语言模型和共现矩阵（转）

本文转自： https://blog.csdn.net/hao5335156/article/details/80452793

1、语言模型

目的：克服one-hot、tf-idf方法中向量丢失句子中单词的位置关系信息

1）2-gram

假设语料库如下：

John likes to watch movies. Mary likes too.John also likes to watch football games.

2-gram建立索引如下：（把每个句子中相邻的2个单词用一个编码表示，不再是以前的一个单词一个编码）

“John likes” : 1,
“likes to” : 2,
“to watch” : 3,
“watch movies” : 4,
“Mary likes” : 5,
“likes too” : 6,
“John also” : 7,
“also likes” : 8,
“watch football”: 9,
“football games”: 10,

得到10个编码，所以构建的词向量长度为10；对于句子”John likes to watch movies. Mary likes too.”的编码如下：（依次判断1-10个编码，第一个编码”John likes” : 1在句子中出现则为1，否则为0）
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0]

2）N-gram

同2-gram，每个句子中相邻的N个单词用一个编码表示，不再是以前的一个单词一个编码

3）优缺点

优点： 考虑了词的顺序
缺点： 词表的膨胀

语言模型
一句话 (词组合) 出现的概率

 

p(w1,...,wm)=∏i=1mP(wi|w1,...,wi−1)

Unigram/1-gram

 

P(Marylikestoo)=P(too|Mark,likes)∗P(likes|Mary)∗P(Mary)=P(too)∗P(likes)∗P(Mary)

Bi-gram/2-gram

 

P(Marylikestoo)=P(too|Mark,likes)∗P(likes|Mary)∗P(Mary)=P(too|likes)∗P(likes|Marry)∗P(Mary)

不足：无法衡量词向量之间的关系，同时向量太稀疏

2、共现矩阵

主要用于发现主题，解决词向量相近关系的表示；
将共现矩阵行(列)作为词向量

例如：语料库如下：
• I like deep learning.
• I like NLP.
• I enjoy flying.

则共现矩阵表示如下：（使用对称的窗函数（左右window length都为1) ）

例如：“I like”出现在第1，2句话中，一共出现2次，所以=2。
对称的窗口指的是，“like I”也是2次

将共现矩阵行(列)作为词向量表示后，可以知道like，enjoy都是在I附近且统计数目大约相等，他们意思相近

共现矩阵不足：
面临稀疏性问题、向量维数随着词典大小线性增长

解决：SVD、PCA降维，但是计算量大

3、word2vec

前面方法需要存储的数据过大，这里主要是保存参数来节省，需要时候再通过计算参数得出结果。原理是通过浅层的神经网络训练（input是onehot词向量，output是预测的词向量，比如“我喜欢自学习”，input=“我”和“学习”，out=“喜欢”，input=(0001000)的话，输出时候1的位置是概率，P“喜欢”=1，语料库中的其他词则是P=0）