Векторное представление слов

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск

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 sampling, 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

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.

Примеры кода с использованием библиотеки Gensim

Загрузка предобученной модели русского корпуса

import gensim
import gensim.downloader as download_api
russian_model = download_api.load('word2vec-ruscorpora-300')
# Первые 10 слов корпуса 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. После слова указывается часть речи: NOUN, ADJ, VERB, DET 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

Обучение модели word2vec и fastText на текстовом корпусе

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)) 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

Источники информации