Векторное представление слов — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
(Источники информации)
Строка 41: Строка 41:
  
 
== Источники информации ==
 
== Источники информации ==
* [https://en.wikipedia.org/wiki/Word_embedding] {{---}} статья в английской Википедии
+
* [https://en.wikipedia.org/wiki/Word_embedding Word embedding] {{---}} статья о векторных представлениях в английской Википедии
* [https://arxiv.org/abs/1301.3781] {{---}} оригинальная статья по word2vec
+
* [https://arxiv.org/abs/1301.3781 word2vec article] {{---}} оригинальная статья по word2vec
* [https://code.google.com/archive/p/word2vec/] {{---}} исходный код word2vec на Google Code
+
* [https://code.google.com/archive/p/word2vec/ word2vec code] {{---}} исходный код word2vec на Google Code
* [https://fasttext.cc/] {{---}} fastText by Facebook
+
* [https://fasttext.cc/ fastText] {{---}} NLP библиотека от Facebook  
 +
* [https://rusvectores.org/ru/ RusVectōrēs] {{---}} онлайн сервис для работы с семантическими отношениями русского языка
  
 
[[Категория: Машинное обучение]] [[Категория: Обработка естественного языка]]
 
[[Категория: Машинное обучение]] [[Категория: Обработка естественного языка]]

Версия 14:49, 2 марта 2019

Векторное представление слов - 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

One-hot-encoding.png

Наиболее простой способ представления слов в виде векторов. 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

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 будут иметь близкие координаты векторов-слов.

В word2vec существуют две основных модели обучения: Skip-gram и CBOW (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 subsampling, позволяющие вычислять распределение вероятностей быстрее, чем за линейное время от размера словаря.

Схема сети для модели Skip-gram
Схема сети для модели CBOW
Полученные векторы-слова могут быть использованы для вычисления семантического расстояния между словами. После обучения векторы 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

Алгоритм word2vec был разработан в Google под руководством Томаса Миколова и опубликован в 2013 году. fastText - улучшение word2vec также под руководством Томаса Миколова, но уже в Facebook, опукованное в 2015 году.

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


См. также

Источники информации

  • Word embedding — статья о векторных представлениях в английской Википедии
  • word2vec article — оригинальная статья по word2vec
  • word2vec code — исходный код word2vec на Google Code
  • fastText — NLP библиотека от Facebook
  • RusVectōrēs — онлайн сервис для работы с семантическими отношениями русского языка