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一. CBOW模型详解

1.1 Word2Vec与分布式表示

Word2Vec是Google在2013年提出的一种高效学习词向量的模型，它包含两种主要架构：连续词袋模型（CBOW）和跳字模型（Skip-gram）。这两种模型都基于一个核心思想：“一个词的含义可以通过它周围出现的词来定义”，这被称为分布式假设。

在代码实现中，我们通过构建(context, target)训练对来体现这一思想：

foriinrange(CONTEXT_SIZE,len(raw_text)-CONTEXT_SIZE):context=([raw_text[i-(2-j)]forjinrange(CONTEXT_SIZE)]+[raw_text[i+j+1]forjinrange(CONTEXT_SIZE)])# 获取上下文词target=raw_text[i]# 获取目标词data.append((context,target))# 构建训练样本

与传统one-hot编码相比，Word2Vec生成的词向量具有以下优势：

• 低维稠密：代码中设置embedding_dim=10，将49维的稀疏one-hot压缩为10维稠密向量
• 语义信息：相似的词在向量空间中距离较近
• 数学运算：支持向量运算，如"国王 - 男人 + 女人 ≈ 女王"

1.2 CBOW模型原理

CBOW模型的核心思想是通过上下文词汇预测中心词。具体来说：

输入：上下文窗口中所有词的one-hot表示（或索引）
输出：中心词的概率分布
目标：最大化正确中心词的对数似然

数学表达

给定上下文词序列C = { w t − 2 , w t − 1 , w t + 1 , w t + 2 } C = \{w_{t-2}, w_{t-1}, w_{t+1}, w_{t+2}\}C={wt−2​,wt−1​,wt+1​,wt+2​}，CBOW模型试图预测中心词w t w_twt​：

P ( w t ∣ C ) = exp ⁡ ( v w t T ⋅ v ˉ C ) ∑ w ∈ V exp ⁡ ( v w T ⋅ v ˉ C ) P(w_t | C) = \frac{\exp(v_{w_t}^T \cdot \bar{v}_C)}{\sum_{w \in V} \exp(v_w^T \cdot \bar{v}_C)}P(wt​∣C)=∑w∈V​exp(vwT​⋅vˉC​)exp(vwt​T​⋅vˉC​)​

其中：

• v ˉ C \bar{v}_CvˉC​是上下文词向量的平均（或求和）
• v w v_{w}vw​是词w ww的输出向量
• V VV是词汇表

在代码中，这一原理体现在CBOW模型的forward方法：

defforward(self,inputs):embeds=sum(self.embeddings(inputs)).view(1,-1)# 对上下文词向量求和out=F.relu(self.proj(embeds))out=self.output(out)nl_l_prob=F.log_softmax(out,dim=-1)# 计算对数概率returnnl_l_prob

1.3 网络架构详解

CBOW模型通常包含以下三层：

1. 输入层：上下文词的索引表示，代码中使用make_context_vector函数转换
2. 投影层（隐藏层）：共享的嵌入矩阵，将索引映射为稠密词向量
3. 输出层：线性层将隐藏层表示映射回词汇表空间

代码中的网络层说明：

classCBOW(nn.Module):def__init__(self,vocab_size,embedding_dim):super(CBOW,self).__init__()self.embeddings=nn.Embedding(vocab_size,embedding_dim)# 投影层self.proj=nn.Linear(embedding_dim,128)# 中间层self.output=nn.Linear(128,vocab_size)# 输出层

1.4 训练目标与优化

CBOW的训练目标是最大化给定上下文时正确中心词的条件概率：

L = ∑ t = 1 T log ⁡ P ( w t ∣ w t − m , . . . , w t − 1 , w t + 1 , . . . , w t + m ) \mathcal{L} = \sum_{t=1}^{T} \log P(w_t | w_{t-m}, ..., w_{t-1}, w_{t+1}, ..., w_{t+m})L=∑t=1T​logP(wt​∣wt−m​,...,wt−1​,wt+1​,...,wt+m​)

在代码中，我们使用负对数似然损失（NLLLoss）：

loss_function=nn.NLLLoss()# 负对数似然损失# 在训练循环中train_predict=model(context_vector)loss=loss_function(train_predict,target)# 计算损失

训练过程采用反向传播和Adam优化器：

optimizer=optim.Adam(model.parameters(),lr=0.001)# Adam优化器# 反向传播optimizer.zero_grad()# 梯度清零loss.backward()# 反向传播optimizer.step()# 参数更新

1.5 CBOW 与 Skip-gram 比较

1.6 词向量的应用与提取

训练完成后，可以提取词向量用于各种NLP任务。代码中通过以下方式提取和保存词向量：

# 获取Embedding层的权重矩阵W=model.embeddings.weight.cpu().detach().numpy()# 构建词向量字典word_2vec={}forwordinword_to_idx.keys():word_2vec[word]=W[word_to_idx[word],:]# 保存词向量np.savez(r'word2vec实现.npz',file_1=W)

这些词向量可以应用于：

1. 语义相似度计算：通过余弦相似度比较词向量
2. 文本分类：作为特征输入分类器
3. 命名实体识别：提供上下文语义信息

二. 数据准备与预处理

2.1 语料库与基本参数设置

首先，需要定义上下文窗口的大小并准备训练语料：

importtorchimporttorch.nnasnn# 神经网络importtorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptim#fromtqdmimporttqdm,trange# 显示进度条importnumpyasnp# 设置词左边和右边选择的个数(即上下文词汇个数)CONTEXT_SIZE=2# 语料库raw_text="""We are about to study the idea of a computational process. Computational processes are abstract beings that inhabit computers. As they evolve, processes manipulate other abstract things called data. The evolution of a process is directed by a pattern of rules called a program. People create programs to direct processes. In effect, we conjure the spirits of the computer with our spells.""".split()# 中文的语句，你可以选择分词，也可以选择分字

代码分析：

• CONTEXT_SIZE = 2：定义上下文窗口大小为2，即每个中心词考虑左右各2个上下文词
• raw_text：示例英文语料库，使用.split()方法按空格分词
• 注释提示对于中文语料，可以选择分词或分字处理

2.2 构建词汇表

vocab=set(raw_text)# 集合、词库，里面内容去重vocab_size=len(vocab)word_to_idx={word:ifori,wordinenumerate(vocab)}# for循环的复合写法，第1次循环，i得到的索引号，word 第1个单词idx_to_word={i:wordfori,wordinenumerate(vocab)}

代码分析：

• vocab = set(raw_text)：创建词汇集合，自动去除重复单词
• vocab_size = len(vocab)：获取词汇表大小
• word_to_idx：创建单词到索引的映射字典
• idx_to_word：创建索引到单词的映射字典，用于后续的反向查找

2.3 构建训练数据集

data=[]# 获取上下文词,将上下文词作为输入，目标词作为输出。构建训练数据集。foriinrange(CONTEXT_SIZE,len(raw_text)-CONTEXT_SIZE):# (2, 60)context=([raw_text[i-(2-j)]forjinrange(CONTEXT_SIZE)]+[raw_text[i+j+1]forjinrange(CONTEXT_SIZE)])# 获取上下文词 (['we', 'are', 'to', 'study'])target=raw_text[i]# 获取目标词'about'data.append((context,target))# 将上下文词和目标词保存到data中[((['we', 'are', 'to', 'study']), 'about']

代码分析：

• 循环从第3个词开始到倒数第3个词结束（索引从0开始），确保每个中心词都有完整的上下文
• context列表推导式：前部分获取左侧上下文词，后部分获取右侧上下文词
• target：当前中心词
• 最终data列表包含多个(context, target)元组

2.4 上下文向量化函数

defmake_context_vector(context,word_to_ix):# 将上下文词转换为one-hotidxs=[word_to_ix[w]forwincontext]returntorch.tensor(idxs,dtype=torch.long)# 强制类型的转换，将列表print(make_context_vector(data[0][0],word_to_idx))# 示例

代码分析：

• make_context_vector函数：将单词列表转换为对应的索引列表
• 返回PyTorch张量，数据类型为torch.long，适合作为Embedding层的输入
• 打印示例：展示如何将上下文词转换为索引张量

三. CBOW模型构建

3.1 模型类定义

classCBOW(nn.Module):# 神经网络def__init__(self,vocab_size,embedding_dim):super(CBOW,self).__init__()# 父类的初始化self.embeddings=nn.Embedding(vocab_size,embedding_dim)# vocab_size:词嵌入的one-hot大小，embedding_dim:压缩后的词嵌入大小self.proj=nn.Linear(embedding_dim,128)#self.output=nn.Linear(128,vocab_size)defforward(self,inputs):embeds=sum(self.embeddings(inputs)).view(1,-1)# cnnout=F.relu(self.proj(embeds))# nn.relu()激活层out=self.output(out)nl_l_prob=F.log_softmax(out,dim=-1)# softmax交叉熵。returnnl_l_prob

代码分析：

初始化方法__init__参数：

• vocab_size：词汇表大小，即one-hot向量的维度
• embedding_dim：词嵌入的维度，将高维one-hot向量压缩到此维度

网络层说明：

• self.embeddings：Embedding层，将单词索引映射为稠密向量
• self.proj：线性投影层，将词向量维度从embedding_dim映射到128维
• self.output：输出层，将128维特征映射回词汇表大小维度

前向传播forward方法：

• inputs：上下文词的索引张量
• sum(self.embeddings(inputs))：对上下文词的词向量求和，体现CBOW的核心思想
• .view(1, -1)：调整张量形状为[1, embedding_dim]
• F.relu：ReLU激活函数，引入非线性
• F.log_softmax：log_softmax函数，计算对数概率，与NLLLoss配合使用

四. 模型训练

4.1 设备配置与模型初始化

# 模型在cuda训练device="cuda"iftorch.cuda.is_available()else"mps"iftorch.backends.mps.is_available()else"cpu"print(device)model=CBOW(vocab_size,embedding_dim=10).to(device)# 语料库中一共有49个单词，[000000...1]49->[ ... ]300optimizer=optim.Adam(model.parameters(),lr=0.001)# 优化器

代码分析：

• device：自动检测可用设备（CUDA、MPS或CPU）
• model：创建CBOW模型实例，词嵌入维度设为10
• optimizer：使用Adam优化器，学习率为0.001

4.2 训练循环

losses=[]# 存储损失的集合loss_function=nn.NLLLoss()# NLLLoss损失函数（当分类列表非常多的情况），将多个类别分别分成0、1两个类别。这里和log_softmax合在一起就是一个model.train()# 不代表开始训练，模型具备训练的能力，设置一个可写的权限？？forepochintqdm(range(200)):# 开始训练total_loss=0forcontext,targetindata:context_vector=make_context_vector(context,word_to_idx).to(device)target=torch.tensor([word_to_idx[target]]).to(device)# 开始前向传播train_predict=model(context_vector)# 可以不写forward,torch的内置功能，loss=loss_function(train_predict,target)# 计算真实值和预测值之间的差距# 反向传播optimizer.zero_grad()# 梯度值清零loss.backward()# 反向传播计算得到每个参数的梯度值optimizer.step()# 根据梯度更新网络参数total_loss+=loss.item()losses.append(total_loss)print(losses)

代码分析：

• losses：记录每个epoch的总损失
• loss_function：负对数似然损失，与log_softmax配合使用
• model.train()：设置模型为训练模式，启用dropout和batch normalization
• tqdm(range(200))：使用tqdm包装循环，显示训练进度条
• 内部循环：遍历所有训练样本
• make_context_vector：将上下文转换为索引张量
• torch.tensor([word_to_idx[target]])：将目标词转换为索引张量
• model(context_vector)：前向传播获取预测值
• loss.backward()：反向传播计算梯度
• optimizer.step()：更新模型参数

五. 模型测试与词向量提取

5.1 模型测试

# 测试# context = ['People', 'create', 'to', 'direct'] # People create programs to directcontext=["spirits","of","the","computer"]# spirits of the computercontext_vector=make_context_vector(context,word_to_idx).to(device)# 预测的值model.eval()# 进入到测试模式predict=model(context_vector)max_idx=predict.argmax(1)# dim=1表示每一行中的最大值对应的索引号，dim=0表示每一列中的最大值对应的索引号

代码分析：

• model.eval()：设置模型为评估模式，禁用dropout和batch normalization
• predict.argmax(1)：获取预测概率最大值的索引，即预测的中心词

5.2 词向量提取与保存

# 获取词向量，这个Embedding就是我们需要的问题。他只是一个模型的一个中间过程print("CBOW embedding weight=",model.embeddings.weight)# GPUW=model.embeddings.weight.cpu().detach().numpy()# .detach(); 这个方法会创建一个新的Tensor，它和原来的Tensor共享数据，但是不会追踪梯度。# 这意味着这个新的Tensor不会参与梯度的反向传播，这对于防止在计算梯度时意外修改某些参数很有用。print(W)# 生成词嵌入字典，即{单词1:词向量1,单词2:词向量2...}的格式word_2vec={}forwordinword_to_idx.keys():# 词向量矩阵中某个词的索引所对应的那一列即为所该词的词向量word_2vec[word]=W[word_to_idx[word],:]print("end")# 保存训练后的词向量为npz文件'''numpy W 处理矩阵的速度非常快，方便后期其他人项目，要继续使用np.savez(r'word2vec实现.npz',file_1=W)data=np.load(r'word2vec实现.npz')print(data.files)

代码分析：

• model.embeddings.weight：获取Embedding层的权重矩阵，即所有词的词向量
• .cpu().detach().numpy()：将张量转移到CPU，脱离计算图，转换为numpy数组
• word_2vec字典：构建{单词: 词向量}的映射关系
• np.savez：将词向量矩阵保存为npz格式，便于后续加载和使用