Python机器学习NLP自然语言处理基本操作词向量模型

概述

从今天开始我们将开启一段自然语言处理 (NLP) 的旅程. 自然语言处理可以让来处理, 理解, 以及运用人类的语言, 实现机器语言和人类语言之间的沟通桥梁.

词向量

我们先来说说词向量究竟是什么. 当我们把文本交给算法来处理的时候, 计算机并不能理解我们输入的文本, 词向量就由此而生了. 简单的来说, 词向量就是将词语转换成数字组成的向量.

当我们描述一个人的时候, 我们会使用身高体重等种种指标, 这些指标就可以当做向量. 有了向量我们就可以使用不同方法来计算相似度.

那我们如何来描述语言的特征呢? 我们把语言分割成一个个词, 然后在词的层面上构建特征.

词向量维度

词向量的维度越高, 其所能提供的信息也就越多, 计算结果的可靠性就更值得信赖.

50 维的词向量:

用热度图表示一下:

从上图我们可以看出, 相似的词在特征表达中比较相似. 由此也可以证明词的特征是有意义的.

Word2Vec

Word2Vec 是一个经过预训练的 2 层神经网络, 可以帮助我们将单词转换为向量. Word2Vec 分为两种学习的方法: CBOW 和 Skip-Gram.

CBOW 模型

CBOW (Continuous Bag-of-Words) 是根据单词周围的上下文来预测中间的词. 如图:

Skip-Gram 模型

Skip-Gram 用于预测同一句子中当前单词前后的特定范围内的单词.

Skip-Gram 所需的训练数据集:

负采样模型

如果一个语料库稍微大一些, 可能的结果简直太多了. 词向量模型的最后一层相当于 softmax (转换为概率), 计算起来会非常耗时.

我们可以将输入改成两个单词, 判断这两个词是否为前后对应的输入和输出, 即一个二分类任务.

但是我们会发现一个问题, 此时的训练集构建出来的标签全为 1, 无法进行较好的训练. 这时候负采样模型就派上用场了. (默认为 5 个)

词向量的训练过程

1. 初始化词向量矩阵

2. 神经网络反向传播

通过神经网络反向传播来计算更新. 此时不光更新权重参数矩阵 W, 也会更新输入数据.

词向量模型实战

格式:

Word2Vec(tokenized, sg=1, window=5, min_count=2, negative=1, sample=0.001, hs=1, workers=4)

参数:

seg: 1 为skip-gram算法, 对低配词敏感. 默认 sg=0, CBOW算法

window: 句子中当前词与目标词时间的最大距离. 3表示在目标词前看3-b个词, 后面看b个词 (b在0-3之间随机)

min_count: 对词进行过滤, 频率小于min-cout的单词会被忽视, 默认值为5

训练模型

import jieba
from gensim.models import Word2Vec
# 获取停用词
file = open("../stop_words/cn_stopwords.txt", encoding="utf-8")
stop_word = set(file.read())
print("停用词:", stop_word)  # 调试输出
# 定义语料
content = [
   "长江是中国第一大河，干流全长6397公里（以沱沱河为源），一般称6300公里。流域总面积一百八十余万平方公里，年平均入海水量约九千六百余亿立方米。以干流长度和入海水量论，长江均居世界第三位。",
   "黄河，中国古代也称河，发源于中华人民共和国青海省巴颜喀拉山脉，流经青海、四川、甘肃、宁夏、内蒙古、陕西、山西、河南、山东9个省区，最后于山东省东营垦利县注入渤海。干流河道全长5464千米，仅次于长江，为中国第二长河。黄河还是世界第五长河。",
   "黄河,是中华民族的母亲河。作为中华文明的发祥地,维系炎黄子孙的血脉.是中华民族民族精神与民族情感的象征。",
   "黄河被称为中华文明的母亲河。公元前2000多年华夏族在黄河领域的中原地区形成、繁衍。",
   "在兰州的“黄河第一桥”内蒙古托克托县河口镇以上的黄河河段为黄河上游。",
   "黄河上游根据河道特性的不同，又可分为河源段、峡谷段和冲积平原三部分。 ",
   "黄河,是中华民族的母亲河。"
]
# 分词
seg = [jieba.lcut(sentence) for sentence in content]
# 去除停用词 & 标点符号操作
tokenized = []
for sentence in seg:
   words = []
   for word in sentence:
       if word not in stop_word & {'(', ')'}:
           words.append(word)
   tokenized.append(words)
print(tokenized)  # 调试输出
# 创建模型
model = Word2Vec(tokenized, sg=1, window=5, min_count=2, negative=1, sample=0.001, hs=1, workers=4)
# 保存模型
model.save("model")

输出结果:

Building prefix dict from the default dictionary ...
Loading model from cache C:\Users\Windows\AppData\Local\Temp\jieba.cache
停用词: {'它', '算', '比', '庶', '针', '乎', '相', '幸', '上', '慢', '叫', '傥', '时', '出', '尔', '吱', '着', '要', '身', '所', '大', '？', '是', '家', '介', '几', '随', '由', '况', '”', '像', '有', '儿', '归', '果', '简', '唷', '您', '啦', '间', '止', '仅', '啊', '喂', '步', '待', ' ', '岂', '料', '二', '或', '结', '乃', '竟', '人', '方', '若', '无', '3', '哼', '6', '鉴', '莫', '谁', '会', '们', '吗', '呸', '让', '根', '固', '惟', '致', '余', '就', '乘', '拿', '啐', '换', '循', '次', '哩', '代', '死', '类', '\n', '经', '始', '问', '较', '：', '咧', '否', '令', '登', '首', '许', '云', '尚', '得', '这', '诸', '夫', '罢', '见', '多', '种', '嘿', '该', '然', '小', '除', '虽', '两', '呀', '己', '极', '天', '前', '咦', '进', '设', '望', '对', '彼', '徒', '反', '咚', '$', '哎', '唉', '呼', '哒', '受', '直', '据', '连', '体', '哇', '宁', '?', '遵', '言', '任', '今', '点', '凭', '紧', '俺', '独', '如', '旦', '正', '哦', '下', '已', '打', '接', '呃', '》', '可', '在', '边', '纵', '何', '叮', '矣', '每', '过', '沿', '则', '尽', '样', '愿', '！', '全', '呗', '0', '值', '非', '《', '另', '转', '给', '成', '年', '切', '特', '往', '恰', '5', '巴', '处', '依', '嗳', '哪', '悉', '拘', '到', '些', '眨', '赖', '巧', '逐', '眼', '自', '2', '说', '此', '越', '基', '消', '哧', '至', '哗', '很', '毋', '用', '省', '般', '借', '。', '还', '曰', '最', '，', '冒', '述', '诚', '光', '兼', '啥', '个', '呵', '别', '其', '免', '曾', '继', '怎', '先', '甚', '使', '譬', '8', '呜', '再', '鄙', '抑', '候', '了', '总', '以', '他', '都', '倘', '一', '截', '离', '作', '冲', '啪', '道', '分', '喻', '靠', '因', '等', '什', '达', '嘘', '朝', '按', '句', '话', '者', '及', '管', '故', '关', '外', '喽', '孰', '兮', '向', '限', '面', '没', '加', '顺', '咳', '贼', '么', '亦', '里', '奈', '各', '照', '呕', '“', '之', '万', '于', '似', '9', '我', '而', '7', '少', '从', '怕', '地', '论', '哉', '；', '去', '某', '又', '_', '4', '将', '把', '和', '能', '呢', '犹', '来', '也', '阿', '啷', '便', '与', '内', '好', '本', '吧', '齐', '知', '单', '欤', '唯', '跟', '吓', '喔', '第', '部', '喏', '却', '嗡', '那', '为', '距', '嗬', '1', '起', '咋', '嘛', '被', '即', '并', '哟', '嗯', '、', '仍', '位', '嘻', '趁', '哈', '凡', '例', '腾', '乌', '焉', '替', '且', '假', '但', '漫', '办', '同', '才', '中', '她', '旧', '真', '妨', '开', '既', '通', '难', '赶', '咱', '确', '看', '你', '综', '期', '只', '临', '具', '肯', '旁', '后', '嘎', '的', '当', '不'}
Loading model cost 1.641 seconds.
Prefix dict has been built successfully.
[['长江', '是', '中国', '第一', '大河', '，', '干流', '全长', '6397', '公里', '（', '以', '沱沱河', '为源', '）', '，', '一般', '称', '6300', '公里', '。', '流域', '总面积', '一百八十', '余万平方公里', '，', '年', '平均', '入海', '水量', '约', '九千', '六百余', '亿立方米', '。', '以', '干流', '长度', '和', '入海', '水量', '论', '，', '长江', '均', '居', '世界', '第三位', '。'], ['黄河', '，', '中国', '古代', '也', '称河', '，', '发源', '于', '中华人民共和国', '青海省', '巴颜喀拉山', '脉', '，', '流经', '青海', '、', '四川', '、', '甘肃', '、', '宁夏', '、', '内蒙古', '、', '陕西', '、', '山西', '、', '河南', '、', '山东', '9', '个', '省区', '，', '最后', '于', '山东省', '东营', '垦利县', '注入', '渤海', '。', '干流', '河道', '全长', '5464', '千米', '，', '仅次于', '长江', '，', '为', '中国', '第二', '长河', '。', '黄河', '还是', '世界', '第五', '长河', '。'], ['黄河', ',', '是', '中华民族', '的', '母亲河', '。', '作为', '中华文明', '的', '发祥地', ',', '维系', '炎黄子孙', '的', '血脉', '.', '是', '中华民族', '民族', '精神', '与', '民族', '情感', '的', '象征', '。'], ['黄河', '被', '称为', '中华文明', '的', '母亲河', '。', '公元前', '2000', '多年', '华夏', '族', '在', '黄河', '领域', '的', '中原地区', '形成', '、', '繁衍', '。'], ['在', '兰州', '的', '“', '黄河', '第一', '桥', '”', '内蒙古', '托克托县', '河口镇', '以上', '的', '黄河', '河段', '为', '黄河', '上游', '。'], ['黄河', '上游', '根据', '河道', '特性', '的', '不同', '，', '又', '可', '分为', '河源', '段', '、', '峡谷', '段', '和', '冲积平原', '三', '部分', '。', ' '], ['黄河', ',', '是', '中华民族', '的', '母亲河', '。']]

使用模型

from gensim.models import Word2Vec
# 加载模型
model = Word2Vec.load("model")
# 判断相似度
sim1 = model.wv.similarity("黄河", "长江")
print(sim1)
sim2 = model.wv.similarity("黄河", "黄河")
print(sim2)
# 预测最接近的人
most_similar = model.wv.most_similar(positive=["黄河", "母亲河"], negative=["长江"])
print(most_similar)

输出结果:

0.20415045
0.99999994
[('公里', 0.15817636251449585), ('上游', 0.15374179184436798), ('入海', 0.15248821675777435), ('干流', 0.15130287408828735), ('的', 0.14548806846141815), ('是', 0.11208685487508774), ('段', 0.09545847028493881), ('为', 0.0872812420129776), ('于', 0.05294770747423172), ('长河', 0.02978350967168808)]

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来源：https://blog.csdn.net/weixin_46274168/article/details/120219335