5.2自然语言处理
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2.3词嵌入的特性 properties of word embedding
- 词嵌入可以用来解决类比推理问题(reasonable analogies)
- man 如果对应woman,此时左方输入单词king,能否有一种算法能自动推导出右边的单词(queen)呢？
- 使用词嵌入表示方法，即Man表示为\(e_{man}\),Woman表示为\(e_{woman}\)，将两个单词相减得\(e_{man}-e_{woman}=\left[\begin{matrix}-2\\-0.01\\0.01\\0.08\\\end{matrix}\right]\),\(e_{king}-e_{queen}=\left[\begin{matrix}-1.92\\-0.02\\0.01\\0.01\\\end{matrix}\right]\),根据向量表示man和woman的主要差异在性别Gender上，而king和queen的主要差异也是在Gender上。
- 在做类比推理的任务时：
- 首先计算\(e_{man}-e_{woman}\)的值
- 然后计算\(e_{king}-e_{all}\)集合
- 再取\(e_{king}-e_{all}\)集合中和\(e_{man}-e_{woman}\)值最接近的那个值，认为是King类比推理后的结果。
- \[e_{man}-e_{woman}\approx e_{king}-e_{queen?}\]
- \[e_{w}\approx e_{king}-e_{man}+e_{woman}\]
- 在300D的数据中，寻找的平行的向量如图所示：
但是经过t-SNE后，高维数据被映射到2维空间，则此时寻找平行向量的方法不再适用于这种情况。
余弦相似度 (Cosine similarity)
\[Sim(u,v)=\frac{u^{T}{v}}{\parallel u\parallel_2 \parallel v\parallel_2}\]
- 其中二范数即\(\parallel u\parallel_2\)是把向量中的所有元素求平方和再开平方根。
- 而分子是两个向量求内积，如果两个向量十分接近，则内积会越大。
得到的结果其实是两个向量的夹角的cos值
2.4嵌入矩阵 Embedding matrix
- 模型在学习词嵌入时，实际上是在学习一个词嵌入矩阵(Embedding matrix),假设词典中含有1W个单词。300个不同的特征，则特征矩阵是一个300*1W大小的矩阵。
Note
- 在实际应用中，使用词嵌入矩阵和词向量相乘的方法所需计算量很大，因为词向量是一个维度很高的向量，并且10000的维度中仅仅有一行的值是0，直接使用矩阵相乘的方法计算效率是十分低下。
- 所以在实际应用中，会用一个查找函数单独查找矩阵E的某列。 例如在Keras中，就会设置一个Embedding layer提取矩阵中特定的需要的列，而不是很慢很复杂的使用乘法运算
2.5学习词嵌入 learning word embedding
- 本节介绍使用深度学习来学习词嵌入的算法。
- 对于语句 I want a glass of orange juice to go along with my cereal.
- 对于之前的方法中，使用juice 前的四个单词 “a glass of orange ”来进行预测。
- 也可以使用 目标单词前后的四个词 进行预测
- 当然也可以只把 目标单词前的一个词输入模型
- 使用相近的一个词
总结
- 研究者们发现 如果你想建立一个语言模型，用目标词的前几个单词作为上下文是常见做法
- 但如果你的目标是学习词嵌入，使用以上提出的四种方法也能很好的学习词嵌入。