NLP学习（九）文本向量化doc2vec及案例实现-Python3实现

doc2vec基本原理

1. A distributed memory model

训练句向量的方法和词向量的方法非常类似。训练词向量的核心思想就是说可以根据每个单词的上下文预测，也就是说上下文的单词对是有影响的。那么同理，可以用同样的方法训练doc2vec。例如对于一个句子i want to drink water，如果要去预测句子中的单词want，那么不仅可以根据其他单词生成feature， 也可以根据其他单词和句子来生成feature进行预测。因此doc2vec的框架如下所示：

每个段落/句子都被映射到向量空间中，可以用矩阵的一列来表示。每个单词同样被映射到向量空间，可以用矩阵的一列来表示。然后将段落向量和词向量级联或者求平均得到特征，预测句子中的下一个单词。

这个段落向量/句向量也可以认为是一个单词，它的作用相当于是上下文的记忆单元或者是这个段落的主题，所以我们一般叫这种训练方法为Distributed Memory Model of Paragraph Vectors(PV-DM)

在训练的时候我们固定上下文的长度，用滑动窗口的方法产生训练集。段落向量/句向量 在该上下文中共享。

总结doc2vec的过程, 主要有两步：

A. 训练模型，在已知的训练数据中得到词向量, softmax的参数和,以及段落向量/句向量
B. 推断过程（inference stage），对于新的段落，得到其向量表达。具体地，在矩阵中添加更多的列，在固定,的情况下，利用上述方法进行训练，使用梯度下降的方法得到新的D,从而得到新段落的向量表达

2. Paragraph Vector without word ordering: Distributed bag of words

还有一种训练方法是忽略输入的上下文，让模型去预测段落中的随机一个单词。就是在每次迭代的时候，从文本中采样得到一个窗口，再从这个窗口中随机采样一个单词作为预测任务，让模型去预测，输入就是段落向量。如下所示：

我们称这种模型为 Distributed Bag of Words version of Paragraph Vector(PV-DBOW)

在上述两种方法中，我们可以使用PV-DM或者PV-DBOW得到段落向量/句向量。对于大多数任务，PV-DM的方法表现很好，但我们也强烈推荐两种方法相结合。

3. 基于gensim的doc2vec实践

我们使用第三方库gensim进行doc2vec模型的训练

# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
import logging
import os
import gensim
# 引入doc2vec
from gensim.models import Doc2Vec
curPath = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))
rootPath = os.path.split(curPath)[0]
sys.path.append(rootPath)
from utilties import ko_title2words
 
# 引入日志配置
logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)
 
# 加载数据
documents = []
# 使用count当做每个句子的“标签”，标签和每个句子是一一对应的
count = 0
with open('../data/titles/ko.video.corpus','r') as f:
    for line in f:
        title = unicode(line, 'utf-8')
        # 切词，返回的结果是列表类型
        words = ko_title2words(title)
        # 这里documents里的每个元素是二元组，具体可以查看函数文档
        documents.append(gensim.models.doc2vec.TaggedDocument(words, [str(count)]))
        count += 1
        if count % 10000 == 0:
            logging.info('{} has loaded...'.format(count))
 
# 模型训练
model = Doc2Vec(documents, dm=1, size=100, window=8, min_count=5, workers=4)
# 保存模型
model.save('models/ko_d2v.model')

接下来看看训练好的模型可以做什么

def test_doc2vec():
    # 加载模型
    model = doc2vec.Doc2Vec.load('models/ko_d2v.model')
    # 与标签‘0’最相似的
    print(model.docvecs.most_similar('0'))
    # 进行相关性比较
    print(model.docvecs.similarity('0','1'))
    # 输出标签为‘10’句子的向量
    print(model.docvecs['10'])
    # 也可以推断一个句向量(未出现在语料中)
    words = u"여기 나오는 팀 다 가슴"
    print(model.infer_vector(words.split()))
    # 也可以输出词向量
    print(model[u'가슴'])

实战：网页文本向量化

语料：下载地址是https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2，或者在这里找https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/。这个文件只包含了标题和正文，不包含词条之间的链接信息，大小约为1.3G

1、段落向量的训练
与训练词向量不同的是无需再对文档进行分词，直接将简体文本保留。doc2vec在训练时能够采用Tag信息更好地辅助训练（表明是同一类doc）输入文档多了一个tag属性。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
 
import gensim.models as g
from gensim.corpora import WikiCorpus
import logging
from langconv import *
 
#enable logging
logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)
 
docvec_size=192
class TaggedWikiDocument(object):
    def __init__(self, wiki):
        self.wiki = wiki
        self.wiki.metadata = True
    def __iter__(self):
        import jieba
        for content, (page_id, title) in self.wiki.get_texts():
            yield g.doc2vec.LabeledSentence(words=[w for c in content for w in jieba.cut(Converter('zh-hans').convert(c))], tags=[title])
 
def my_function():
    zhwiki_name = './data/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2'
    wiki = WikiCorpus(zhwiki_name, lemmatize=False, dictionary={})
    documents = TaggedWikiDocument(wiki)
 
    model = g.Doc2Vec(documents, dm=0, dbow_words=1, size=docvec_size, window=8, min_count=19, iter=5, workers=8)
    model.save('data/zhiwiki_news.doc2vec')
 
if __name__ == '__main__':
    my_function()

2、 doc2vec计算网页相似度
三步走：预处理->文档向量化->.计算文本相似

import gensim.models as g
import codecs
import numpy
import numpy as np
 
model_path = './data/zhiwiki_news.doc2vec'
start_alpha = 0.01
infer_epoch = 1000
docvec_size = 192
 
 
def simlarityCalu(vector1, vector2):
    vector1Mod = np.sqrt(vector1.dot(vector1))
    vector2Mod = np.sqrt(vector2.dot(vector2))
    if vector2Mod != 0 and vector1Mod != 0:
        simlarity = (vector1.dot(vector2)) / (vector1Mod * vector2Mod)
    else:
        simlarity = 0
    return simlarity
 
 
def doc2vec(file_name, model):
    import jieba
    doc = [w for x in codecs.open(file_name, 'r', 'utf-8').readlines() for w in jieba.cut(x.strip())]
    doc_vec_all = model.infer_vector(doc, alpha=start_alpha, steps=infer_epoch)
    return doc_vec_all
 
 
if __name__ == '__main__':
    model = g.Doc2Vec.load(model_path)
    p1 = './data/P1.txt'
    p2 = './data/P2.txt'
    P1_doc2vec = doc2vec(p1, model)
    P2_doc2vec = doc2vec(p2, model)
    print(simlarityCalu(P1_doc2vec, P2_doc2vec))