自然语言处理之word2vec

　　在word2vec出现之前，自然语言处理经常把字词转为one-hot编码类型的词向量，这种方式虽然非常简单易懂，但是数据稀疏性非常高，维度很多，很容易造成维度灾难，尤其是在深度学习中；其次这种词向量中任意两个词之间都是孤立的，存在语义鸿沟（这样就不能体现词与词之间的关系）而有Hinton大神提出的Distributional Representation 很好的解决了one-hot编码的主要缺点。解决了语义之间的鸿沟，可以通过计算向量之间的距离来体现词与词之间的关系。Distributional Representation 词向量是密集的。word2vec是一个用来训练Distributional Representation 类型的词向量的一种工具。

1、CBOW与Skip-Gram模型

　　word2vec模型其实就是简单化的神经网络，主要包含两种词训练模型：CBOW模型和Skip-gram模型。模型的结构图如下（注意：这里只是模型结构，并不是神经网络的结构）

　　

　　CBOW模型根据中心词W(t) 周围的词来预测中心词；Skip-gram模型则根据中心词W(t) 来预测周围的词。

　　1）CBOW模型的第一层是输入层，输入的值是周围每个词的one-hot编码形式，隐藏层只是对输出值做了权值加法，没有激活函数进行非线性的转换，输出值的维度和输入值的维度是一致的。

　　2）Skip-gram模型的第一层是输入层，输入值是中心词的one-hot编码形式，隐藏层只是做线性转换，输出的是输出值的softmax转换后的概率。

　　神经网络结构如下

　　

　　神经网络的训练是有监督的学习，因此要给定输入值和输出值来训练神经网络，而我们最终要获得的是隐藏层的权重矩阵。因为隐藏层的输出事实上是每个输入单词的 “嵌入词向量”。我们来看个图

　　

　　上如中左边的式子是输入词向量和隐藏层权重矩阵的乘积，在做这个乘法时是不会进行矩阵的运算的，而是直接通过输入值中1的位置索引来寻找隐藏层中的权重矩阵中对应的索引的行。

　　词向量的两个优点：

　　　　1）降低输入的维度。词向量的维度一般取100-200，对于大样本时的one-hot向量甚至可能达到10000以上。

　　　　2）增加语义信息。两个语义相近的单词的词向量也是很相似的。

2、word2vec API讲解

　　在gensim中，word2vec 相关的API都在包gensim.models.word2vec中。和算法有关的参数都在类gensim.models.word2vec.Word2Vec中。算法需要注意的参数有：

　　　　1) sentences：我们要分析的语料，可以是一个列表，或者从文件中遍历读出（word2vec.LineSentence(filename) ）。

　　　　2) size：词向量的维度，默认值是100。这个维度的取值一般与我们的语料的大小相关，如果是不大的语料，比如小于100M的文本语料，则使用默认值一般就可以了。如果是超大的语料，建议增大维度。

　　　　3) window：即词向量上下文最大距离，window越大，则和某一词较远的词也会产生上下文关系。默认值为5，在实际使用中，可以根据实际的需求来动态调整这个window的大小。

　　　　　如果是小语料则这个值可以设的更小。对于一般的语料这个值推荐在[5；10]之间。

　　　　4) sg：即我们的word2vec两个模型的选择了。如果是0， 则是CBOW模型；是1则是Skip-Gram模型；默认是0即CBOW模型。

　　　　5) hs：即我们的word2vec两个解法的选择了。如果是0， 则是Negative Sampling；是1的话并且负采样个数negative大于0， 则是Hierarchical Softmax。默认是0即Negative Sampling。

　　　　6) negative：即使用Negative Sampling时负采样的个数，默认是5。推荐在[3,10]之间。这个参数在我们的算法原理篇中标记为neg。

　　　　7) cbow_mean：仅用于CBOW在做投影的时候，为0，则算法中的xw为上下文的词向量之和，为1则为上下文的词向量的平均值。在我们的原理篇中，是按照词向量的平均值来描述的。个人比较喜欢用平均值来表示xw,默认值也是1,不推荐修改默认值。

　　　　8) min_count：需要计算词向量的最小词频。这个值可以去掉一些很生僻的低频词，默认是5。如果是小语料，可以调低这个值。

　　　　9) iter：随机梯度下降法中迭代的最大次数，默认是5。对于大语料，可以增大这个值。

　　　　10) alpha：在随机梯度下降法中迭代的初始步长。算法原理篇中标记为η，默认是0.025。

　　　　11) min_alpha: 由于算法支持在迭代的过程中逐渐减小步长，min_alpha给出了最小的迭代步长值。随机梯度下降中每轮的迭代步长可以由iter，alpha， min_alpha一起得出。这部分由于不是word2vec算法的核心内容，因此在原理篇我们没有提到。

　　　　      对于大语料，需要对alpha, min_alpha,iter一起调参，来选择合适的三个值。

　　word2vec是可以进行增量式训练的，因此可以实现一：在输入输入值时可以将数据用生成器的形式导入到模型中；二：可以将数据一个磁盘中读取出来，然后训练完保存模型；之后加载模型再从其他的磁盘上读取数据进行模型的训练。初始化模型的相似度之后，模型就无法再进行增量式训练了，相当于锁定模型了。

3、三个最常见的应用

　　当训练完模型之后，我们就可以用模型来处理一些常见的问题了，主要包括以下三个方面：

　　1）找出某一个词向量最相近的集合

　　　　model.wv.similar_by_word()

　　　　从这里可以衍生出去寻找相似的句子，比如“北京下雨了”，可以先进行分词为{“北京”，“下雨了”}，然后找出每个词的前5或者前10个相似的词，比如”北京“的前五个相似词是

　　　　　　{“上海”， “天津"，”重庆“，”深圳“，”广州“}

　　　　"下雨了"的前五个相似词是

　　　　　　{”下雪了“，”刮风了“，”天晴了“，”阴天了“，”来台风了“}

　　　　然后将这两个集合随意组合，可以得到25组不同的组合，然后找到这25组中发生概率最大的句子输出。

　　2）查看两个词向量的相近程度

　　　　model.wv.similarity()

　　　　比如查看"北京"和”上海“之间的相似度

　　3）找出一组集合中不同的类别

　　　　model.wv.doesnt_match()

　　　　比如找出集合{“上海”， “天津"，”重庆“，”深圳“，”北京“}中不同的类别，可能会输出”深圳“，当然也可能输出其他的