用词向量得句向量的无监督方法

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       词向量技术是NLP领域中有一种基础的技术,词向量将有另三个白 词语转换为固定维度的向量,通过外理向量关系让NLP中语义计算的任务得以实现。

       朋友都知道语录是由有另三个白 个词语组成的,词向量技术什么都有我将单个词语转成固定维度的向量,如此为什么会么会得到多个词语组成的语录的向量了?这是有另三个白 好大问题,毕竟实际环境中可不里能外理的文本是有另三个白 个语录,而非有另三个白 个词语。为了让读者了解用词向量生成句向量的具体步骤,本文将介绍如下几种词向量生成句向量的无监督学习手段,它们分别是:累加法、平均法、TF-IDF加权平均法以及SIF嵌入法。

       累加法是得到语录向量最简单的法律最好的办法,假设有原先一句文本:

There is no royal way to geometry.

——Euclid(欧几里得)

       这句是古希腊著名数学家欧几里得的名言,其中文意思是“通往几何并如此皇家大道”。NLP外理一段文本首先可不里能将一段文本进行去停用词外理,英语中常见的停用词有be动词、介词、连词等,经过去停用词外理后上述文本可得下面的词语距离:

       {there, no, royal, way, geometry}

       本文采用相应的词向量词典(GoogleNews-vectors-negative400.bin)和python的gensim来得到词向量,可得上述单词的如下词向量(本文篇幅有限,用5维的词向量来演示)

There [ 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]
No [ 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6]
Royal [ 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7 ]
Way [ 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8 ]
Geometry [0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9]

       累加法的做法是将语录中所有非停用词的词向量叠加,由于语录有n个非停用词,则语录的词向量通过下面的手段获得:

       Vsentence = Vword1 + Vword2 + …… + Vwordn

       根据此法律最好的办法可不里能得到” There is no royal way to geometry.“ 的语录向量为:

       Vsentence = Vthere + Vno + Vroyal + Vway + Vgeometry

                     = [ 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5] + [ 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6] + … + [0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9]

                     = [1.5, 2.0, 2.5, 3.0, 3.5]

       平均法和累计法法律最好的办法相似,同样可不里能将有另三个白 语录中所有的非停用词向量叠加起来,但最可不里里能加叠加起来向量处以非停用词的个数。语录的词向量通过下面的手段获得:

       Vsentence = (Vword1 + Vword2 + …… + Vwordn) / n

       根据此法律最好的办法可不里能得到” There is no royal way to geometry.“ 的语录向量为:

       Vsentence =( Vthere + Vno + Vroyal + Vway + Vgeometry) / 5

                     = ([ 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5] + [ 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6] + … + [0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9]) / 5

                     = [1.5, 2.0, 2.5, 3.0, 3.5] / 5

                     = [0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7]

       TF-IDF加权平均法可不里能利用到TF-IDF技术,TF-IDF技术是有一种常用的文本外理技术。TF-IDF模型常用评估有另三个白 词语对于有另三个白 文档的重要程度,时不时应用于搜索技术和信息检索的领域。有另三个白 词语TF-IDF值与它在文档中出先 频数成正比,与它在语料库中出先 的频率成反比。TF-IDF由TF词频(Term Frequency)和IDF逆向文件频率(Inverse Document Frequency)相乘而得。对于词语ti来说:

       其中ni,j是词语ti在被委托人占据 的文档j中出先 频数,Σknk,j是文档j中所有所有词语对应数

之和,|D|表示训练语料库中文档的总数,| j:ti∈dj|表示训练语料库含高有词语ti的文档总数。

另外值得注意的是,由于词语ti都如此语料库中如此(1)式中| j:ti∈dj|为0,如此会由于IDFj中分母为0,则无法计算出IDFj值。什么都有可不里能改进为如下:

       TF-IDF加权法不仅可不里能得到语录中每个非停用词的词向量,还可不里能得到语录中每个非停用词的TFIDF值。每个非停用词的TF偏离 还好计算,IDF偏离 就要看用户使用哪个语料库,由于是做query检索,如此IDF偏离 对应的语料库什么都有我所有query语录;由于是做文本自相似聚类,如此IDF偏离 对应的语料库什么都有我全体待分类语录。为什么会么会让通过如下手段得到TF-IDF加权的的语录向量:

       Vsentence = TFIDFword1 * Vword1 + TFIDFword2 * Vword2 + …… + TFIDFwordn * Vwordn

       假设” There is no royal way to geometry.“ 是做query检索,如此计算IT-IDF对应的语料库什么都有我全体query语录。若全体query语录一共有400个; 其中400个query语录含高词语there, 6三个白query语录含高词语no, 7个query语录含高词语royal, 7有另三个白 query语录含高词语way, 9个quer语录y含高词语geometry。如此这句话中每个非停用词的TF-IDF数如下所示:

       There: 1/(1+1+1+1+1) * log(400/(1+400) = 0.098

       No: 1/(1+1+1+1+1) * log(400/(1+65) = 0.083

       Royal: 1/(1+1+1+1+1) * log(400/(1+7) = 0.4005

       Way: 1/(1+1+1+1+1) * log(400/(1+72) = 0.629

       Geometry: 1/(1+1+1+1+1) * log(400/(1+9) = 0.4400

       什么都有这句话的IT-IDF加权据向量为:

       Vsentence = TFIDFthere * Vthere + TFIDFno * Vno + …… + TFIDFgeometry * Vgeometry

                     =0.098[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5]+0.083[0.2,0.3,0.4,0.5,0.6]+…+0.4400*[0.5,0.6,0.7,0.8,0.9]

                     = [0.147, 0.166, 1.2625 , 1.887, 1.61]

       ISF加权平均法和TF-IDF加权平均法相似,ISF加权计算来源于普林斯顿大学的论文A latent variable model approach to pmi-based word embeddings. ( https://openreview.net/forum?id=Sy K00v5xx),按照论文作者说法,此法律最好的办法可不里能很好的根据每个词词向量得到整个语录的据向量。SIF嵌入法可不里能利用主成分分析和每个词语的estimated probability, SIF嵌入法具体操作如下所示:



图1 SIF语录向量嵌入生成



       首先整个算法的输入有:

       (1) 每个词语的词向量

       (2) 语料库中全体语录

       (3) 可调参数a

       (4) 每个词语estimated probability

       整个算法的输出为:

       有另三个白 语录向量

       算法的具体步骤是:

       (1) 得到初步句向量

       遍历语料库中每个语录,假设当前语录为s, 通过如下计算式子得到当前语录s的初步句向量:

\[\frac{{\rm{1}}}{{\left| s \right|}}\sum\nolimits_{w \in s} {\frac{a}{{a + p\left( w \right)}}{v_w}} \]

       即加权求平均的过程,每个词语向量乘以系数a/(a+p(w)后叠加,最后叠加向量处以语录s中词语的个数,对于可调参数a论文中作者使用0.001和0.0001有另三个白 。P(w)是词语在全体语料库中unigram probability,即词语w词频处以语料库所有词语词频之和。

       (2) 主成分计算

       全体初步句向量进行主成分分析,计算出全体初步句向量第一主成分u

       (3) 得到目标句向量

       通过如下计算时对初步句向量进行二次外理,得到目标句向量

       此论文作者也在Github上公开了源代码,感兴趣的读者可不里能自行下载做实验,Github代码

       本文主要介绍了有一种无监督手段来根据词向量生成有另三个白 语录的句向量,除了无监督手段外,实际环境中还有用到监督法律最好的办法来生成有另三个白 语录向量,相似训练有另三个白 CNN的文本分类器,取最后有另三个白 隐藏层的输出作为语录向量,感兴趣的读者可不里能google来进一步学习。

参考文献

       [1] Arora S, Liang Y, Ma T. A simple but tough-to-beat baseline for sentence embeddings[J]. 2016.