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导读作者：Steeve Huang
编译：ronghuaiyang
嵌入是NLP的基础，这篇文章教你使用Gensim来实现Word2Vec和FastText，并通俗易懂的描述了Word2Vec和FastText的基本原理。
在自然语言处理(NLP)中，我们经常将单词映射成向量，以便机器能够理解它。单词嵌入是一种映射类型，它允许具有相似含义的单词具有相似的表示。本文将介绍两种最先进的word嵌入方法，Word2Vec和FastText及其在Gensim中的实现。
传统方法
传统的表示单词的方法是独热向量，它本质上是一个只有一个目标元素为1，其他元素为0的向量。向量的长度等于语料库中所有唯一词汇量的大小。按照惯例，这些独特的单词是按字母顺序编码的。也就是说，以“a”开头的单词的独热向量中1的位置具有较小的索引，而以“z”开头的单词有较高的索引。
虽然单词的这种表示方法简单且易于实现，但是存在几个问题。首先，给定两个单词独热表示形式，你无法推断它们之间的任何关系。例如，单词“endure”和“tolerate”虽然意思相似，但它们向量表示中的“1”相距甚远。此外，稀疏性是另一个问题，因为向量中有许多冗余的“0”。这意味着我们正在浪费大量的空间。我们需要更好的表示来解决这些问题。
Word2Vec
Word2Vec是这些问题的有效解决方案，它利用了目标单词的上下文。从本质上讲，我们想用一个神经网络的隐含层来表示单词。
有两种类型的Word2Vec，Skip-gram和Continuous Bag of Words(CBOW)。在下面的段落中，我将简要描述这两种方法的工作原理。
Skip-gram
对于Skip-gram，输入是目标单词，而输出是目标单词的上下文单词。例如，假设窗口大小为5，在句子“I have a cute dog”中，输入为“a”，而输出为“I”、“have”、“cute”和“dog”。所有的输入和输出都是相同尺寸的独热编码。网络包含1个隐含层，其维数等于嵌入大小，小于输入/输出向量大小。在输出层的末尾，使用softmax函数，用来输出向量的每个元素描述特定单词在上下文中出现的可能性。下图显示了网络结构。
将目标词的独热表示输入网络后，提取隐藏层，得到目标词的嵌入。
使用skip-gram，表示维度从词汇量(V)减小到隐含层的长度(N)，并且向量在描述单词之间的关系时更加“有意义”。通过减去两个相关单词得到的向量有时表示一个有意义的概念，如性别或动词时态，如下图所示(降维)。
CBOW
Continuous Bag of Words(CBOW)与skip-gram非常相似，只是它交换了输入和输出。这个想法是，给定一个上下文，我们想知道哪个单词最有可能出现在其中。
skip-gram和CBOW最大的区别在于单词vector的生成方式。对于CBOW，所有以目标词为目标的例子都被输入到网络中，并取提取的隐含层的平均值。例如，假设我们只有两句话，“He is a nice guy”和“She is a wise queen”。为了计算单词“a”的单词表示，我们需要输入这两个例子，“He is nice guy”和“She is wise queen”到神经网络中，并取隐藏层中值的平均值。skip-gram只输入一个目标词的独热向量作为输入。
据说，skip-gram在罕见的词汇中表现得更好。不过，整体来看，skip-gram和CBOW的性能基本相同。
实现
我将向你展示如何使用Gensim、一个功能强大的NLP工具包和一个TED Talk数据集来执行word嵌入。
首先，我们使用urllib下载数据集，从文件中提取副标题。
import numpy as np import os from random import shuffle import re import urllib.request import zipfile import lxml.etree #download the data urllib.request.urlretrieve("https://wit3.fbk.eu/get.php?path=XML_releases/xml/ted_en-20160408.zip&filename=ted_en-20160408.zip", filename="ted_en-20160408.zip") # extract subtitle with zipfile.ZipFile('ted_en-20160408.zip', 'r') as z: doc = lxml.etree.parse(z.open('ted_en-20160408.xml', 'r')) input_text = 'n'.join(doc.xpath('//content/text()'))
让我们看看input_text变量存储了什么，如下图所示。
input_text
很明显，有一些多余的信息对我们理解对话没有帮助，比如括号里描述声音的单词和说话人的名字。我们用正则表达式把这些词去掉。
# remove parenthesis input_text_noparens = re.sub(r'([^)]*)', '', input_text) # store as list of sentences sentences_strings_ted = [] for line in input_text_noparens.split('n'): m = re.match(r'^(?:(?P 现在，已经将sentences_ted转换为一个二维数组，每个元素都是一个单词。让我们打印出第一个和第二个元素。 sentences_ted 这是准备输入Gensim中定义的Word2Vec模型的格式。Word2Vec模型可以很容易地用一行代码进行训练，如下面的代码所示。 from gensim.models import Word2Vec model_ted = Word2Vec(sentences=sentences_ted, size=100, window=5, min_count=5, workers=4, sg=0) 现在，让我们来看看哪些单词与“man”最相似。 model_ted.wv.most_similar(“man”) 似乎与men/women/kid相关的词语与“man”最为相似。 虽然Word2Vec成功地处理了由独热向量引起的问题，但是它有几个限制。最大的挑战是它不能表示训练数据集中没有出现的单词。即使使用包含更多词汇的更大的训练集，一些很少使用的罕见词汇也永远无法映射到向量。 FastText FastText是Facebook在2016年提出的Word2Vec的扩展。FastText不是将单个单词输入神经网络，而是将单词分解成几个n-grams(子单词)。例如，单词apple的三元组是app、ppl和ple(忽略单词边界的开始和结束)。“apple”的嵌入向量是所有这些n-grams的和。在对神经网络进行训练后，我们将对给定训练数据集的所有n-grams进行单词嵌入。稀有单词现在可以正确地表示了，因为它们的一些n-grams很可能也出现在其他单词中。在下一节中，我将向你展示如何在Gensim中使用FastText。 实现 与Word2Vec类似，我们只需要一行代码就可以指定训练单词嵌入的模型。 from gensim.models import FastText model_ted = FastText(sentences_ted, size=100, window=5, min_count=5, workers=4,sg=1) 让我们用单词Gastroenteritis来尝试一下，这个单词很少使用，也没有出现在训练数据集中。 model_ted.wv.most_similar("Gastroenteritis") 虽然在训练数据集中没有“Gastroenteritis”这个词，但它仍然能够找出这个词与一些医学术语密切相关。如果我们在前面定义的Word2Vec中尝试这样做，它将弹出错误，因为在训练数据集中不存在这样的单词。尽管训练FastText模型(n-grams的数量>单词数)需要更长的时间，但是它的性能比Word2Vec更好，并且允许适当地表示罕见的单词。 英文原文：https://towardsdatascience.com/word-embedding-with-word2vec-and-fasttext-a209c1d3e12c 请长按或扫描二维码关注本公众号