第二节课笔记：
词向量是一种分布式表示
由论文Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality提出
具体原理可看斯坦福公开课cs224n的第一节讲的简单易懂
import torch import torch.nn as nn #神经网络工具箱torch.nn import torch.nn.functional as F #神经网络函数torch.nn.functional import torch.utils.data as tud #Pytorch读取训练集需要用到torch.utils.data
两个模块的区别：torch.nn 和 torch.functional 的区别
简略说明：
torch. nn.Module中实现layer的都是一个特殊的类，可以去查阅，他们都是以class xxxx来定义的，会自动提取可学习的参数
而 nn.functional中的函数，更像是纯函数，由def function( )定义，只是进行简单的 数学运算而已。
说到这里你可能就明白二者的区别了，functional中的函数是一个确定的不变的运算公式，输入数据产生输出就ok，
而深度学习中会有很多权重是在不断更新的，不可能每进行一次forward就用新的权重重新来定义一遍函数来进行计算，所以说就会采用类的方式，以确保能在参数发生变化时仍能使用我们之前定好的运算步骤。
所以从这个分析就可以看出什么时候改用nn.Module中的layer了：
如果模型有可学习的参数，最好使用nn.Module对应的相关layer，否则二者都可以使用，没有什么区别。
比如此例中的Relu其实没有可学习的参数，只是进行一个运算而已，所以使用的就是functional中的relu函数，
而卷积层和全连接层都有可学习的参数，所以用的是nn.Module中的类。
不具备可学习参数的层，将它们用函数代替，这样可以不用放在构造函数中进行初始化。
from torch.nn.parameter import Parameter #参数更新和优化函数
from collections import Counter #Counter 计数器 import numpy as np import random import math import pandas as pd import scipy #SciPy是基于NumPy开发的高级模块，它提供了许多数学算法和函数的实现 import sklearn from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity #余弦相似度函数
USE_CUDA = torch.cuda.is_available() # 为了保证实验结果可以复现，我们经常会把各种random seed固定在某一个值 random.seed(53113) np.random.seed(53113) torch.manual_seed(53113) if USE_CUDA: torch.cuda.manual_seed(53113) # 设定一些超参数 K = 100 # number of negative samples负样本随机采样 C = 3 # nearby words threshold指定周围三个单词进行预测 NUM_EPOCHS = 2 # The number of epochs of training MAX_VOCAB_SIZE = 30000 # the vocabulary size BATCH_SIZE = 128 # the batch size LEARNING_RATE = 0.2 # the initial learning rate EMBEDDING_SIZE = 100 LOG_FILE = "word-embedding.log" # tokenize函数，把一篇文本转化成一个个单词 def word_tokenize(text): return text.split()
- 从文本文件中读取所有的文字，通过这些文本创建一个vocabulary
- 由于单词数量可能太大，我们只选取最常见的MAX_VOCAB_SIZE个单词
- 我们添加一个UNK单词表示所有不常见的单词
- 我们需要记录单词到index的mapping，以及index到单词的mapping，单词的count，单词的(normalized) frequency，以及单词总数。
with open("text8.train.txt", "r") as fin: #读入文件 text = fin.read() text = [w for w in word_tokenize(text.lower())] #分词，在这里类似于text.split() vocab = dict(Counter(text).most_common(MAX_VOCAB_SIZE-1)) #字典格式，把（MAX_VOCAB_SIZE-1）个最频繁出现的单词取出来，-1是留给不常见的单词 vocab["<unk>"] = len(text) - np.sum(list(vocab.values())) #unk表示不常见单词数=总单词数-常见单词数 #这里计算的到vocab["<unk>"]=29999 idx_to_word = [word for word in vocab.keys()] #取出字典的所有单词key word_to_idx = {word:i for i, word in enumerate(idx_to_word)} #取出所有单词的单词和对应的索引，索引值与单词出现次数相反，最常见单词索引为0。 word_counts = np.array([count for count in vocab.values()], dtype=np.float32) #所有单词的频数values word_freqs = word_counts / np.sum(word_counts) #所有单词的频率 word_freqs = word_freqs ** (3./4.) #论文里乘以3/4次方 word_freqs = word_freqs / np.sum(word_freqs) # 用来做 negative sampling # 重新计算所有单词的频率 VOCAB_SIZE = len(idx_to_word) #词汇表单词数30000=MAX_VOCAB_SIZE
Dataloader
这里有一个好的tutorial介绍如何使用PyTorch dataloader.
有了dataloader之后，我们可以轻松随机打乱整个数据集，拿到一个batch的数据等等。
class WordEmbeddingDataset(tud.Dataset): #tud.Dataset父类 def __init__(self, text, word_to_idx, idx_to_word, word_freqs, word_counts): ''' text: a list of words, all text from the training dataset word_to_idx: the dictionary from word to idx idx_to_word: idx to word mapping word_freq: the frequency of each word word_counts: the word counts ''' super(WordEmbeddingDataset, self).__init__() #初始化模型 self.text_encoded = [word_to_idx.get(t, VOCAB_SIZE-1) for t in text] #字典 get() 函数返回指定键的值（第一个参数），如果值不在字典中返回默认值（第二个参数）。 #取出text里每个单词word_to_idx字典里对应的索引,不在字典里返回"<unk>"的索引 #"<unk>"的索引=29999，get括号里第二个参数应该写word_to_idx["<unk>"]，不应该写VOCAB_SIZE-1，虽然数值一样。 self.text_encoded = torch.Tensor(self.text_encoded).long() #变成tensor类型，这里变成longtensor，也可以torch.LongTensor(self.text_encoded) self.word_to_idx = word_to_idx #保存数据 self.idx_to_word = idx_to_word #保存数据 self.word_freqs = torch.Tensor(word_freqs) #保存数据 self.word_counts = torch.Tensor(word_counts) #保存数据 def __len__(self): #数据集有多少个item #魔法函数__len__ ''' 返回整个数据集（所有单词）的长度 ''' return len(self.text_encoded) #所有单词的总数 def __getitem__(self, idx): #魔法函数__getitem__，这个函数跟普通函数不一样 ''' 这个function返回以下数据用于训练 - 中心词 - 这个单词附近的(positive)单词 - 随机采样的K个单词作为negative sample ''' center_word = self.text_encoded[idx] #print(center_word) #中心词索引 #这里__getitem__函数是个迭代器，idx代表了所有的单词索引。 pos_indices = list(range(idx-C, idx)) + list(range(idx+1, idx+C+1)) #周围词索引的索引，比如idx=0时。pos_indices = [-3, -2, -1, 1, 2, 3] #老师讲这里的时候，我不是特别明白 pos_indices = [i%len(self.text_encoded) for i in pos_indices] #range(idx+1, idx+C+1)超出词汇总数时，需要特别处理，取余数 pos_words = self.text_encoded[pos_indices] #周围词索引，就是希望出现的正例单词 #print(pos_words) neg_words = torch.multinomial(self.word_freqs, K * pos_words.shape[0], True) #负例采样单词索引，torch.multinomial作用是对self.word_freqs做K * pos_words.shape[0]次取值，输出的是self.word_freqs对应的下标。 #取样方式采用有放回的采样，并且self.word_freqs数值越大，取样概率越大。 #每个正确的单词采样K个，pos_words.shape[0]是正确单词数量 #print(neg_words) return center_word, pos_words, neg_words
创建dataset和dataloader
dataset = WordEmbeddingDataset(text, word_to_idx, idx_to_word, word_freqs, word_counts)
# list(dataset) 可以把尝试打印下center_word, pos_words, neg_words看看
dataloader = tud.DataLoader(dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True, num_workers=4)
定义PyTorch模型
class EmbeddingModel(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embed_size): ''' 初始化输出和输出embedding ''' super(EmbeddingModel, self).__init__() self.vocab_size = vocab_size #30000 self.embed_size = embed_size #100 initrange = 0.5 / self.embed_size self.out_embed = nn.Embedding(self.vocab_size, self.embed_size, sparse=False) #模型输出nn.Embedding(30000, 100) self.out_embed.weight.data.uniform_(-initrange, initrange) #权重初始化的一种方法initrange （初始范围） self.in_embed = nn.Embedding(self.vocab_size, self.embed_size, sparse=False) #模型输入nn.Embedding(30000, 100) self.in_embed.weight.data.uniform_(-initrange, initrange) #权重初始化的一种方法 def forward(self, input_labels, pos_labels, neg_labels): ''' input_labels: 中心词, [batch_size] pos_labels: 中心词周围 context window 出现过的单词 [batch_size * (window_size * 2)] neg_labelss: 中心词周围没有出现过的单词，从 negative sampling 得到 [batch_size, (window_size * 2 * K)] return: loss, [batch_size] ''' batch_size = input_labels.size(0) #input_labels是输入的标签，tud.DataLoader()返回的。相已经被分成batch了。 input_embedding = self.in_embed(input_labels) # B * embed_size #这里估计进行了运算：（128,30000）*（30000,100）= 128(B) * 100 (embed_size) pos_embedding = self.out_embed(pos_labels) # B * (2*C) * embed_size #同上，增加了维度(2*C)，表示一个batch有B组周围词单词，一组周围词有(2*C)个单词，每个单词有embed_size个维度。 neg_embedding = self.out_embed(neg_labels) # B * (2*C * K) * embed_size #同上，增加了维度(2*C*K) #torch.bmm()为batch间的矩阵相乘（b,n.m)*(b,m,p)=(b,n,p) log_pos = torch.bmm(pos_embedding, input_embedding.unsqueeze(2)).squeeze() # B * (2*C) log_neg = torch.bmm(neg_embedding, -input_embedding.unsqueeze(2)).squeeze() # B * (2*C*K) #unsqueeze(2)指定位置升维，.squeeze()压缩维度。 #下面loss计算就是论文里的公式 log_pos = F.logsigmoid(log_pos).sum(1) log_neg = F.logsigmoid(log_neg).sum(1) # batch_size loss = log_pos + log_neg return -loss def input_embeddings(self): #取出self.in_embed数据参数 return self.in_embed.weight.data.cpu().numpy()