首页 > 其他分享> > NLP文本表示总结

NLP文本表示总结

2021-06-09 16:57:23 作者：互联网

目的：为了更系统的学习，在这里总结了NLP文本表示的若干方法，部分代码，仅供参考，欢迎交流。

代码

文本表示

离散表示：代表：词袋模型，one-hot，TF-IDF, N-gram。

分布式表示：词嵌入(word embedding)，经典模型：词向量（word2vec）、Glove、ELMo、GPT、BERT。

一. 离散表示

One-hot encoded

one-hot向量不是一个好的选择，one-hot词向量无法表达不同词之间的相似度，例如任何一对词的one-hot向量的余弦相似度为0

Label Encoder标签编码

将离散的数据转换成（0，n-1）之间的数，n表示数据的不同取值，用代码表示以下：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
le.fit([1,5,67,100])
le.transform([1,1,100,67,5])

//输出 array([0,0,3,2,1])

缺点：类别数量很大时，特征空间会非常大，比如10000个单词的one-hot编码为一个10000*10000的矩阵。参数非常多。

Binary Encoder二进制编码

二进制编码，用序号给每个类别赋一个ID，根据这个ID对应的二进制编码作为结果。

Bag-of-words模型原理

忽略文本的语法和语序，用一组无序的单词来表达一段文字或一个文档。

John likes to watch movies. Mary likes too.

John also likes to watch football games.

根据上诉两句话中出现的单词，构建一个dict：{"John": 1, "likes": 2, "to": 3, "watch": 4, "movies": 5, "also": 6, "football": 7, "games": 8, "Mary": 9, "too": 10}

该字典包含两句话中全部词语，字典中的顺序与他们出现在句子中的顺序没有关系，根据这个词典上述两句话数字化为：

[1, 2, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1] 即John出现1次，likes出现2次。。。

[1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0]

其中第i个元素表示字典中第i个单词在句子中出现的次数。

使用场景：在一个巨大的文档集合D，里面一共有M个文档，而文档里面的所有单词提取出来后，一起构成一个包含N个单词的词典，利用Bag-of-words模型，每个文档都可以被表示成为一个N维向量。

之后就可以对向量进行一系列的处理。。。

优点：简单

缺点：无法关注词语之间的顺序关系。

TF-IDF(Bag-of-words)

TF：给定词语在该文档（有多个文档）中出现的次数，归一化为（词频除以文章总词数）。

IDF：反应一个词在所有文档中出现的频率，如果一个词在多个文本中出现，那么他的IDF值应该很低，相反一个词在较少了文本中出现，那么IDF值应该很好，如果在每个文本中都出现IDF值为0。

综合TF和IDF值，来判断一个词的重要性。TF-IDF的值，用以评估词对于一个文件集或则语料库的重要程度。字词的重要性随着他在该文档中出现的次数成正比，但同时会随着他在(所有文档)语料库中出现的频率成反比下降。比如“machine learning”在该文档中出现的次数越多，而在其他文档出现频率低，说明该词在该文档的重要性很高。又比如“the,for”等词在该文档出现次数很多，但在所有文档出现的次数都很多，说明该词并不是那么重要。

其中， $N_{w}$ 是某词在该文档中出现的次数， $N$ 表示该所有文档中的总词数(也可以是该文档的总词数？)。

其中，Y是语料库的文档总数， $Y_{w}$ 是包含词条 $w$ 的文档数。

TF-IDF就是将TF-IDF相乘。

根据上述公式，某一特定文档内的高频词汇，同时该词语在整个文档集合中的低文件频率，可以产生高权重的TF-IDF。因此，TF-IDF倾向于过滤掉常见的词语，保留重要的词语。

N-gram

词袋模型（bag-of-words）不考虑单词的顺序，就想把单词全装到一个袋子里，而接下来的N-gram模型就会考虑句子中单词之间的顺序。

N-gram模型是一种语言模型(Language model, LM)，语言模型是一个基于概率的判别模型，它的输入是一句话（单词的顺序序列），输出是这句话的概率，即这些单词的联合概率(joint prpbability)。

如果一个词的出现仅依赖它前面出现的词，称之为Bi-gram。

如果一个词的出现仅依赖它前面出现的两个词，称之为 Tri-gram。

è¿éåå¾çæè¿°

根据上面的Bi-gram公式，我们可以得出句子：<s> I want Chinese food <s>的概率为：

已知 $p(I|<s>) = 0.25$ , $p(want|I) = 0.33$ ...于是：

$p(<s> I \, \ want \, Chinese\, food <s>) = 0.25\times 0.33\times 0.0065\times 0.52\times 0.68 = 1.896\times 10^{-4}$

于是就算出了“I want chinese food”这句话的概率，同理你可以得到“want i chinese food”的概率值很小，远小于 $1.896\times 10^{-4}$ ，说明前一个句子更像人话。但有时候这句话会很长，那么概率（都是小于1的常数）的相乘很可能造成数据下溢（downflow），即很多个小于1的常数相乘会约等于0，此时可以使用log概率解决。

N-gram用途

词性标注
垃圾短信分类
分词器：用N-gram实现一个简单的分词器(Tokenizer)

机器翻译和语音识别

N-gram的一些方法

N-gram中的N越大，模型的Perplexity越小，模型效果越好，因为依赖的词越多，获得的信息就越多，对未来的预测就越准确，但是当N很大时，会出现稀疏问题。

n-gram最大的问题就是稀疏问题（Sparsity）。例如，在bi-gram中，若词库中有20k个词，那么两两组合 $\left ( C_{20k}^{2} \right )$ 就有近2亿个组合。其中的很多组合在语料库中都没有出现，根据极大似然估计得到的组合概率将会是0，从而整个句子的概率就会为0。最后的结果是，我们的模型只能计算零星的几个句子的概率，而大部分的句子算得的概率是0，这显然是不合理的。

因此，要进行数据平滑(data Smoothing)，数据平滑的作用：一个是使所有的N-gram的概率之和为1，使所有的n-gram概率都不为0。
具体讲解可看这篇文章

二. 分布式表示 Word Embedding(词嵌入)

Word Embedding(词嵌入)是将文本中从词转换为数字向量的方法，把一个维度很大的词向量嵌入到一个维度低得多的向量空间中，每个单词或词组被映射为实数域上的向量，词嵌入的结果就是生成了词向量。Word2Vec和Glove都是Word Embedding的经典算法。

1. Word2Vec

Word2Vec：词到向量，是word embedding(词嵌入)的一种。只有把词(抽象，符号)转到向量(数值)，计算机才能明白。语义相同的词的词向量接近。

1.1 语言模型

$f(x) \rightarrow y$

如果用一个词语作为输入，来预测他上下文的词汇，这个模型就叫做Skip-gram模型。

如果用一个词语的上下文来作为输入，来预测这个词语本身，这就是CBOW(Continuous Bag-of-words)模型。

用当前词x预测它的下一个词y

这里的x的原始输入只能是数值类型，显然是one-hot encoder，通过输入one-hot格式，得到word2vec格式。

Skip-gram模型（y只有一个词）

$X = \left \{ {x_{1},...,x_{V}} \right \}$ 即one-hot格式的输入，隐藏层的权重矩阵 $H = \left \{ {h_{1},...,h_{N}} \right \}$ 即为该词的词向量， $Y = \left \{ {y_{1},...,y_{V}} \right \}$ 为输出向量，也是one-hot格式。V即使词语的个数，隐藏层的激活函数是线性的，相当于没有做任何的处理，训练这个神经网络采用反向传播算法。这里的输入和输出维数相同，但在一般情况下输出的维度要远小于V，所以word2vec也是一种降维操作，把词语从one-hot encoder形式的表示降维到word2vec形式表示。

Skip-gram模型（y有多个词）

CBOW的一般情况

使用多个词预测一个词。

1.2 训练策略

前面了解了skip-gram的输入层，隐藏层，输出层。在第二部分，会继续深入讲如何在skip-gram模型上进行高效的训练。

Word2Vec模型是一个超级大的神经网络，10000个单词的词汇表，嵌入到300维的词向量，那么我们的输入-隐层权重矩阵和隐层-输出层的权重矩阵都会有 10000 x 300 = 300万个权重。

Word2Vec的作者在他的第二篇论文中强调了这些问题，提出三点：

将常见的单词组合(word pairs) 或者词组作为单个的“words”来处理，减少输入维数。
对高频单词进行抽样来减少训练样本的个数。
对优化目标采用“negative sampling(负采样)”方法。不仅降低了训练过程中的计算负担，还提高了训练的词向量的质量。

1.2.1 Word pairs and 'phases'

作者指出，一些单词组合（或词组）的含义和拆开以后具有完全不同的意义。比如“New York”，当文章中出现这种词时，我们应该把它作为一个单独的词来训练生成词向量，而不是拆开。

1.2.2 对高频词抽样

训练过程中的高频词，the,for,is等等对训练没有帮助。Word2Vec通过抽样模式解决这种高频词问题，根据在文本中出现的概率，来删除高频词。

抽样率

$w_{i}$ 是一个单词， $Z(w_{i})$ 时 $w_{i}$ 这个单词在所有语料中出现的频次，代码中有一个参数交sample，表示一个阈值，这个值越小意味着这个单词被保留下来的概率越小(即词频越容易达到阈值，越容易被删除)。

$P(w_{i})$ 代表保留某个单词的概率：

可以自己修改这些参数。

1.2.3 负采样(negative sampling)

解决大规模参数的问题

负采样能够提高训练速度，改善得到词向量的质量。以前是对每个样本进行训练更新所有的权重，而负采样每次让一个训练样本仅仅更新一小部分权重。

当我们用训练样本 ( input word: "fox"，output word: "quick") 来训练我们的神经网络时，“fox”和“quick”都是经过one-hot编码的。如果我们的vocabulary大小为10000时，在输出层，我们期望对应“quick”单词的那个神经元结点输出1，其余9999个都应该输出0。在这里，这9999个我们期望输出为0的神经元结点所对应的单词我们称为“negative” word。

当采用负采样时，我们将随机选择一小部分的negative words(比如5个)，来更新对应的权重，也会对"positive" word进行权重更新。同时更新negative sampling和positive word。（在论文中，作者指出指出对于小规模数据集，选择5-20个negative words会比较好，对于大规模数据集可以仅选择2-5个negative words。）

如何选择negative words

使用“一元模型分布（unigram distribution）”来选择negative words。

一个单词被选作negative word的概率和它出现的频次有关，频次越高越容易被选作negative words。

其中 $f(w_{i})$ 表示单词出现的频次。

Word2Vec（CBOW和Skip-gram）存在的问题

优点：会考虑上下文，比Embedding方法更好；维度更小，速度更快；通用性很强，适用于各种NLP任务

缺点:对多义词无法很好的表示和处理，因为使用了唯一的词向量。Cbow/Skip-Gram 是一个local context window的方法，缺乏了整体的词和词的关系，负样本采用sample的方式会缺失词的关系信息。

2. Glove

Global Vector融合了 矩阵分解(LSA)的全局统计信息 和 local context window（局部窗口）优势。融入全局的先验统计信息，可以加快模型的训练速度，又可以控制词的相对权重。

skip-gram、CBOW每次都是用一个窗口中的信息更新出词向量，但是Glove则是用了全局的信息（共现概率矩阵Co-occurrence Probabilities Matrix），也就是多个窗口进行更新。矩阵中的每一个元素 $X_{i,j}$ 代表单词i和上下文单词j在特定大小的上下文窗口（context window）内共同出现的次数。