Векторное представление слов — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
(Загрузка предобученной модели русского корпуса)
(Обучение модели word2vec и fastText на текстовом корпусе)
 
(не показана 1 промежуточная версия этого же участника)
Строка 42: Строка 42:
 
  '''import''' gensim.downloader '''as''' download_api
 
  '''import''' gensim.downloader '''as''' download_api
 
  russian_model = download_api.load(<font color="green">'word2vec-ruscorpora-300'</font>)<br>
 
  russian_model = download_api.load(<font color="green">'word2vec-ruscorpora-300'</font>)<br>
  <font color="grey"># ''Выведем первые 10 слов корпуса.<br># Заметим, что после слова и указывается часть речи: NOUN (существительное), ADJ (прилагательное) и так далее.''<br># ''Существуют также предоубученные модели без разделения слов по частям речи''</font>
+
  <font color="grey"># ''Выведем первые 10 слов корпуса.<br># ''В модели "word2vec-ruscorpora-300" после слова указывается часть речи: NOUN (существительное), ADJ (прилагательное) и так далее.''<br># ''Но существуют также предоубученные модели без разделения слов по частям речи, смотри [https://github.com/RaRe-Technologies/gensim-data репозиторий]''</font>
 
  list(russian_model.vocab.keys())[:<font color="blue">10</font>]
 
  list(russian_model.vocab.keys())[:<font color="blue">10</font>]
 
  ''<font color="grey"># ['весь_DET', 'человек_NOUN', 'мочь_VERB', 'год_NOUN', 'сказать_VERB', 'время_NOUN', 'говорить_VERB', 'становиться_VERB', 'знать_VERB', 'самый_DET']</font>''<br>  
 
  ''<font color="grey"># ['весь_DET', 'человек_NOUN', 'мочь_VERB', 'год_NOUN', 'сказать_VERB', 'время_NOUN', 'говорить_VERB', 'становиться_VERB', 'знать_VERB', 'самый_DET']</font>''<br>  
Строка 69: Строка 69:
 
  '''import''' gensim.downloader '''as''' download_api<br>
 
  '''import''' gensim.downloader '''as''' download_api<br>
 
  <font color="grey"># ''Скачаем небольшой текстовый корпус (32 Мб) и откроем его как итерируемый набор предложений: iterable(list(string))''</font>
 
  <font color="grey"># ''Скачаем небольшой текстовый корпус (32 Мб) и откроем его как итерируемый набор предложений: iterable(list(string))''</font>
 +
<font color="grey"># ''В этом текстовом корпусе часть речи для слов не указывается''</font>
 
  corpus = download_api.load(<font color="green">'text8'</font>)<br>
 
  corpus = download_api.load(<font color="green">'text8'</font>)<br>
 
  <font color="grey"># ''Обучим модели word2vec и fastText''</font>
 
  <font color="grey"># ''Обучим модели word2vec и fastText''</font>

Текущая версия на 23:35, 5 марта 2019

Векторное представление слов (англ. word embedding) — общее название для различных подходов к моделированию языка и обучению представлений в обработке естественного языка, направленных на сопоставление словам из некоторого словаря векторов небольшой размерности.

One-hot encoding[править]

Пусть число различных слов равно [math]K[/math]. Сопоставим слову с номером [math]i[/math] вектор длины [math]K[/math], в котором [math]i[/math]-тая координата равна единице, а все остальные — нулям. Недостатком one-hot encoding является то, что по векторным представлениям нельзя судить о схожести смысла слов. Также вектора имеют очень большой размер, из-за чего их неэффективно хранить в памяти.






word2vec[править]

word2vec — способ построения сжатого пространства векторов слов, использующий нейронные сети. Принимает на вход большой текстовый корпус и сопоставляет каждому слову вектор. Сначала он создает словарь, а затем вычисляет векторное представление слов. Векторное представление основывается на контекстной близости: слова, встречающиеся в тексте рядом с одинаковыми словами (а следовательно, имеющие схожий смысл), в векторном представлении имеют высокое косинусное сходство (англ. cosine similarity):

[math]\text{similarity}(\mathbf{A}, \mathbf{B}) = \cos(\theta) = {\mathbf{A} \cdot \mathbf{B} \over \|\mathbf{A}\| \|\mathbf{B}\|} = \frac{ \sum\limits_{i=1}^{n}{A_i B_i} }{ \sqrt{\sum\limits_{i=1}^{n}{A_i^2}} \sqrt{\sum\limits_{i=1}^{n}{B_i^2}} },[/math]


В word2vec существуют две основных модели обучения: Skip-gram и CBOW (англ. Continuous Bag of Words). В модели Skip-gram по слову предсказываются слова из его контекста, а в модели CBOW по контексту подбирается наиболее вероятное слово. На выходном слое используется функция [math]softmax[/math] или его вариация, чтобы получить на выходе распределение вероятности каждого слова. В обеих моделях входные и выходные слова подаются в one-hot encoding, благодаря чему при умножении на матрицу [math]W[/math], соединяющую входной и скрытый слои, происходит выбор одной строки [math]W[/math]. Размерность [math]N[/math] является гиперпараметром алгоритма, а обученная матрица [math]W[/math] — выходом, так как ее строки содержат векторные представления слов.

Для ускорения обучения моделей Skip-gram и CBOW используются модификации [math]softmax[/math], такие как иерархический [math]softmax[/math] и negative sampling, позволяющие вычислять распределение вероятностей быстрее, чем за линейное время от размера словаря.

Полученные векторы-слова отражают различные грамматические и семантические концепции.
[math]W_{king} + (W_{woman} - W_{man}) = W_{queen}[/math]
[math]W_{walked} - W_{walking} = W_{swam} - W_{swimming}[/math]

fastText[править]

Недостатком word2vec является то, что с его помощью не могут быть представлены слова, не встречающиеся в обучающей выборке. fastText решает эту проблему с помощью [math]N[/math]-грамм символов. Например, [math]3[/math]-граммами для слова яблоко являются ябл, бло, лок, око. Модель fastText строит векторные представления [math]N[/math]-грамм, а векторным представлением слова является сумма векторных представлений всех его [math]N[/math]-грамм. Части слов с большой вероятностью встречаются и в других словах, что позволяет выдавать векторные представления и для редких слов.

Примеры кода с использованием библиотеки Gensim[править]

Загрузка предобученной модели русского корпуса[править]

import gensim
import gensim.downloader as download_api
russian_model = download_api.load('word2vec-ruscorpora-300')
# Выведем первые 10 слов корпуса.
#
В модели "word2vec-ruscorpora-300" после слова указывается часть речи: NOUN (существительное), ADJ (прилагательное) и так далее.
#
Но существуют также предоубученные модели без разделения слов по частям речи, смотри репозиторий
list(russian_model.vocab.keys())[:10] # ['весь_DET', 'человек_NOUN', 'мочь_VERB', 'год_NOUN', 'сказать_VERB', 'время_NOUN', 'говорить_VERB', 'становиться_VERB', 'знать_VERB', 'самый_DET']
# Поиск наиболее близких по смыслу слов. russian_model.most_similar('кошка_NOUN') # [('кот_NOUN', 0.7570087909698486), ('котенок_NOUN', 0.7261239290237427), ('собака_NOUN', 0.6963180303573608), # ('мяукать_VERB', 0.6411399841308594), ('крыса_NOUN', 0.6355636119842529), ('собачка_NOUN', 0.6092042922973633), # ('щенок_NOUN', 0.6028496026992798), ('мышь_NOUN', 0.5975362062454224), ('пес_NOUN', 0.5956044793128967), # ('кошечка_NOUN', 0.5920293927192688)]
# Вычисление сходства слов russian_model.similarity('мужчина_NOUN', 'женщина_NOUN') # 0.85228276
# Поиск лишнего слова russian_model.doesnt_match('завтрак_NOUN хлопья_NOUN обед_NOUN ужин_NOUN'.split()) # хлопья_NOUN
# Аналогия: Женщина + (Король - Мужчина) = Королева russian_model.most_similar(positive=['король_NOUN','женщина_NOUN'], negative=['мужчина_NOUN'], topn=1) # [('королева_NOUN', 0.7313904762268066)]
# Аналогия: Франция = Париж + (Германия - Берлин) russian_model.most_similar(positive=['париж_NOUN','германия_NOUN'], negative=['берлин_NOUN'], topn=1) # [('франция_NOUN', 0.8673800230026245)]

Обучение модели word2vec и fastText на текстовом корпусе[править]

from gensim.models.word2vec import Word2Vec
from gensim.models.fasttext import FastText
import gensim.downloader as download_api
# Скачаем небольшой текстовый корпус (32 Мб) и откроем его как итерируемый набор предложений: iterable(list(string)) # В этом текстовом корпусе часть речи для слов не указывается corpus = download_api.load('text8')
# Обучим модели word2vec и fastText word2vec_model = Word2Vec(corpus, size=100, workers=4) fastText_model = FastText(corpus, size=100, workers=4)
word2vec_model.most_similar('car')[:3] # [('driver', 0.8033335208892822), ('motorcycle', 0.7368553876876831), ('cars', 0.7001584768295288)]
fastText_model.most_similar('car')[:3] # [('lcar', 0.8733218908309937), ('boxcar', 0.8559106588363647), ('ccar', 0.8268736004829407)]

См. также[править]

Источники информации[править]