手把手教你搭建NLP经典模型

深度学习自然语言处理 2021-02-04 4086

描述

上一篇我们讲到了最简单的词向量表示方法——共现矩阵（没有看的朋友可以点击这里小白跟学系列之手把手搭建NLP经典模型（含代码）回顾一下！）

共现矩阵简单是简单，但是有很严重的问题。

作者强调，自己动手的经验、花时间思考的经验，都是无法复制的。（所以，听话，要自己尝试敲1⃣敲代码噢！

nlp

共现矩阵存在的问题：无意义词干扰

余弦相似度：表示两个词向量的相似度

基于计数统计的方法改进

PMI矩阵（排除无意义词干扰）

PPMI矩阵（排除负数）

SVD降维（解决维度爆炸和矩阵稀疏）

总结（用计数统计的方法表示词向量的步骤）

共现矩阵存在的问题

！很多常用的无意义词（比如“the car”）在文中出现次数太多的话，共现矩阵会认为“the”和“car”强相关，这是不合理的！

那怎么表示两个向量之间的相似度呢？

余弦相似度

设有x = （x1，x2，x3，。..，xn）和y = （y1，y2，y3，。..，yn）两个向量，它们之间的余弦相似度如下式所示。

nlp

分子为内积，分母为L2范数。（范数表示向量的大小，L2 范数即向量各个元素的平方和的平方根。）

式（2.1）的要点是先对向量进行正规化，再求它们的内积。

余弦相似度：两个向量在多大程度上指向同一方向。也就是说，余弦相似度越靠近1，两个词越相似；余弦相似度越靠近0，两个词越没什么关系；

现在，我们来代码实现余弦相似度。

def cos_similarity（x， y）： # x 和 y 是 NumPy 数组 nx = x / np.sqrt（np.sum（x**2）） # x的正规化 ny = y / np.sqrt（np.sum（y**2）） # y的正规化 return np.dot（nx， ny）

为了防止除数为0（比如0向量），所以要给分母加个微小值eps=10^-8

修改后的余弦相似度的实现如下所示（common/util.py）。

def cos_similarity（x， y， eps=1e-8）： nx = x / （np.sqrt（np.sum（x ** 2）） + eps） ny = y / （np.sqrt（np.sum（y ** 2）） + eps） return np.dot（nx， ny）

在绝大多数情况下，加上eps不会对最终的计算结果造成影响，因为根据浮点数的舍入误差，这个微小值会被向量的范数“吸收”掉。而当向量的范数为 0 时，这个微小值可以防止“除数为 0”的错误。

利用这个cos_similarity函数，可以求得单词向量间的相似度。我们尝试求you 和I的相似度（ch02/similarity.py）。

import syssys.path.append（‘。.’）from common.util import preprocess， create_co_matrix， cos_similarity# 引入文本预处理，创建共现矩阵和计算余弦相似度的函数 text = ‘You say goodbye and I say hello.’corpus， word_to_id， id_to_word = preprocess（text） # 文本预处理vocab_size = len（word_to_id）C = create_co_matrix（corpus， vocab_size） # 创建共现矩阵 c0 = C［word_to_id［‘you’］］ # you的词向量c1 = C［word_to_id［‘i’］］ # i的词向量print（cos_similarity（c0， c1）） # 计算余弦相似度# 0.7071067691154799

从上面的结果可知，you 和 i 的余弦相似度是 0.70 。 . 。，接近1，即存在相似性。

说完单词向量之间的相似度可以余弦相似度表示，用共现矩阵的元素表示两个单词同时出现的次数。而很多常用的无意义词（比如“the car”）在文中出现次数太多的话，共现矩阵会认为“the”和“car”强相关，这是不合理的！

所以共现矩阵中无意义词的干扰怎么解决呢？

基于计数的方法改进

接下来将对共现矩阵进行改进，并使用更实用的语料库，获得单词“真实的”分布式表示。

点互信息

引入点互信息（Pointwise Mutual Information，PMI）这一指标。即考虑单词单独出现的次数。无意义词（“the”）单独出现次数肯定多，这点要考虑进去。

对于随机变量 x 和 y，它们的 PMI 定义如下：

nlp

P（x）表示 x 发生的概率，

P（y）表示 y 发生的概率，

P（x， y）表示 x 和 y 同时发生的概率。

PMI 的值越高，表明相关性越强。

例如设X = “the”，Y = “car”

P（“the”） = “the”出现的次数

P（“car”） = “car”出现的次数

P（“the car”） = “the car”共同出现的次数

“the”单独出现的次数多，所以P（“the”）分母也就大，也就抵消掉了the的作用啦。

怎么表示概率呢？简单的方式就是用共现矩阵来表示概率，因此也能表示出PMI。也就是用单词出现的次数表示概率。

nlp

N：语料单词总数；

C（X）：X出现的次数；

C（X，Y）：X，Y共现的次数；

举个栗子：

这里假设有一个文本语料库。单词总数量（N）为 10 000，the 出现 100 次，car 出现 20 次，drive 出现 10 次，the 和 car 共现 10 次，car 和 drive 共现 5 次。这时，如果从共现次数的角度来看，the 和 car 的相关性更强。而如果从 PMI 的角度来看，结果是怎样的呢？

nlp

结果表明，在使用 PMI 的情况下，drive 和 car 具有更强的相关性。这是我们想要的结果。之所以出现这个结果，是因为我们考虑了单词单独出现的次数。因为 the 本身出现得多，所以 PMI的得分被拉低了。

但也存在一个问题。

当两个单词的共现次数为 0 时，log20 = −∞。为了解决这个问题，实际上我们会使用正的点互信息（Positive PMI，PPMI）。

解决办法

用PPMI （Positive PMI，正的点互信息）来表示词之间的相关性

正的点互信息

PPMI（x，y） = max（0， PMI（x，y）），即当PMI为负数的时候，视作0。

所以，PPMI构建的矩阵要优于共现矩阵（因为排除了像the等无意义词的干扰呀）。所以PPMI是更好的词向量。

实现将共现矩阵转化为PPMI 矩阵的函数为 ppmi（C， verbose=False， eps=1e-8）。这里不再赘述，我们只需要调用，需要看源代码的去（common/util.py）

如何调用使用它呢？可以像下面这样进行实现（ch02/ppmi.py）。

import syssys.path.append（‘。.’）import numpy as npfrom common.util import preprocess， create_co_matrix， cos_similarity，ppmi text = ‘You say goodbye and I say hello.’corpus， word_to_id， id_to_word = preprocess（text） # 文本预处理vocab_size = len（word_to_id）C = create_co_matrix（corpus， vocab_size） # 创建共现矩阵W = ppmi（C） # 将共现矩阵 ——》 PPMI 矩阵np.set_printoptions（precision=3） # 设置有效位数为3位print（‘covariance matrix’）print（C）print（‘-’*50）print（‘PPMI’）print（W）

运行该文件，可以得到：

covariance matrix［［0 1 0 0 0 0 0］［1 0 1 0 1 1 0］［0 1 0 1 0 0 0］［0 0 1 0 1 0 0］［0 1 0 1 0 0 0］［0 1 0 0 0 0 1］［0 0 0 0 0 1 0］］--------------------------------------------------PPMI［［ 0. 1.807 0. 0. 0. 0. 0. ］［ 1.807 0. 0.807 0. 0.807 0.807 0. ］［ 0. 0.807 0. 1.807 0. 0. 0. ］［ 0. 0. 1.807 0. 1.807 0. 0. ］［ 0. 0.807 0. 1.807 0. 0. 0. ］［ 0. 0.807 0. 0. 0. 0. 2.807］［ 0. 0. 0. 0. 0. 2.807 0. ］］

这样一来，我们就成功的将共现矩阵转化为了 PPMI 矩阵啦，也获取了一个更好的单词向量！

但是PPMI矩阵也存在很明显的问题

维度爆炸

矩阵稀疏

如果语料库的词汇量达到10 万，则词向量的维数也同样达到 10 万。处理 10 万维向量是不现实的。

另外，我们可以看得出该矩阵很多元素都是 0。这表明向量中的绝大多数元素并不重要，也就是说，每个元素拥有的“重要性”很低。这样的向量也容易受到噪声影响，稳健性差。

对于这些问题，一个常见的方法是向量降维。

解决办法：降维

降维：减少向量维度（尽量保留重要信息）。发现重要的轴/分布广的轴，将二维数据变一维数据。

目的：从稀疏矩阵中找到重要的轴，用更少的维度去表示词向量。

nlp

降维的方法有很多，这里我们使用奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD），如下式所示：

nlp

SVD 将任意的矩阵 X 分解为 U、S、V 这 3 个矩阵的乘积，其中 U 和 V 是列向量彼此正交的正交矩阵，S 是除了对角线元素以外其余元素均为 0 的对角矩阵。

nlp

在式（2.7）中，U 是正交矩阵。这个正交矩阵构成了一些空间中的基轴（基向量），我们可以将矩阵 U 作为“单词空间”。

S 是对角矩阵，奇异值在对角线上降序排列。

简单地说，我们可以将奇异值视为“对应的基轴”的重要性。这样一来，如图 2-10 所示，减少非重要元素就成为可能。

nlp

如图 2-10 所示，矩阵 S 的奇异值小，对应的基轴的重要性低，因此，可以通过去除矩阵 U 中的多余的列向量来近似原始矩阵。用我们正在处理的“单词的 PPMI 矩阵”来说明的话，矩阵 X 的各行包含对应的单词 ID的单词向量，这些单词向量使用降维后的矩阵 U‘表示。

想从数学角度仔细理解SVD的读者，请参考文献［20］等。

接下来将用代码实现 SVD ，这里可以使用 NumPy 的linalg模块中的 svd 方法。linalg 是 linear algebra（线性代数）的简称。下面，我们创建一个共现矩阵，将其转化为 PPMI 矩阵，然后对其进行 SVD降维（h02/count_method_small.py）。

import syssys.path.append（’。.‘）import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom common.util import preprocess， create_co_matrix， ppmi text = ’You say goodbye and I say hello.‘corpus， word_to_id， id_to_word = preprocess（text）vocab_size = len（id_to_word）C = create_co_matrix（corpus， vocab_size， window_size=1）W = ppmi（C） # SVDU， S， V = np.linalg.svd（W） # 变量U已成为密集向量

SVD 执行完毕。上面的变量 U 包含经过 SVD 转化的密集向量表示（稀疏的反义词，就是没那么多0啦）。现在，我们来看一下它的内容。单词 ID 为 0 的单词向量you如下。

print（C［0］） # 共现矩阵（简单的用次数来表示）# ［0 1 0 0 0 0 0］ print（W［0］） # PPMI矩阵（用PPMI指标（概率）表示）# ［ 0. 1.807 0. 0. 0. 0. 0. ］ print（U［0］） # 做了SVD降维# ［ 3.409e-01 -1.110e-16 -1.205e-01 -4.441e-16 0.000e+00 -9.323e-01# 2.226e-16］

如上所示，原先的稀疏向量 W［0］经过 SVD 被转化成了密集向量 U［0］。

但SVD同样也有缺点：速度太慢

加快方法：采用Truncated SVD（截去奇异值较小的部分，实现高速化）

如果矩阵大小是 N，SVD 的计算的复杂度将达到 O（N3）。这意味着 SVD 需要与 N 的立方成比例的计算量。现实中这样的计算量是做不到的，所以往往会使用 Truncated SVD等更快的方法。

Truncated SVD 通过截去（truncated）奇异值较小的部分，从而实现高速化。下面，我们将使用 sklearn库的 Truncated SVD。

以上都是用的一句话语料来举的例子，接下来要来“真的”了！

使用真的更大的语料库：Penn Treebank（PTB数据集）

PTB数据集

这个 PTB 语料库是以文本文件的形式提供的，与原始的 PTB 的文章相比，多了若干预处理，包括将稀有单词替换成特殊字符《unk》（ unknown 的简称），将具体的数字替换成“N”等。

作为参考，图 2-12 给出了 PTB 语料库的部分内容。一行保存一个句子。

nlp

这里，我们还要将所有句子连接起来，在每个句子的结尾处插入一个特殊字符《eos》（end of sentence 的简称）。

接下来我们将代码实现如何使用PTB数据集。

import syssys.path.append（’。.‘）from dataset import ptb corpus， word_to_id， id_to_word = ptb.load_data（’train‘） # 训练用数据 print（’corpus size：‘， len（corpus））print（’corpus［：30］：‘， corpus［：30］）print（）print（’id_to_word［0］：‘， id_to_word［0］）print（’id_to_word［1］：‘， id_to_word［1］）print（’id_to_word［2］：‘， id_to_word［2］）print（）print（“word_to_id［’car‘］：”， word_to_id［’car‘］）print（“word_to_id［’happy‘］：”， word_to_id［’happy‘］）print（“word_to_id［’lexus‘］：”， word_to_id［’lexus‘］）

结果如下所示：

corpus size： 929589 # 数据集中词总数corpus［：30］：［ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 1819 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29］ id_to_word［0］： aerid_to_word［1］： banknoteid_to_word［2］： berlitz word_to_id［’car‘］： 3856word_to_id［’happy‘］： 4428word_to_id［’lexus‘］： 7426

和之前一样，corpus 中保存了单词 ID 列表，id_to_word 是将单词 ID 转化为单词的字典，word_to_id 是将单词转化为单词 ID 的字典。

如上面的代码所示，使用 ptb.load_data（）加载数据。此时，指定参数 ’train‘、’test‘ 和 ’valid‘ 中的一个，它们分别对应训练用数据、测试用数据和验证用数据中的一个。以上就是 ptb.py 文件的使用方法。

加载PTB数据集的代码：dataset/ptb.py

使用PTB数据集的例子：ch2/show_ptb.py

基于计数（统计）的方法利用PTB数据集的代码：ch02/count_method_big.py

总结

词向量表示总共介绍了：

基于同义词词典的方法

基于计数统计的方法

同义词词典需要人工定义词之间的相关性，很费力；

使用计数统计的方法可以自动的获取词向量表示。

用计数统计的方法表示词向量的步骤：

使用语料库（使用语料库对单词进行向量化是主流方法）

计算上下文单词共同出现的次数（共现矩阵）

转化为PPMI矩阵（为了减少无意义词的干扰）

基于SVD降维（解决维度爆炸和矩阵稀疏问题，以提高稳健性）

从而获得了每个单词的分布式表示，也就是词向量表示，每个单词表示为固定长度的密集向量。（单词的分布式表示=词向量表示）

在单词的向量空间中，含义上接近的单词距离上也更接近。

使用语料库对单词进行向量化是主流方法。

其实在海量数据的今天，基于计数统计的方法难以处理大规模的数据集，统计方法是需要一次性统计整个语料库，需要一次性处理全部的数据，而SVD降维的复杂度又太大，于是将推出——基于推理的方法，也就是基于神经网络的方法。

神经网络一次只需要处理一个mini-batch的数据进行学习，并且反复更新网络权重。

基于推理（神经网络）的方法，最著名的就是Word2Vec。下一次我们会详细的介绍它的优点缺点以及使用方法噢！

原文标题：小白跟学系列之手把手搭建NLP经典模型-2（含代码）

文章出处：【微信公众号：深度学习自然语言处理】欢迎添加关注！文章转载请注明出处。

责任编辑：haq

打开APP阅读更多精彩内容