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[机器学习-从入门到入土] 词嵌入

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注：本文仅对所述内容做了框架性引导，具体细节可查询其余相关资料or源码

参考文章：各方资料

词嵌入Word Embedding

神经网络只能处理数值向量，因此必须先把词映射为向量

具有相同含义的词语会获得相似的表示

大多数神经网络难以有效处理非常高维且稀疏的向量
-> 使用低维且稠密的向量

词袋模型(bag-of-words)(BOW)

计每个单词出现的次数，将任意文本转换为固定长度向量的表示方法

• 词表大小 =V VV
• 每个文本 → 一个V VV维向量
• 每一维表示某个词出现的次数

问题 1：极度稀疏

• 一个句子只包含极少数词
• 向量中几乎全是 0

问题 2：没有语义结构

• “king” 与 “queen” 在向量空间中正交
• “king” 和 “apple” 距离一样远

Word Embedding 的目标:用低维、稠密的连续向量表示词，并让“语义相近的词在向量空间中距离更近”

Word2Vec

词的含义来自它的上下文

-> 语义相似的词会出现在相似的上下文中

Skip-gram:

给定语料：“the king loves the queen”
以窗口大小c = 2 c=2c=2为例：当中心词是king, 要预测the,loves
于是训练样本变成：
( king → the ) , ( king → loves ) (\text{king} \rightarrow \text{the}),\quad (\text{king} \rightarrow \text{loves})(king→the),(king→loves)
Skip-gram 的目标函数(最大化):
1 T ∑ t = 1 T ∑ − c ≤ j ≤ c , j ≠ 0 log ⁡ p ( w t + j ∣ w t ) \frac{1}{T}\sum_{t=1}^{T}\sum_{-c\leq j\leq c,j\neq 0}\log p\left(w_{t+j}\mid w_{t}\right)T1​t=1∑T​−c≤j≤c,j=0∑​logp(wt+j​∣wt​)

• T TT：语料中词的总数
• w t w_twt​：中心词
• w t + j w_{t+j}wt+j​：上下文词
• 目标：给定中心词w t w_twt​，最大化真实上下文词出现的概率

Skip-gram 的概率模型:（Softmax）
p ( w O ∣ w I ) = exp ⁡ ( v w O ′ ⊤ v w I ) ∑ w = 1 W exp ⁡ ( v w ′ ⊤ v w I ) p\left(w_{O}\mid w_{I}\right) =\frac{\exp\left(v_{w_{O}}^{\prime\top} v_{w_{I}}\right)} {\sum_{w=1}^{W}\exp\left(v_{w}^{\prime\top} v_{w_{I}}\right)}p(wO​∣wI​)=∑w=1W​exp(vw′⊤​vwI​​)exp(vwO​′⊤​vwI​​)​

• v w I v_{w_I}vwI​​：输入词向量（中心词）

• v w O ′ v'_{w_O}vwO​′​：输出词向量（上下文词）

• 训练结束后：通常只保留v w v_wvw​作为词嵌入

也有: King - man +woman -> Queen

说明能学到单词之间的逻辑关系