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Word Representation and Word Embeddings · Amy Huang

Word Representation，意指用一組數字來代表文字的行為/方式。事實上，有很多種方式可以用一組數字代表文字，目前兩個主流的方式分別為 Distributional Semantics 和 Word Embeddings，而 Word Embeddings 是近年來常用的方式。[1]

為什麼需要 Word Representation?

文字之所以重要，是因為文字本身帶有意涵，我們能從文字中讀到的是其背後的意義，想要對文字的意涵做更多的分析，在計算語言學中就引發了一個問題: 「有沒有辦法用一組數字來代表文字的意涵?」 有了這樣的一組數字，我們便可將文字可以放到數學模型中分析。

Word Representation 的演變

要把文字轉成數字，簡單的方法就是做 one-hot encoding/representation (統計上稱為 dummy variable)，也就是令一個向量，長度為所有出現過的字的個數(vocabulary list)，這個向量的每一個位置會對應到 vocabulary list 裡面的某一個字，則每個字可以由某個位置為1，其餘為0的向量代表。如下圖所示我們可以觀察到兩個點:

  1. 字的向量跟 vocabulary list 的順序有關係；也就是說換個順序，字就有不同的向量表示，所以 vocabulary list 要先固定。
  2. 向量並無法反映字跟字之間的關係。舉例來說，car 向量跟 bike 向量的歐式距離是$sqrt{2}$，car 向量跟 sun 向量也是$sqrt{2}$，但 car 跟 bike 意義上應該要比較近(同屬交通工具)。
Issues: difficult to compute the similarity

所以我們的目標更明確了，要找出一組數字可以代表文字，且能反映字跟字之間的關係。

Goal: word representation that capture the relationships between words

衡量文字的意涵，經常是由上下文推斷，因此我們想找出來代表文字的數字要能反映字詞之間的關係。

Idea: words with similar meanings often have similar neighbors

我們可以利用前後出現的字，建立一張出現次數表，稱為 Window-based Co-occurrence Matrix。如下圖:

來源: NTU-ADLxMLDS word representation y.v.chen slides

love 前面或後面出現 I 的次數是 2，enjoy 前面或後面出現 I 的次數是 1，我們以每個 column 作為最上面的字的代表向量 (長度一樣為 vocabulary list)，則 love 向量跟 enjoy 向量之間的距離，就跟 enjoy 向量和 deep 向量之間的距離不一樣了，也就意味著這樣的 vector representation 可以反映出字跟字之間的關係。但這樣的表示方法有一些缺點:

  1. 當字很多的時候，矩陣 size 很大，向量維度也很高
  2. 矩陣容易有很多 0 ，矩陣 sparse ，則放入模型不容易分析。
Issues:
* matrix size increases with vocabulary
* high dimensional
* sparsity -> poor robustness

所以我們需要對基於 window-based co-occurrence matrix 的 vector representation 降維。講到降維，第一個想到的應該是 PCA (Principal Component Analysis)，PCA 是基於 SVD (Singular Value Decomposition) 的降維方式，SVD 在 NLP 裡的應用叫做 Latent Semantic Analysis (LSA)。簡單講，令 $C$ 是 所有字的 vector representation 組成的矩陣，對 $C$ 做 SVD 分解如下其中 $Sigma$ 是特徵值(eigenvalue)為對角線的對角矩陣，保留前 $k$ 個特徵值，剩下的換成 $0$，得到 $Sigma_{k}$，則有以下近似 $C$ 的矩陣$C_{k}$ 就是新的 latent semantic space。這個方法的缺點在於:

  1. 需要很大的計算量。computational complexity: $O(mn^2)$ when $n < m$ for $n times m$ matrix
  2. 很難新增詞彙。因為每新增字詞，就就要重新計算 SVD 矩陣的 eigenvector/value，並且更新每個字的代表向量。
Issues:
* computationally expensive
* difficult to add new words

所以我們要再想想，有沒有直接用一個低維度向量代表文字的方法?

Idea: directly learn low-dimensional word vectors

把文字轉成實數所組成的向量(vectors of real numbers)，這樣的作法稱為 word embeddings。概念上，word embedding 做的事情是把原本每個字一維的向量空間，投影到一個較低維度的(連續的)向量空間。近年來常用的 word embeddings 模型為 word2vec (Mikolov et al. 2013) 和 Glove (Pennington et al., 2014)。

Word Embeddings 的好處

給一個語料庫(unlabeled training corpus)，給每個字一個代表向量，其向量帶有語意訊息(semantic information)的好處在於

  1. 可以 cosine similarty 衡量語意的相似度
  2. 詞向量(word vectors)在很多NLP tasks中是有用的、帶有語意的特徵變數
  3. 可以放到類神經網路中(neural networks)並且在訓練過程中更新

如何找到一個字的 Word Embeddings?

Word Embedding Model - Word2Vec & Glove

Word2Vec

Word2Vec 是一種以類神經網路為基礎的詞向量產生方式，主要有兩種架構，skip-gram 和 Continuous Bag of Words (CBOW)。skip-gram 的概念是給一個字，使用單層的神經網路架構(single hidden layer)去預測這個字的上下文(又稱neighbor)，CBOW 是用某個字的上下文(neighbor)去預測這個字，而其中的隱藏層就是我們想要的 word representation，也就是字的 word embedding。

以上圖 skip-gram 為例，$x_{k}$ 是某個字的 one-hot vector，$y_{1j}, …, y_{Cj}$ 代表預測的上下文，$C$ 是上下文的長度，依據要看多少的前後文而決定 $C$ 的大小(也就是看我們覺得這個字會受到多遠的前後文影響，憑此去訂定size)。其中 Hidden layer 是維度 $N (ll V)$ 的結點 $h_{i}$ 所構成的隱藏層，$h = W^{T}x$ 就是字的 word embeddings [3]。

Word2Vec Skip-Gram

Word2Vec Skip-Gram 的作法是輸入是某個字，預測這個字的前後文(給定某個長度內)，目標是最大化給定這個字時，前後文出現的機率，

that is, maximize likelihood

等價於 mimize cost/loss function

其中，word vector 在這個神經網路中的 hidden layer 實現，word embedding matrix (某個字對應到某個向量的 lookup table) 就是 hidden layer weight matrix。

word2vec方法的瓶頸在於 output layer 的神經元個數 (也就是 output vectors) 等同於總字彙量，如果字彙量或是corpus很大，會帶來很大的計算負擔，因此有了使用 hierarchical softmax 和 negative sampling 等方法限制每次更新的參數數量的想法。

large vocabularies or large training corpora → expensive computations

⇒ limit the number of output vectors that must be updated per training instance → hierarchical softmax, sampling

Hierarchical Softmax

Idea: compute the probability of leaf nodes using the paths

細節可參考: 大专栏  Word Representation and Word Embeddings · Amy Huangc-neural-networks-neural-network-language-model">類神經網路 – Hierarchical Probabilistic Neural Network Language Model (Hierarchical Softmax)

Negative Sampling (NEG)

Idea: only update a sample of output vectors

細節可參考: Mikolov et al., “Distributed representations of words and phrases and their compositionality,” in NIPS, 2013

Negative Sampling 只更新一部份的 output vectors，因此 loss function 可以改寫成

What is a good $P_{n}(w)$ ?

也就是說，現在還沒有科學的方法說明如何挑選 $P_{n}(w)$，不過經驗法則所找到的函數，其產生的結果的表現勝過現有的其他模型。

Idea: less frequent words sampled more often

Empirical setting: unigram model raised to the power of 3/4

GloVe

另一種近年來常用的 word embeddings 模型為 GloVe，由 Pennington 等人提出。細節可參考: Pennington et al., ”GloVe: Global Vectors for Word Representation ,” in EMNLP, 2014

GloVe 的概念是文字之間的共同出現比隱藏字意的訊息。令 $P_{ij}$ 是 $w_{j}$ 出現在 $w_{i}$ 上下文裡的機率

$X_{ij}$ 代表 $w_{j}$ 在 $w_{i}$ 的上下文裡出現的次數，$X_{i} = sum_{k}X_{ik}$ 是出現在 $w_{i}$ 的上下文裡所有字數

$w_{i}$ and $w_{j}$ 的關係近可以以他們同時在 $w_{k}$的上下文裡出現的機率比作為代表。

$frac{P_{ik}}{P_{jk}}$ 稱為 ratio of co-occurrence probability。

Idea: ratio of co-occurrence probability can encode meaning

令$F(x) = exp(x)$，則

我們可以加上bias項 $b_{i}$ 讓 $w_{i}$ 獨立於 $k$ (?)，再加上bias項 $b_{k}$ 讓 $w_{k}$ 保持對稱(為何加bias可以使之獨立、對稱?)，得到

把這個問題看成迴歸式，用最小平方法(least square estimate)求解，也就是 loss function = $sum_{i,k=1}^{V} (w_{i}^{T} w_{k} + b_{i} + b_{k} - log{X_{ik}})^{2}$ 可以找到 $b_{i}, b_{k}, w_{i}, w_{k}$。(不確定如何計算?)

但其中還有幾個問題，其一是 log 函數會在 0 點無定義，其二是在最小平方法的 loss function 裡，每個 $(w_{i}, w_{k})$ 組合跟 $log{X_{ik}}$ 的差距都以相等重要性看待，不會因為某組 $(w_{i}, w_{k})$ 比較常共同出現而特別看重這一組的 loss。

所以要再做一些調整，給每組 $(w_{i}, w_{k})$ 權重 $f(X_{ik})$，則 loss function 可以寫成

權重 $f(x) = (x/x_{max})^{alpha}$ if $x < x_{max}$ and $f(x) = 1$ otherwise，$x_{max}, alpha$ 是常數。

很巧的是，Pennington 等人實驗的結果發現 $x_{max} = 100, alpha=3/4$ 時模型表現最好，跟 Mikolov 等人在 negative sampling 裡面提出的經驗是一樣的。

GloVe 的優點在於 fast training, scalable, good performance even with small corpus, and small vectors

Implementation

Gensim: a Word2Vec Library

就算不懂上面的理論，直接在python套用Gensim也可以輕鬆得到詞向量，然後丟入模型進行操作。

Reference

  1. Quora - What’s the difference between word vectors, word representations and vector embeddings?

    There are many ways to represent words in NLP / Computational Linguistics. Two prominent approaches use vectors as their representations. These are, largely speaking:

    • Distributional Semantics: represent a word with a very high-dimensional sparse vector, where each dimension reflects a context in which the word occurred in the corpus. For example, a context could be another word that appeared in proximity.

    • Word Embeddings: represent a word with a low-dimensional vector (e.g. 100 dimensions). The dimensions are usually latent, and often obtained using the information as in the distributional semantics approach (e.g. LSA, word2vec).

  2. NTU-ADLxMLDS word embedding 陳縕儂授課講義

  3. NTHU-ML Word2Vec 吳尚鴻授課講義the weight matrix $W$ encode a one-hot vector $x$ into a low dimensional dense vector $h$.Note that the weights are shared across words to ensure that each word has a single embedding. This is called weight tying. Also, word2vec is a unsupervised learning task as it does not require explicit labels. An NN can be used for both supervised and unsupervised learning tasks.

  4. Word2Vec Skip-Gram Visualization

  5. 使用TENSORFLOW實作WORD2VEC CBOW

  6. Word2Vec 相關論文
  7. 針對GloVe提出的改進: Simpler GloVe

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