在NLP领域，词向量是一个非常基础的知识点，计算机是不能识别文字，所以要让计算机记住文字只能通过数字的形式，在最初所采用的是one-hot（独热）编码，简单回顾一下这种编码方式
例如：我很讨厌下雨
分词之后：我 很 讨厌 下雨
可知词表大小为4，采用one-hot编码方式则为
我：[1,0,0,0]
很：[0,1,0,0]
讨厌：[0,0,1,0]
下雨：[0,0,0,1]
这种方式可以很明显的看出one-hot编码的缺点，主要是体现在两方面：词表过大的时候，会生成非常大的系数矩阵；无法记录词与词之间的关系
因而在这个基础上，word2vec应运而生！本文将结合模型的实现代码详细解读Word2Vec之一的Skip-Gram模型。本文主要由以下几个部分：
一、网络模型图
二、代码实现
数据准备
数据与处理
模型搭建
训练&测试
网络模型图
Skip-Gram的网络模型如上，其原理就是根据一个词去生成周围的词。以“我 很 讨厌 下雨”为例，（若生成范围为1：即前后的一个词）则是：‘’讨厌‘’ 生成 “很” 和 “下雨”。上述图片所展示的模型的生成范围为2：即前后的两个词
在这里，可能大家还是不好理解，为什么要这样做？其实很简单，当我们在学习这个知识点的时候，之前一定学习过了逻辑回归模型（经典的手写体识别），这个模型的本质上也是一个回归模型。以“我 很 讨厌 下雨”为例，根据“讨厌” 生成 “很”和“下雨” 实际可以理解为：
样本 “讨厌” 对应着标签“很”和“下雨” 这样，对于这个模型而言，当我们输入样本“讨厌”的时候，对应模型的输出则应该是“很”和“下雨”
但是，我们在如下代码的实现过程当中，并不是一次就输出其所对应的标签，而是多次。以“我 很 讨厌 下雨”为例，不是通过一次输入“讨厌”的时候，直接就输出了“很”和“下雨”而是两次，第一次输入“讨厌”，输出“很”，第二次输入“讨厌”，输出“下雨”。因而代码实现的具体网络模型如下：
代码实现
数据准备
1 #1.导入所依赖的库 2 import time 3 import collections 4 import math 5 import os 6 import random 7 import zipfile 8 import numpy as np 9 import urllib 10 import pprint 11 import tensorflow as tf 12 import matplotlib.pyplot as plt 13 os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] = "2" 14 15 #2.准备数据集 16 17 url = "http://mattmahoney.net/dc/" 18 19 def maybe_download(filename,expected_bytes): 20 """ 21 判断文件是否已经下载，如果没有，则下载数据集 22 """ 23 if not os.path.exists(filename): 24 #数据集不存在，开始下载 25 filename,_ = urllib.request.urlretrieve(url + filename,filename) 26 #有关函数urllib.request.urlretrieve的详解博客https://blog.csdn.net/pursuit_zhangyu/article/details/80556275 27 #核对文件尺寸 28 stateinfo = os.stat(filename) 29 #有关系统stat调用的详细解释链接https://www.cnblogs.com/fmgao-technology/p/9056425.html 30 if stateinfo.st_size == expected_bytes: 31 print("数据集已存在，且文件尺寸合格！",filename) 32 else : 33 print(stateinfo.st_size) 34 raise Exception( 35 "文件尺寸不对 !请重新下载，下载地址为："+url 36 ) 37 return filename 38 """ 39 测试文件是否存在 40 """ 41 filename = maybe_download("text8.zip",31344016) 42 43 #3.解压文件 44 def read_data(filename): 45 #有关zipfile模块的详细使用介绍博客https://www.cnblogs.com/ManyQian/p/9193199.html 46 with zipfile.ZipFile(filename) as f: 47 #有关python中split()函数的详细解释博客https://www.runoob.com/python/att-string-split.html 48 data = tf.compat.as_str(f.read(f.namelist()[0])).split() 49 ''' 50 使用 zipfile.ZipFile（）来提取压缩文件，然后我们可以使用 51 zipfile 模块中的读取器功能。首先，namelist（）函数检索该 52 档案中的所有成员——在本例中只有一个成员，所以我们可以使 53 用 0 索引对其进行访问。然后，我们使用 read（）函数读取文 54 件中的所有文本，并传递给 TensorFlow 的 as_str 函数，以确 55 保文本保存为字符串数据类型。最后，我们使用 split（）函数 56 创建一个列表，该列表包含文本文件中所有的单词，并用空格字 57 符分隔''' 58 return data 59 words = read_data(filename) 60 print("总的单词个数：",len(words))
数据预处理
1 #4.构建词汇表，并统计每个单词出现的频数，同时用字典的形式进行存储，取频数排名前50000的单词 2 vocabulary_size = 50000 3 def build_dataset(words): 4 count = [["unkown",-1]] 5 #collections.Counter()返回的是形如[["unkown",-1],("the",4),("physics",2)] 6 count.extend(collections.Counter(words).most_common(vocabulary_size - 1)) 7 #有关collection模块中counter类的详细解释链接http://www.pythoner.com/205.html 8 #most_common()函数用来实现Top n 功能 即截取counter结果的前多少个子项 9 #对于列表的一些常见基本操作详细链接https://blog.csdn.net/ywx1832990/article/details/78928238 10 dictionary = {} 11 #将全部单词转为编号（以频数排序的编号），我们只关注top50000的单词，以外的认为是unknown的，编号为0，同时统计一下这类词汇的数量 12 for word,_ in count: 13 dictionary[word] = len(dictionary) 14 #形如：{"the"：1，"UNK"：0，"a"：12} 15 data = [] 16 unk_count = 0 #准备统计top50000以外的单词的个数 17 for word in words: 18 #对于其中每一个单词，首先判断是否出现在字典当中 19 if word in dictionary: 20 #如果已经出现在字典中，则转为其编号 21 index = dictionary[word] 22 else: 23 #如果不在字典，则转为编号0 24 index = 0 25 unk_count += 1 26 data.append(index)#此时单词已经转变成对应的编号 27 """ 28 print(data[:10]) 29 [5234, 3081, 12, 6, 195, 2, 3134, 46, 59, 156] 30 """ 31 count[0][1] = unk_count #将统计好的unknown的单词数，填入count中 32 #将字典进行翻转,形如：{3:"the,4:"an"} 33 reverse_dictionary = dict(zip(dictionary.values(),dictionary.keys())) 34 return data,count,dictionary,reverse_dictionary 35 #为了节省内存，将原始单词列表进行删除 36 data,count,dictionary,reverse_dictionary = build_dataset(words) 37 del words 38 #将部分结果展示出来 39 #print("出现频率最高的单词（包括未知类别的）：",count[:10]) 40 #将已经转换为编号的数据进行输出，从data中输出频数，从翻转字典中输出编号对应的单词 41 #print("样本数据(排名)：",data[:10],"\n对应的单词",[reverse_dictionary[i] for i in data[:10]]) 42 43 #5.生成Word2Vec的训练样本，使用skip-gram模式 44 data_index = 0 45 46 def generate_batch(batch_size,num_skips,skip_window): 47 """ 48 49 :param batch_size: 每个训练批次的数据量 50 :param num_skips: 每个单词生成的样本数量，不能超过skip_window的两倍，并且必须是batch_size的整数倍 51 :param skip_window: 单词最远可以联系的距离，设置为1则表示当前单词只考虑前后两个单词之间的关系，也称为滑窗的大小 52 :return:返回每个批次的样本以及对应的标签 53 """ 54 global data_index #声明为全局变量，方便后期多次使用 55 #使用Python中的断言函数，提前对输入的参数进行判别，防止后期出bug而难以寻找原因 56 assert batch_size % num_skips == 0 57 assert num_skips <= skip_window * 2 58 59 batch = np.ndarray(shape=(batch_size),dtype=np.int32) #创建一个batch_size大小的数组，数据类型为int32类型，数值随机 60 labels = np.ndarray(shape=(batch_size,1),dtype=np.int32) #数据维度为[batch_size,1] 61 span = 2 * skip_window + 1 #入队的长度 62 buffer = collections.deque(maxlen=span) #创建双向队列。最大长度为span 63 """ 64 print(batch,"\n",labels) 65 batch :[0 ,-805306368 ,405222565 ,1610614781 ,-2106392574 ,2721-2106373584 ,163793] 66 labels: [[ 0] 67 [-805306368] 68 [ 407791039] 69 [ 536872957] 70 [ 2] 71 [ 0] 72 [ 0] 73 [ 131072]] 74 """ 75 #对双向队列填入初始值 76 for _ in range(span): 77 buffer.append(data[data_index]) 78 data_index = (data_index+1) % len(data) 79 """ 80 print(buffer,"\n",data_index) 输出： 81 deque([5234, 3081, 12], maxlen=3) 82 3 83 """ 84 #进入第一层循环，i表示第几次入双向队列 85 for i in range(batch_size // num_skips): 86 target = skip_window #定义buffer中第skip_window个单词是目标 87 targets_avoid = [skip_window] #定义生成样本时需要避免的单词，因为我们要预测的是语境单词，不包括目标单词本身，因此列表开始包括第skip_window个单词 88 for j in range(num_skips): 89 """第二层循环，每次循环对一个语境单词生成样本，先产生随机数，直到不在需要避免的单词中，也即需要找到可以使用的语境词语""" 90 while target in targets_avoid: 91 target = random.randint(0,span-1) 92 targets_avoid.append(target) #因为该语境单词已经被使用过了，因此将其添加到需要避免的单词库中 93 batch[i * num_skips + j] = buffer[skip_window] #目标词汇 94 labels[i * num_skips +j,0] = buffer[target] #语境词汇 95 #此时buffer已经填满，后续的数据会覆盖掉前面的数据 96 #print(batch,labels) 97 buffer.append(data[data_index]) 98 data_index = (data_index + 1) % len(data) 99 return batch,labels 100 batch,labels = generate_batch(8,2,1) 101 """ 102 for i in range(8): 103 print("目标单词："+reverse_dictionary[batch[i]]+"对应编号为：".center(20)+str(batch[i])+" 对应的语境单词为: ".ljust(20)+reverse_dictionary[labels[i,0]]+" 编号为",labels[i,0]) 104 测试结果： 105 目标单词：originated 对应编号为： 3081 对应的语境单词为: as 编号为 12 106 目标单词：originated 对应编号为： 3081 对应的语境单词为: anarchism 编号为 5234 107 目标单词：as 对应编号为： 12 对应的语境单词为: originated 编号为 3081 108 目标单词：as 对应编号为： 12 对应的语境单词为: a 编号为 6 109 目标单词：a 对应编号为： 6 对应的语境单词为: as 编号为 12 110 目标单词：a 对应编号为： 6 对应的语境单词为: term 编号为 195 111 目标单词：term 对应编号为： 195 对应的语境单词为: of 编号为 2 112 目标单词：term 对应编号为： 95 对应的语境单词为: a 编号为 6 113 """
在这一个部分，对于理解生成mini-batch数据的那一块儿非常重要，因为这对我们进行其他任务的数据处理时非常有帮助。大家只要知道这个代码实现的模型是上面的第二张图片所对应的模型，就能知道，为什么每次只生成一个标签，而不是多个。因为我们是一个输入，一个输出。也可以看到注释当中的内容：每两行的目标单词都是一样的，但对应语境单词不一样。代码的第84行到第98行！建议以“我 很 讨厌 下雨“为例，手写一下这个过程。
模型搭建
1 #6.定义训练数据的一些参数 2 batch_size = 128 #训练样本的批次大小 3 embedding_size = 128 #单词转化为稠密词向量的维度 4 skip_window = 1 #单词可以联系到的最远距离 5 num_skips = 1 #每个目标单词提取的样本数 6 7 #7.定义验证数据的一些参数 8 valid_size = 16 #验证的单词数 9 valid_window = 100 #指验证单词只从频数最高的前100个单词中进行抽取 10 valid_examples = np.random.choice(valid_window,valid_size,replace=False) #进行随机抽取 11 num_sampled = 64 #训练时用来做负样本的噪声单词的数量 12 13 #8.开始定义Skip-Gram Word2Vec模型的网络结构 14 #8.1创建一个graph作为默认的计算图，同时为输入数据和标签申请占位符，并将验证样例的随机数保存成TensorFlow的常数 15 graph = tf.Graph() 16 with graph.as_default(): 17 train_inputs = tf.placeholder(tf.int32,[batch_size]) 18 train_labels = tf.placeholder(tf.int32,[batch_size,1]) 19 valid_dataset = tf.constant(valid_examples,tf.int32) 20 21 #选择运行的device为CPU 22 with tf.device("/cpu:0"): 23 #单词大小为50000，向量维度为128，随机采样在（-1，1）之间的浮点数 24 embeddings = tf.Variable(tf.random_uniform([vocabulary_size,embedding_size],-1.0,1.0)) 25 #使用tf.nn.embedding_lookup()函数查找train_inputs对应的向量embed 26 embed = tf.nn.embedding_lookup(embeddings,train_inputs) 27 #使用截断正太函数初始化权重,偏重初始化为0 28 weights = tf.Variable(tf.truncated_normal([vocabulary_size,embedding_size],stddev= 1.0 /math.sqrt(embedding_size))) 29 biases = tf.Variable(tf.zeros([vocabulary_size])) 30 #隐藏层实现 31 hidden_out = tf.matmul(embed, tf.transpose(weights)) + biases 32 #将标签使用one-hot方式表示，便于在softmax的时候进行判断生成是否准确 33 train_one_hot = tf.one_hot(train_labels, vocabulary_size) 34 cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=hidden_out, labels=train_one_hot)) 35 #优化选择随机梯度下降 36 optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(1.0).minimize(cross_entropy) 37 #为了方便进行验证，采用余弦定理验证相似性 链接https://blog.csdn.net/u012160689/article/details/15341303 38 #归一化 39 norm = tf.sqrt(tf.reduce_sum(tf.square(weights),1,keep_dims=True)) 40 normalized_embeddings = weights / norm 41 valid_embeddings = tf.nn.embedding_lookup(normalized_embeddings,valid_dataset) #查询验证单词的嵌入向量 42 #计算验证单词的嵌入向量与词汇表中所有单词的相似性 43 similarity = tf.matmul( 44 valid_embeddings,normalized_embeddings,transpose_b=True 45 ) 46 init = tf.global_variables_initializer() #定义参数的初始化
训练&验证
1 ##9.启动训练 2 num_steps = 150001 #进行15W次的迭代计算 3 t0 = time.time() 4 #创建一个回话并设置为默认 5 with tf.Session(graph=graph) as session: 6 init.run() #启动参数的初始化 7 print("初始化完成！") 8 average_loss = 0 #计算误差 9 10 #开始迭代训练 11 for step in range(num_steps): 12 batch_inputs,batch_labels = generate_batch(batch_size,num_skips,skip_window) #调用生成训练数据函数生成一组batch和label 13 feed_dict = {train_inputs:batch_inputs,train_labels:batch_labels} #待填充的数据 14 #启动回话，运行优化器optimizer和损失计算函数，并填充数据 15 optimizer_trained,loss_val = session.run([optimizer,cross_entropy],feed_dict=feed_dict) 16 average_loss += loss_val #统计NCE损失 17 18 #为了方便，每2000次计算一下损失并显示出来 19 if step % 2000 == 0: 20 if step > 0: 21 average_loss /= 2000 22 print('第%d轮迭代用时：%s'% (step, time.time()- t0)) 23 t0 = time.time() 24 print("第{}轮迭代后的损失为：{}".format(step,average_loss)) 25 average_loss = 0 26 27 #每10000次迭代，计算一次验证单词与全部单词的相似度，并将于验证单词最相似的前8个单词呈现出来 28 if step % 10000 == 0: 29 sim = similarity.eval() #计算向量 30 for i in range(valid_size): 31 valid_word = reverse_dictionary[valid_examples[i]] #得到对应的验证单词 32 top_k = 8 33 nearest = (-sim[i,:]).argsort()[1:top_k+1] #计算每一个验证单词相似度最接近的前8个单词 34 log_str = "与单词 {} 最相似的： ".format(str(valid_word)) 35 36 for k in range(top_k): 37 close_word = reverse_dictionary[nearest[k]] #相似度高的单词 38 log_str = "%s %s, " %(log_str,close_word) 39 print(log_str) 40 final_embeddings = normalized_embeddings.eval() 41 42 #10.可视化Word2Vec效果 43 def plot_with_labels(low_dim_embs,labels,filename = "tsne.png"): 44 assert low_dim_embs.shape[0] >= len(labels),"标签数超过了嵌入向量的个数！！" 45 46 plt.figure(figsize=(20,20)) 47 for i,label in enumerate(labels): 48 x,y = low_dim_embs[i,:] 49 plt.scatter(x,y) 50 plt.annotate( 51 label, 52 xy = (x,y), 53 xytext=(5,2), 54 textcoords="offset points", 55 ha="right", 56 va="bottom" 57 ) 58 plt.savefig(filename) 59 from sklearn.manifold import TSNE 60 tsne = TSNE(perplexity=30,n_components=2,init="pca",n_iter=5000) 61 plot_only = 100 62 low_dim_embs = tsne.fit_transform(final_embeddings[:plot_only,:]) 63 Labels = [reverse_dictionary[i] for i in range(plot_only)] 64 plot_with_labels(low_dim_embs,Labels) 65 """ 66 第142000轮迭代后的损失为：4.46674475479126 67 第144000轮迭代后的损失为：4.460033647537231 68 第146000轮迭代后的损失为：4.479593712329865 69 第148000轮迭代后的损失为：4.463101862192154 70 第150000轮迭代后的损失为：4.3655951328277585 71 与单词 can 最相似的： may, will, would, could, should, must, might, cannot, 72 与单词 were 最相似的： are, was, have, had, been, be, those, including, 73 与单词 is 最相似的： was, has, are, callithrix, landesverband, cegep, contains, became, 74 与单词 been 最相似的： be, become, were, was, acuity, already, banded, had, 75 与单词 new 最相似的： repertory, rium, real, ursus, proclaiming, cegep, mesoplodon, bolster, 76 与单词 their 最相似的： its, his, her, the, our, some, these, landesverband, 77 与单词 when 最相似的： while, if, where, before, after, although, was, during, 78 与单词 of 最相似的： vah, in, neutronic, widehat, abet, including, nine, cegep, 79 与单词 first 最相似的： second, last, biggest, cardiomyopathy, next, cegep, third, burnt, 80 与单词 other 最相似的： different, some, various, many, thames, including, several, bearings, 81 与单词 its 最相似的： their, his, her, the, simplistic, dativus, landesverband, any, 82 与单词 from 最相似的： into, through, within, in, akita, bde, during, lawless, 83 与单词 would 最相似的： will, can, could, may, should, might, must, shall, 84 与单词 people 最相似的： those, men, pisa, lep, arctocephalus, protectors, saguinus, builders, 85 与单词 had 最相似的： has, have, was, were, having, ascribed, wrote, nitrile, 86 与单词 all 最相似的： auditum, some, scratch, both, several, many, katydids, two, 87 """
以上就是实现代码的全部，大家可以粘贴过去，则能运行！但是！但是！但是！会非常慢，因为我们在最后进行softmax的时候，当词表大小过大的时候，这个计算时间会非常的复杂。因此，word2vec的讲点就在于，采用了负采样的方法，大大提高了模型的训练速度。有关负采样，我会单独写一篇文档详解。对于上述代码，要改用负采样的方法进行训练，则只是需要将模型搭建中的28行到40行替换为如下代码，即可
1 #优化目标选择NCE loss 2 #使用截断正太函数初始化NCE损失的权重,偏重初始化为0 3 nce_weights = tf.Variable(tf.truncated_normal([vocabulary_size,embedding_size],stddev= 1.0 /math.sqrt(embedding_size))) 4 nce_biases = tf.Variable(tf.zeros([vocabulary_size])) 5 6 #计算学习出的embedding在训练数据集上的loss，并使用tf.reduce_mean()函数进行汇总 7 loss = tf.reduce_mean(tf.nn.nce_loss( 8 weights=nce_weights, 9 biases=nce_biases, 10 labels =train_labels, 11 inputs=embed, 12 num_sampled=num_sampled, 13 num_classes=vocabulary_size 14 )) 15 16 #定义优化器为SGD，且学习率设置为1.0.然后计算嵌入向量embeddings的L2范数norm，并计算出标准化后的normalized_embeddings 17 optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(1.0).minimize(loss) 18 norm = tf.sqrt(tf.reduce_sum(tf.square(nce_weights),1,keep_dims=True)) #嵌入向量的L2范数 19 normalized_embeddings = nce_weights / norm #标准哈embeddings
祝大家一切顺利！代码中的个别部分，我在注释中附上了相应的博客链接，感谢这些博主！也感谢大家！如果有神额不正确的地方，欢迎大家指正。