该分类器将cooking自动分为几个标签如:pot、bowl、baking

    2、安装fastText

    首先我们需要做的便是安装搭建fastText,需要系统支持c++ 11的c++编译器,先从GitHub上下载fastText到本地(版本在更新,可以到GitHub上查看最近版本进行下载):

    $ wget https://github.com/facebookresearch/fastText/archive/v0.1.0.zip
    

    然后将下载的zip文件夹进行解压,解压后进入目录对fastText项目执行make命令进行编译(因此这里便需要你的系统有支持c++11的编译器)

    $ unzip v0.1.0.zip
    $ cd fastText-0.1.0
    $ make
    

    在根目录下运行名为fasttext的二进制文件,便会打印出fastText支持的各种不同的命令,如:supervised进行模型训练,quantize量化模型以减少内存使用,test进行模型测试,predict预测最可能的标签等,运行结果如下所示:

    >> ./fasttext
    usage: fasttext <command> <args>
    
    The commands supported by fasttext are:
    
      supervised              train a supervised classifier
      quantize                quantize a model to reduce the memory usage
      test                    evaluate a supervised classifier
      predict                 predict most likely labels
      predict-prob            predict most likely labels with probabilities
      skipgram                train a skipgram model
      cbow                    train a cbow model
      print-word-vectors      print word vectors given a trained model
      print-sentence-vectors  print sentence vectors given a trained model
      nn                      query for nearest neighbors
      analogies               query for analogies
      
    
    上述的命令包括:
    supervised: 训练一个监督分类器
    quantize:量化模型以减少内存使用量
    test:评估一个监督分类器
    predict:预测最有可能的标签 
    predict-prob:用概率预测最可能的标签
    skipgram:训练一个 skipgram 模型
    cbow:训练一个 cbow 模型
    print-word-vectors:给定一个训练好的模型,打印出所有的单词向量
    print-sentence-vectors:给定一个训练好的模型,打印出所有的句子向量
    nn:查询最近邻居
    analogies:查找所有同类词
    

    在本节fastText文本分类中,我们主要使用SUPERVISED、TEST和PREDICT命令,在下一小节中我们主要介绍FASTTEXT关于学习单词向量的模型

    3、获取数据及数据预处理

    正如上面所说,我们需要带有标签的数据去训练我们的监督学习的分类器,本教程中,我们使用cooking相关数据构建我们的分类器,因此首先我们下载数据,数据网址为stackexchange,进行如下命令操作:

    >> wget https://dl.fbaipublicfiles.com/fasttext/data/cooking.stackexchange.tar.gz
    >> tar xvzf cooking.stackexchange.tar.gz
    >> head cooking.stackexchange.txt
    

    通过head命令便可看到文档形式,文档的每一行都包含一个标签,标签后面跟着相应的单词短语,所有的标签都以__label__前缀开始,这事fastText便是标签和单词短语的方式,训练的模型便是预测文档中给定单词短语预测其对应的标签

    在训练分类器之前,我们需要将数据分割成训练集和验证集,我们将使用验证集来评估学习到的分类器对新数据的性能好坏,先通过下面命令来查看文档中总共含有多少数据:

    >> wc cooking.stackexchange.txt 
       15404  169582 1401900 cooking.stackexchange.txt
    

    可以看到我们数据中总共包含了15404个示例,我们把文档分成一个包含12404个示例的训练集和一个包含3000个示例的验证集,执行如下命令:

    >> head -n 12404 cooking.stackexchange.txt > cooking.train
    >> tail -n 3000 cooking.stackexchange.txt > cooking.valid
    
    4、使用fastText快速搭建分类器

    上面数据已经准备好了,接下来我们便开始训练我们的模型,首先执行如下命令进行模型的训练:

    >> ./fasttext supervised -input cooking.train -output model_cooking
    Read 0M words
    Number of words:  14598
    Number of labels: 734
    Progress: 100.0%  words/sec/thread: 75109  lr: 0.000000  loss: 5.708354  eta: 0h0m 
    

    -input命令选项指示训练数据,-output选项指示的是保存的模型的位置,在训练结束后,文件model_cooking.bin是在当前目录中创建的,model_cooking.bin便是我们保存训练模型的文件

    模型训练好之后,我们可以交互式测试我们的分类器,即单独测试某一个句子所属的类别,可以通过以下命令进行交互式测试:

    >> ./fasttext predict model_cooking.bin -
    

    输入以上命令后,命令行会提示你输入句子,然后我们可以进行如下句子测试:

    Which baking dish is best to bake a banana bread ?

    上面句子可以得到预测的标签是baking,显然这个预测结果是正确的,我们再进行尝试

    Why not put knives in the dishwasher?

    上面句子预测的标签是food-safety,可以看出是不相关的,显然预测的不正确,为了验证学习到的分类模型的好坏,我们在验证集上对它进行测试,观察模型的精准率precision和召回率recall:

    >> ./fasttext test model_cooking.bin cooking.valid                 
    N  3000
    P@1  0.124
    R@1  0.0541
    Number of examples: 3000
    
    5、精准率Precision和召回率Recall

    精准率Precision指的是预测为正样本中有多少是真正的正样本,召回率Recall指的是样本中的正样本有多少被预测正确了,因此精准率看的是预测为某一类的样本中有多少是真正的属于这一类的,而召回率看的是在分类任务中某一类样本是否完全被预测正确,下面通过一个例子来更清楚的认识这个概念,以下面句子为例:

    Why not put knives in the dishwasher?

    上面句子的正式标签有三个,分别是:equipment, cleaning and knives

    然后我们通过模型对上面句子进行预测,执行如下命令:

    >> ./fasttext predict model_cooking.bin - 5
    

    预测得到的结果分别是:food-safety, baking, equipment, substitutions, bread

    可以看出五个预测的标签中只预测正确了一个标签equipment,我们来看,预测的样本中正确的样本所占的比例即是精准率,因此精准率为1/5=0.2;而真实标签中有多少预测正确了即是召回率,因此召回率为1/3=0.33,这样我们应该能明白精准率和召回率的概念了,想更加详细的了解精准率和召回率,请参考维基百科精准率和召回率

    6、模型优化

    上面通过使用默认参数运行fastText训练得到的模型在分类新问题上效果很差,接下来我们通过更改默认参数来提高性能

    (1) 方案一:数据预处理

    查看数据,我们发现有些单词包含大写字母和标点符号,因此改善模型性能的第一步就是应用一些简单的预处理,预处理可以使用命令行工具例如sed、tr来对文本进行简单的标准化操作,执行命令如下:

    >> cat cooking.stackexchange.txt | sed -e "s/\([.\!?,'/()]\)/ \1 /g" | tr "[:upper:]" "[:lower:]" > cooking.preprocessed.txt
    >> head -n 12404 cooking.preprocessed.txt > cooking.train
    >> tail -n 3000 cooking.preprocessed.txt > cooking.valid 
    

    接下来我们在预处理的数据集上进行模型训练并进行测试,命令如下:

    >> ./fasttext supervised -input cooking.train -output model_cooking
    Read 0M words
    Number of words:  9012
    Number of labels: 734
    Progress: 100.0%  words/sec/thread: 82041  lr: 0.000000  loss: 5.671649  eta: 0h0m h-14m 
    
    >> ./fasttext test model_cooking.bin cooking.valid 
    N  3000
    P@1  0.164
    R@1  0.0717
    Number of examples: 3000
    

    观察上面的结果,由于对数据预处理,词典变小了,由原来的14K个单词变成了9K,精准率也上升了4%,因此数据预处理起到了一定的效果

    (2) 方案二:更多的训练次数和更大的学习率

    在默认情况下,fastText在训练期间对每个训练用例仅重复使用五次,这太小,因为我们的训练集只有12k训练样例,因此我们可以通过-epoch选项增加每个样例的使用次数,命令如下:

    >> ./fasttext supervised -input cooking.train -output model_cooking -epoch 25 
    Read 0M words
    Number of words:  9012
    Number of labels: 734
    Progress: 100.0%  words/sec/thread: 77633  lr: 0.000000  loss: 7.147976  eta: 0h0m
    

    然后测试模型查看效果:

    >> ./fasttext test model_cooking.bin cooking.valid                                        
    N  3000
    P@1  0.501
    R@1  0.218
    Number of examples: 3000
    

    从上面测试效果可以看出,精准率和召回率都有了大幅度提升,可见增加每个样例的使用次数对于数据集少的情况下效果提升明显。另一个增强算法能力是改变模型的学习速度即学习速率,这对应于处理每个示例后模型的更改程度,当学习率为0时意味着模型根本不会发生改变,因此不会学到任何东西,良好的学习率值在0.1-1.0的范围内,下面我们通过设置算法学习率为learning rate = 1.0进行模型训练:

    >> ./fasttext supervised -input cooking.train -output model_cooking -lr 1.0  
    Read 0M words
    Number of words:  9012
    Number of labels: 734
    Progress: 100.0%  words/sec/thread: 81469  lr: 0.000000  loss: 6.405640  eta: 0h0m
    
    >> ./fasttext test model_cooking.bin cooking.valid                         
    N  3000
    P@1  0.563
    R@1  0.245
    Number of examples: 3000
    

    可以看到效果比上面增加epoch还要好,下面我们来将二者结合起来:

    >> ./fasttext supervised -input cooking.train -output model_cooking -lr 1.0 -epoch 25
    Read 0M words
    Number of words:  9012
    Number of labels: 734
    Progress: 100.0%  words/sec/thread: 76394  lr: 0.000000  loss: 4.350277  eta: 0h0m
    
    >> ./fasttext test model_cooking.bin cooking.valid                                   
    N  3000
    P@1  0.585
    R@1  0.255
    Number of examples: 3000
    

    下面我们来增加一些新的方式来进一步提升模型的性能,看方案三

    (3) 方案三:word n-grams

    此方案中,我们使用单词bigrams而不是仅仅是unigrams来提高模型的性能,这对于词序很重要的分类问题尤其重要,例如情感分析。n-gram是基于语言模型的算法,基本思想是将文本内容按照子节顺序进行大小为N的窗口滑动操作,最终形成窗口为N的字节片段序列。训练模型命令如下:

    >> ./fasttext supervised -input cooking.train -output model_cooking -lr 1.0 -epoch 25 -wordNgrams 2
    Read 0M words
    Number of words:  9012
    Number of labels: 734
    Progress: 100.0%  words/sec/thread: 75366  lr: 0.000000  loss: 3.226064  eta: 0h0m 
    
    >> ./fasttext test model_cooking.bin cooking.valid                                                 
    N  3000
    P@1  0.599
    R@1  0.261
    Number of examples: 3000
    

    通过几个步骤,可以看出我们将模型精准率从12.4%提升到了59.9%,总结一下主要包含以下步骤:
    (1) 数据预处理
    (2) 更改样本训练次数epochs(使用参数 –epoch,标准范围[5, 50])
    (3) 更改学习率learning rate(使用参数 –lr,标准范围[0.1-1])
    (4) 使用word n-grams(使用参数 –wordNgrams,标准范围[1-5])

    7、什么是Bigram

    unigram指的是单个不可分割的单元和标记,通常用做模型的输入,并且在不同的模型中unigram可以是单词或是字母,在fastText中,我们是在单词级别上进行训练模型,因此unigram是单词。类似的,bigram值的是两个连续的单词的串联,n-grams指的便是n个单词的串联。举个例子,现在有这样一句话:Last donut of the night,如果是unigrams则是last,donut,of,the,night,而对于bigrams指的是last donut,donut of,of the,the night

    8、提升训练速度

    目前我们在几千个示例中训练我们的模型,训练只需要几秒钟,但如果数据集增大,标签增多,这时模型训练便会变慢,一个让训练变快的方案便是使用分层softmax,而不是使用常规softmax,使用分层softmax是使用参数 –loss hs实现,命令如下:

    >> ./fasttext supervised -input cooking.train -output model_cooking -lr 1.0 -epoch 25 -wordNgrams 2 -bucket 200000 -dim 50 -loss hs
    Read 0M words
    Number of words:  9012
    Number of labels: 734
    Progress: 100.0%  words/sec/thread: 2199406  lr: 0.000000  loss: 1.718807  eta: 0h0m 
    

    此时对于我们当前的数据集,训练速度应该不超过1秒

    9、总结

    本教程中我们简单介绍了如何使用fastText来训练强大的分类器,同时介绍了一些重要的参数选项,通过调参来进行模型优化


    三、fastText教程-单词表示词向量

    现在机器学习中一个十分流行的做法便是用向量表示单词,即词向量化wordEmbedding,这些向量可以捕捉到有关语言的一些隐藏信息,例如语法信息,语义信息等,好的词向量表示可以提升分类器的性能,在本教程中,我们展示如何使用fastText工具来构建词向量,安装fastText过程请参考上一讲

    1、获取数据

    为了计算词向量,我们需要一个大的文本语料库,根据语料库的不同,单词向量也将捕捉到不同的信息,在本教程中,我们关注Wikipedia的文章,当然也可以考虑其他语料库来源,例如新闻活着Webcrawl,下载Wikipedia语料库执行如下命令:

    wget https://dumps.wikimedia.org/enwiki/latest/enwiki-latest-pages-articles.xml.bz2
    

    下载Wikipedia语料库需要挺长时间,如果不使用Wikipedia全部语料库信息,我们可以在Wikipedia前10亿字节信息进行词向量学习,此数据可以在Matt Mahoney网站上下载

    $ mkdir data
    $ wget -c http://mattmahoney.net/dc/enwik9.zip -P data
    $ unzip data/enwik9.zip -d data
    

    这样我们便获得了Wikipedia的部分数据,因为Wikipedia语料库中包含大量的HTML/XML数据,因此需要对数据进行预处理,我们可以使用与fastText自带的wikifil.pl脚本对其进行预处理,这个脚本最初由Matt Mahoney创建,因此可以在下面网址上找到:http://mattmahoney.net/,执行如下命令对数据进行预处理:

    $ perl wikifil.pl data/enwik9 > data/fil9
    

    我们可以执行如下命令检查我们的文件数据:

    $ head -c 80 data/fil9
    anarchism originated as a term of abuse first used against early working class
    

    可以观察到我们的文本经过了很好的处理,接下来可以用文本来学习词向量

    2、训练词向量

    数据集已经取到了,现在我们可以使用如下的简单命令在上述数据集上训练我们的词向量

    $ mkdir result
    $ ./fasttext skipgram -input data/fil9 -output result/fil9
    

    分解上述命令:./fasttext使用skipgram模型调用二进制fastText可执行文件,当然也可以使用cbow模型,-input表示输入数据路径,-output表示训练的词向量模型所在路径,当fastText运行时,屏幕会显示进度和估计的完成时间,程序完成后,结果目录应该出现如下两个文件,可通过下面命令查看:

    $ ls -l result
    -rw-r-r-- 1 bojanowski 1876110778 978480850 Dec 20 11:01 fil9.bin
    -rw-r-r-- 1 bojanowski 1876110778 190004182 Dec 20 11:01 fil9.vec
    

    fil9.bin文件是一个二进制文件,它存储了整个fastText模型,随后可以进行加载,fil9.vec文件是一个包含单词向量的文本文件,每一行对应词汇表中的每个单词,可通过如下命令查看fil9.vec中的信息

    $ head -n 4 result/fil9.vec
    218316 100
    the -0.10363 -0.063669 0.032436 -0.040798 0.53749 0.00097867 0.10083 0.24829 ...
    of -0.0083724 0.0059414 -0.046618 -0.072735 0.83007 0.038895 -0.13634 0.60063 ...
    one 0.32731 0.044409 -0.46484 0.14716 0.7431 0.24684 -0.11301 0.51721 0.73262 ...
    

    从上面结果可见,第一行显示的是单词向量和向量维度,接下来几行是词汇表中所有单词的单词向量,顺序是按照频率降低的顺序进行排序

    3、skipgram VS cbow

    fastText为计算单词表示提供了两种模型:skipgram和cbow,这和word2vec一样,cbow全称:Continuous-bag-of-words,skipgram模型运行机理是通过附近的词来预测目标单词,而cbow模型则是根据目标词的上下文来预测目标词,这里的上下文指的便是目标词周围的固定大小窗口中包含的单词包,下面通过例子便能够体会到上下文的含义。例如:给出这样一个句子:

    Poets have been mysteriously silient on the subject of cheese

    其目标词是slient,skipgram模型是通过目标词附近的词去预测slient,例如subjector, mysteriously, 而cbow模型则是通过目标词的上下文词来预测slient,如:{been, mysteriously, on, the},并且使用单词的向量预测目标,下面一个示例图展示了二者的差异,使用的句子是

    I am selling these fine leather jackets

    在这里插入图片描述

    上面已经使用skipgram模型对数据集进行了训练,如果想用cbow模型训练之行如下命令

    ./fasttext cbow -input data/fil9 -output result/fil9
    

    从实际效果中看,我们会发现skipgram模型对于单词信息的处理效果要优于cbow模型

    4、模型参数调优

    上面的训练都是使用的默认的参数运行fastText,但根据数据的不同,这些参数可能不是最优的,让我们介绍一下子向量的一些关键参数。

    模型中最重要的两个参数是:词向量大小维度、subwords范围的大小,词向量维度越大,便能获得更多的信息但同时也需要更多的训练数据,同时如果它们过大,模型也就更难训练速度更慢,默认情况下使用的是100维的向量,但在100-300维都是常用到的调参范围。subwords是一个单词序列中包含最小(minn)到最大(maxn)之间的所有字符串(也即是n-grams),默认情况下我们接受3-6个字符串中间的所有子单词,但不同的语言可能有不同的合适范围

    $ ./fasttext skipgram -input data/fil9 -output result/fil9 -minn 2 -maxn 5 -dim 300
    

    下面介绍另外两个参数:epoch、learning rate、epoch根据训练数据量的不同,可以进行更改,epoch参数即是控制训练时在数据集上循环的次数,默认情况下在数据集上循环5次,但当数据集非常大时,我们也可以适当减少训练的次数,另一个参数学习率,学习率越高模型收敛的速度就越快,但存在对数据集过度拟合的风险,默认值时0.05,这是一个很好的折中,当然在训练过程中,也可以对其进行调参,可调范围是[0.01, 1],下面命令便尝试对这两个参数进行调整:

    $ ./fasttext skipgram -input data/fil9 -output result/fil9 -epoch 1 -lr 0.5
    

    最后fastText是多线程的,默认情况下使用12个线程,如果你的机器只有更少的CPU核数,也可以通过如下参数对使用的CPU核数进行调整

    $ ./fasttext skipgram -input data/fil9 -output result/fil9 -thread 4
    
    5、打印词向量

    直接从fil9.vec文件中搜索和打印词向量是十分麻烦的,但幸运的是fastText提供了打印词向量的功能,我们可以通过fastText中print-word-vectors功能打印词向量,例如,我们可以使用以下命令打印单词asparagus、pidgey和yellow单词的词向量:

    $ echo "asparagus pidgey yellow" | ./fasttext print-word-vectors result/fil9.bin
    asparagus 0.46826 -0.20187 -0.29122 -0.17918 0.31289 -0.31679 0.17828 -0.04418 ...
    pidgey -0.16065 -0.45867 0.10565 0.036952 -0.11482 0.030053 0.12115 0.39725 ...
    ·0.040719 -0.30155 ...
    

    一个很好的功能是我们可以查询到未出现在数据中的单词,实际上,单词是由字符串的总和组成,只要未知的单词是由已知的字串构成,就可以得到单词的词向量,举个例子下面尝试一下查询拼写出错的单词:

    $ echo "enviroment" | ./fasttext print-word-vectors result/fil9.bin
    

    结果仍然可以查询到词向量,但是至于效果怎么样,我们可以在下一节找到答案

    6、临近词向量查询

    检查单词向量质量的一种简单的方法是查看此此单词的临近词,可以通过临近词比较来查看词向量对于语义的表达。最临近词向量查询可以通过fastText提供的nn功能来实现,例如我们可以通过运行一下命令来查询单词10个最近邻居:

    $ ./fasttext nn result/fil9.bin
    Pre-computing word vectors... done.
    

    然后命令行便会提示我们输入需要查询的词,我们尝试一下asparagus

    Query word? asparagus
    beetroot 0.812384
    tomato 0.806688
    horseradish 0.805928
    spinach 0.801483
    licorice 0.791697
    lingonberries 0.781507
    asparagales 0.780756
    lingonberry 0.778534
    celery 0.774529
    beets 0.773984
    

    从上面结果可以看出效果不错,查询词之间由很大的共性,再尝试查询pidgey,结果如下

    Query word? pidgey
    pidgeot 0.891801
    pidgeotto 0.885109
    pidge 0.884739
    pidgeon 0.787351
    pok 0.781068
    pikachu 0.758688
    charizard 0.749403
    squirtle 0.742582
    beedrill 0.741579
    charmeleon 0.733625
    

    上面提到了如果单词拼写出错可能影响词向量的查询,那如果单词拼写错误,如果查询其临近词结果如何,下面展示一下效果:

    Query word? enviroment
    enviromental 0.907951
    environ 0.87146
    enviro 0.855381
    environs 0.803349
    environnement 0.772682
    enviromission 0.761168
    realclimate 0.716746
    environment 0.702706
    acclimatation 0.697196
    ecotourism 0.697081
    

    可以看出虽然单词拼写出错,但是查询结果还是捕获到了单词的主要信息,拼写出错的单词也与合理的单词匹配,虽然还是有一些影响,但整体方向是正确的。

    为了找到词向量临近的单词,我们需要计算的单词之间的相似度得分。模型训练的单词是由连续的单词向量表示,因此我们可以对其进行相似度的比较,一般情况下,我们使用余弦相似度去衡量两个单词之间的相似度,我们可以计算词汇表中任意单词和所有其他单词之间的相似度,并显示10个最相似单词,当然被查询单词本身肯定排在顶部,相似度为1

    7、单词类比

    在相似度问题中,有时会进行单词类比,例如我们训练的模型能够知道法国是什么,并且知道柏林对于德国来说意味着什么。这个在fastText中是可以做到的,利用单词类比这个功能即可实现,例如下面我们输入三个单词,然后输出单词的类比单词:

    $ ./fasttext analogies result/fil9.bin
    Pre-computing word vectors... done.
    Query triplet (A - B + C)? berlin germany france
    paris 0.896462
    bourges 0.768954
    louveciennes 0.765569
    toulouse 0.761916
    valenciennes 0.760251
    montpellier 0.752747
    strasbourg 0.744487
    meudon 0.74143
    bordeaux 0.740635
    pigneaux 0.736122
    

    上面模型类比功能提供的最可能结果是巴黎,显然是十分准确,下面我们再来看一个不太明显的例子:

    Query triplet (A - B + C)? psx sony nintendo
    gamecube 0.803352
    nintendogs 0.792646
    playstation 0.77344
    sega 0.772165
    gameboy 0.767959
    arcade 0.754774
    playstationjapan 0.753473
    gba 0.752909
    dreamcast 0.74907
    famicom 0.745298
    

    从上面结果可以看出模型认为psx是索尼的游戏手柄,因此nintendo任天堂类比的是gamecube,这个类比也比较合理。当然类比的质量也取决于训练模型的数据集,类比的结果也仅仅在数据集的范围内

    8、 字符n-grams重要性

    利用subword-level信息也即是n-grams对于构建未知单词词向量很有趣,例如Wikipedia中不存在gearshift这个单词,但是我们仍然能够查询到它的临近单词:

    Query word? gearshift
    gearing 0.790762
    flywheels 0.779804
    flywheel 0.777859
    gears 0.776133
    driveshafts 0.756345
    driveshaft 0.755679
    daisywheel 0.749998
    wheelsets 0.748578
    epicycles 0.744268
    gearboxes 0.73986
    

    效果还可以,因为大多数被检索到的单词共享大量的子串,当然也有些特殊的单词比较特殊,例如cogwheel,我们可以看到subword-level对于未知单词查询所起到的效果,但是如果我们在训练模型的时候没有使用subwords这个参数,结果会如何,下面我们便进行尝试,运行以下命令训练没有subwords的模型:

    $ ./fasttext skipgram -input data/fil9 -output result/fil9-none -maxn 0
    

    此时训练的模型保存在result/fil9-non.vec和result/fil9-non.bin,为了表明不加subwords模型的不同,我们再举一个wikipedia中不常见的单词如:accomodation,就类似于accommodation住宿这个单词,下面给出其相似词的查询结果:

    $ ./fasttext nn result/fil9-none.bin
    Query word? accomodation
    sunnhordland 0.775057
    accomodations 0.769206
    administrational 0.753011
    laponian 0.752274
    ammenities 0.750805
    dachas 0.75026
    vuosaari 0.74172
    hostelling 0.739995
    greenbelts 0.733975
    asserbo 0.732465
    

    可以看出结果中的词没有任何意义,大多数词都是不想关的,我们再用使用了subwords的模型测试accomodation的相似词,结果便有明显的差别:

    Query word? accomodation
    accomodations 0.96342
    accommodation 0.942124
    accommodations 0.915427
    accommodative 0.847751
    accommodating 0.794353
    accomodated 0.740381
    amenities 0.729746
    catering 0.725975
    accomodate 0.703177
    hospitality 0.701426
    

    上面结果准确捕捉到相似度很高的accommodation这个单词,同时我们还捕获到语义相关的词如:便利设施amenities和寄宿lodging,因此训练模型加上subwords参数对模型效果有很大的提升

    9、 结论

    在小节中,详细展示了如果在wikipedia上获得词向量,对于其他语言也都可以同样运行,下面网址提供了fastText在词向量上的多个预训练模型,可以参考使用预训练模型网址


    四、常用命令备忘录

    词向量的学习-使用fastText学习词向量执行以下命令:

    $ ./fasttext skipgram -input data.txt -output model
    

    取得词向量-将模型学习得词向量打印到文件中执行如下命令:

    $ ./fasttext print-word-vectors model.bin < queries.txt
    

    文本分类-训练一个文本分类模型执行如下命令:

    $ ./fasttext supervised -input train.txt -output model
    

    当一个模型训练结束后,我们可以通过在测试集上计算精准率Precision和召回率Recall进行模型评估,执行如下命令:

    $ ./fasttext test model.bin test.txt 1
    

    为了直接预测一段文本最可能的k个标签,执行如下命令:

    $ ./fasttext predict model.bin test.txt k
    

    为了直接预测一段文本的k个最可能的标签及其相关概率大小,可以执行如下命令:

    $ ./fasttext predict-prob model.bin test.txt k
    

    如果想要计算句子或段落的向量表示,执行如下命令:

    $ ./fasttext print-sentence-vectors model.bin < text.txt
    

    为了创建一个内存更小的模型可以执行如下命令

    $ ./fasttext quantize -output model
    

    所有其他的命令都类似下面test命令

    $ ./fasttext test model.ftz test.txt
    

    五、模型可选参数列表及默认值

    $ ./fasttext supervised
    Empty input or output path.
    
    The following arguments are mandatory:
      -input              training file path
      -output             output file path
    
      The following arguments are optional:
      -verbose            verbosity level [2]
    
      The following arguments for the dictionary are optional:
      -minCount           minimal number of word occurrences [5]
      -minCountLabel      minimal number of label occurrences [0]
      -wordNgrams         max length of word ngram [1]
      -bucket             number of buckets [2000000]
      -minn               min length of char ngram [3]
      -maxn               max length of char ngram [6]
      -t                  sampling threshold [0.0001]
      -label              labels prefix [__label__]
    
      The following arguments for training are optional:
      -lr                 learning rate [0.05]
      -lrUpdateRate       change the rate of updates for the learning rate [100]
      -dim                size of word vectors [100]
      -ws                 size of the context window [5]
      -epoch              number of epochs [5]
      -neg                number of negatives sampled [5]
      -loss               loss function {ns, hs, softmax} [ns]
      -thread             number of threads [12]
      -pretrainedVectors  pretrained word vectors for supervised learning []
      -saveOutput         whether output params should be saved [0]
    
      The following arguments for quantization are optional:
      -cutoff             number of words and ngrams to retain [0]
      -retrain            finetune embeddings if a cutoff is applied [0]
      -qnorm              quantizing the norm separately [0]
      -qout               quantizing the classifier [0]
      -dsub               size of each sub-vector [2]
    

    默认值可能因模型不同,例如单词表示模型skip gram和cbow使用默认的minCount为5


    六、fastText中常见问题汇总

    1、什么是fastText

    fastText是一个用于文本分类和词向量表示的库,它能够把文本转化成连续的向量然后用于后续具体的语言任务,目前教程较少!

    2、为什么训练的模型非常大

    fastText对字和字符串使用hash表,hash表的大小将直接影响模型的大小,可以通过选项-hash来减少词汇hash表的大小,一个可选的好参数时20000。另一个影响模型大小重要的因素是训练向量的维度大小(-dim),如果维度缩小模型将大大减小,但同时也会很大程度影响模型的性能,因为向量维度越大则捕获的信息越多,当然还有一种将模型变小的方法是使用量化选项(-quantize),命令如下所示:

    ./fasttext quantize -output model
    
    3、模型中使用单词短语而不是单个单词最佳方式是什么

    目前使用单词短语或句子最好的方式是使用词向量的bow(bag of words),另一种方式例如New York,我们可以将其处理成New_York也会有帮助

    4、为什么fastText甚至可以为语料库中未出现的单词产生词向量

    fastText一个重要的特性便是有能力为任何单词产生词向量,即使是未出现的,组装的单词。主要是因为fastText是通过包含在单词中的子字符substring of character来构建单词的词向量,正文中也有论述,因此这种训练模型的方式使得fastText可以为拼写错误的单词或者连接组装的单词产生词向量

    5、为什么分层softmax在效果上比完全softmax略差

    分层softmax是完全softmax的一个近似,分层softmax可以让我们在大数据集上高效的建立模型,但通常会以损失精度的几个百分点为代价,

    6、可以在GPU上运行fastText项目吗

    目前fastText仅仅可运行在CPU上,但这也是其优势所在,fastText的目的便是要成为一个高效的CPU上的分类模型,可以允许模型在没有CPU的情况下构建

    7、可以使用python语言或者其他语言使用fastText嘛

    目前在GitHub上有很少的关于fastText的其他语言实现的非官方版本,但可以负责任的说,是可以用tensorflow实现的

    8、可以在连续的数据集上使用fastText吗

    不可以,fastText仅仅是用于离散的数据集,因此无法直接在连续的数据集上使用,但是可以将连续的数据离散化后使用fastText

    9、数据中存在拼写错误,我们需要对文本进行规范化处理吗

    如果出现的频率不高,没有必要,对模型效果不会有什么影响

    10、在模型训练时遇到了NaN,为什么会这样

    这种现象是可能出现的,很大原因是因为你的学习率太高了,可以尝试降低一下学习率直到不再出现NaN

    11、系统无法编译fastText,怎么处理

    尝试更新一下编译器版本,很大可能就是因为编译器太旧了

    12、如何完全重现fastText的运行结果,为什么每次运行的结果都有些差异

    当多次运行fastText时,因为优化算法异步随机梯度下降算法或Hogwild,所以每次得到的结果都会略有不同,如果想要fastText运行结果复现,则必须将参数thread设置为1,这样你就可以在每次运行时获得完成相同的性能

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