用别人的代码训练模型时Thursday, December 14, 2023本次实质将分享文本向量化的极少形式。文本向量化的形式有许众，重要可分为以下两个大类：基于统计的形式、基于神经收集的形式。正在自然言语照料的范畴中，文本向量化是文本展现的一种首要式样。文本向量化的重要宗旨是将文本展现成一系列可能外达文本语义的向量。无论是中文照旧英文，词语都是外达文本照料的最根本单位。而今阶段，对文本向量化大个人的探索都是通过词向量化完成的。

　　词袋(Bag of Word)模子是最早的以言语为根本照料单位的文本向量化形式。下面咱们将通过示例涌现该形式的道理。

　　遵循上述两句显示的词语，构修一个字典：{“我”：1，”喜爱”：2，”坐”：3，”高铁”：4，”回家”：5，”中邦”：6，”极度”：7，”疾”：8}

　　该字典中包括8个词，每个词都有独一索引，而且它们显示的依序是没相闭联的，遵循这个字典，咱们将上述两句从新外达为两个向量：

　　这两个向量共包括8个元素，此中第i个元素展现字典中第i个词语正在句子中显示的次数，于是BOW模子以为是一种统计直方图。正在文本检索和照料中，能够通过该模子很容易的阴谋词频。该形式固然简易，但却生计着三个大题目：

　　维度灾难：很光鲜，借使上述的字典中包括了9999个词语，那么每一个文本都需求用9999维的向量才调展现，如许高维度的向量很需求很大的阴谋力。

　　互联网的高速成长，随之形成的是洪量无标注的数据，因而目前的重要倾向是欺骗无标注数据开采出有代价的讯息。词向量(word2vec)身手即是欺骗神经收集从洪量的无标注文本中提取有效的讯息。

　　能够说词语是外达语义的根本单位。由于词袋模子只是将词语符号化，因而正在词袋模子中是无法包括任何语义讯息的。因而怎么通过”词展现”包括语义讯息是该范畴的重要门槛。目前有分散假说的提出，为治理上述题目供给了表面根基。该假说的重要思思是：上下文肖似的词，其包括的语义也肖似。欺骗上下文分散展现语义的形式即是词空间模子

　　神经收集模子渐渐正在各个范畴中取得昌盛成长，应用神经收集构造词展现的最大所长是能够伶俐的对上下文举行修模。神经收集词向量模子即是遵循上下文与方向词之间的相干举行修模。

　　本次重要先容一下神经收集言语模子(Neural Network Language Model,NNLM)，可求解二元言语模子。NNLM模子直接通过一个神经收集机闭对n元条目概率举行测度。NNLM模子的根本机闭如下图1中所示：

　　对付图1中的流程大致可描绘为：开始从语料库中征采一系列长度为n的文本序列Wi-(n-1)，…，Wi-1，Wi，而且假设这些长度为n的文本序列构成的聚会为D，那么此时的NNLM方向函数可展现为：

　　对付上述的外达式能够认识为：正在输入词序列为Wi-(n-1)，…，Wi-1的境况下，阴谋方向词Wi的概率。

　　正在图1所示的神经收集言语模子是极度经典的三层前馈神经收集机闭，此中包含三层：输入层、隐秘层和输出层。这里为了治理词袋模子数据疏落的题目，输入层的输入为低维度的、周密的词向量，输入层的操作即是将词序列Wi-(n-1)，…，Wi-1中的每个词向量按依序拼接。可展现为：

　　正在输入层取得了始末阴谋的x之后，将x输入隐秘层取得h，再将h接入输出层就能够取得输出变量y，隐秘层变量h和输出变量y的阴谋外达式为：

　　正在上面外达式中H为输入层到隐秘层的权重矩阵，其维度为h×(n-1)e；U为隐秘层到输出层的权重矩阵，其维度为V×h，V展现的是词外的巨细；b则是模子中的偏置项。NNLM模子中阴谋量最大的操作即是从隐秘层到输出层的矩阵运算Uh。输出的变量y则是一个V维的向量，该向量的每一分量递次对应下一个词外中某一个词的或者性。用y(w)展现由NNLM模子阴谋取得的方向词w的输出量，而且为了确保输出y(w)的值为概率值，因而还需求对输出层举行归一化照料。平常的照料形式是正在输出层之后参加softmax函数，就能够将y转成对应的概率值，全体外达式如下：

　　因为NNLM模子应用的是低维紧凑的词向量对上下文举行展现，这很好的治理了词袋模子带来的数据疏落、语义天堑的题目。于是，NNLM模子是一种很好的n元言语模子，而且正在另一个方面，正在肖似的上下文语境中，NNLM模子能够预测出肖似的方向词，这是古板的模子所不具备的。比如，正在意料中有A=”詹姆斯指导湖人队博得了总冠军”显示过999次，而B=”浓眉哥指导湖人队博得了总冠军”只显示了9次。那么借使是遵循频率来阴谋概率的话，P(A)确信会远雄伟于P(B)的概率。然而比较看语料A和语料B独一的区别正在于詹姆斯和浓眉哥，这两个词无论是语义和所处的语法处所都是极度肖似的，因而P(A)雄伟于P(B)即是分歧理的。这里借使是采用NNLM模子来阴谋的话，取得P(A)和P(B)的概率结果应当是大致相当的，重要来历是NNLM模子采用低维的向量展现词语，假定肖似度词的词向量也大致肖似。

　　由于输出的y(w)代外上文中显示词序列Wi-(n-1)，…，Wi-1的境况下，下一个词wi的概率。那么正在语料库D中最大化y(wi)的值，即是NNLM模子的方向函数。

　　平常能够应用随机梯度消沉的优化算法对NNLM模子举行锻练。正在锻练每一个batch时，会随机的从语料库D中抽取若干的样本举行锻练，随机梯度消沉的数学外达式为：

　　其上述外达式中，α符号展现为进修率参数，Θ符号展现为模子中涉及到的一共参数，包含NNLM模子中的权重、偏置以及输入的词向量。

　　本次的分享开始举例阐述了应用寻常词袋模子举行词向量操作的限度性，词向量形式面临的重要困难即是治理维渡过高、语义天堑等题目。后面便重要接先容了基于神经收集的词向量模子，通过根基的输入层、隐秘层、输出层的分个人先容，描绘了神经收集词向量模子。

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