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PaddlePaddle / book

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提交 252636fd 编写于 作者: Y Yu Yang
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word2vec/README.md
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# 词向量
本教程源代码目录在[book/word2vec](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/word2vec)， 初次使用请参考PaddlePaddle[安装教程](http://www.paddlepaddle.org/doc_cn/build_and_install/index.html)。
......@@ -225,38 +226,38 @@ def wordemb(inlayer):
- 定义输入层接受的数据类型以及名字。
```python
def main():
paddle.init(use_gpu=False, trainer_count=1) # 初始化PaddlePaddle
word_dict = paddle.dataset.imikolov.build_dict()
dict_size = len(word_dict)
# 每个输入层都接受整形数据，这些数据的范围是[0, dict_size)
firstword = paddle.layer.data(
paddle.init(use_gpu=False, trainer_count=3) # 初始化PaddlePaddle
word_dict = paddle.dataset.imikolov.build_dict()
dict_size = len(word_dict)
# 每个输入层都接受整形数据，这些数据的范围是[0, dict_size)
firstword = paddle.layer.data(
name="firstw", type=paddle.data_type.integer_value(dict_size))
secondword = paddle.layer.data(
secondword = paddle.layer.data(
name="secondw", type=paddle.data_type.integer_value(dict_size))
thirdword = paddle.layer.data(
thirdword = paddle.layer.data(
name="thirdw", type=paddle.data_type.integer_value(dict_size))
fourthword = paddle.layer.data(
fourthword = paddle.layer.data(
name="fourthw", type=paddle.data_type.integer_value(dict_size))
nextword = paddle.layer.data(
nextword = paddle.layer.data(
name="fifthw", type=paddle.data_type.integer_value(dict_size))
Efirst = wordemb(firstword)
Esecond = wordemb(secondword)
Ethird = wordemb(thirdword)
Efourth = wordemb(fourthword)
Efirst = wordemb(firstword)
Esecond = wordemb(secondword)
Ethird = wordemb(thirdword)
Efourth = wordemb(fourthword)
```
- 将这n-1个词向量经过concat_layer连接成一个大向量作为历史文本特征。
```python
contextemb = paddle.layer.concat(input=[Efirst, Esecond, Ethird, Efourth])
contextemb = paddle.layer.concat(input=[Efirst, Esecond, Ethird, Efourth])
```
- 将历史文本特征经过一个全连接得到文本隐层特征。
```python
hidden1 = paddle.layer.fc(input=contextemb,
hidden1 = paddle.layer.fc(input=contextemb,
size=hiddensize,
act=paddle.activation.Sigmoid(),
layer_attr=paddle.attr.Extra(drop_rate=0.5),
......@@ -269,7 +270,7 @@ def main():
- 将文本隐层特征，再经过一个全连接，映射成一个$|V|$维向量，同时通过softmax归一化得到这`|V|`个词的生成概率。
```python
predictword = paddle.layer.fc(input=hidden1,
predictword = paddle.layer.fc(input=hidden1,
size=dict_size,
bias_attr=paddle.attr.Param(learning_rate=2),
act=paddle.activation.Softmax())
......@@ -288,11 +289,11 @@ cost = paddle.layer.classification_cost(input=predictword, label=nextword)
- 正则化（regularization）： 是防止网络过拟合的一种手段，此处采用L2正则化。
```python
parameters = paddle.parameters.create(cost)
adam_optimizer = paddle.optimizer.Adam(
parameters = paddle.parameters.create(cost)
adam_optimizer = paddle.optimizer.Adam(
learning_rate=3e-3,
regularization=paddle.optimizer.L2Regularization(8e-4))
trainer = paddle.trainer.SGD(cost, parameters, adam_optimizer)
trainer = paddle.trainer.SGD(cost, parameters, adam_optimizer)
```
下一步，我们开始训练过程。`paddle.dataset.imikolov.train()`和`paddle.dataset.imikolov.test()`分别做训练和测试数据集。这两个函数各自返回一个reader——PaddlePaddle中的reader是一个Python函数，每次调用的时候返回一个Python generator。
......@@ -300,112 +301,94 @@ cost = paddle.layer.classification_cost(input=predictword, label=nextword)
`paddle.batch`的输入是一个reader，输出是一个batched reader —— 在PaddlePaddle里，一个reader每次yield一条训练数据，而一个batched reader每次yield一个minbatch。
```python
def event_handler(event):
import gzip
def event_handler(event):
if isinstance(event, paddle.event.EndIteration):
if event.batch_id % 100 == 0:
print "Pass %d, Batch %d, Cost %f, %s" % (
event.pass_id, event.batch_id, event.cost, event.metrics)
if isinstance(event, paddle.event.EndPass):
result = trainer.test(
paddle.batch(
paddle.dataset.imikolov.test(word_dict, N), 32))
print "Pass %d, Batch %d, Cost %f, %s, Testing metrics %s" % (
event.pass_id, event.batch_id, event.cost, event.metrics,
result.metrics)
print "Pass %d, Testing metrics %s" % (event.pass_id, result.metrics)
with gzip.open("model_%d.tar.gz"%event.pass_id, 'w') as f:
parameters.to_tar(f)
trainer.train(
trainer.train(
paddle.batch(paddle.dataset.imikolov.train(word_dict, N), 32),
num_passes=30,
num_passes=100,
event_handler=event_handler)
```
训练过程是完全自动的，event_handler里打印的日志类似如下所示：
...
Pass 0, Batch 25000, Cost 4.251861, {'classification_error_evaluator': 0.84375}
Pass 0, Batch 25100, Cost 4.847692, {'classification_error_evaluator': 0.8125}
Pass 0, Testing metrics {'classification_error_evaluator': 0.7417652606964111}
训练过程是完全自动的，event_handler里打印的日志类似如上所示：
```text
.............................
I1222 09:27:16.477841 12590 TrainerInternal.cpp:162] Batch=3000 samples=300000 AvgCost=5.36135 CurrentCost=5.36135 Eval: classification_error_evaluator=0.818653 CurrentEval: class
ification_error_evaluator=0.818653
.............................
I1222 09:27:22.416700 12590 TrainerInternal.cpp:162] Batch=6000 samples=600000 AvgCost=5.29301 CurrentCost=5.22467 Eval: classification_error_evaluator=0.814542 CurrentEval: class
ification_error_evaluator=0.81043
.............................
I1222 09:27:28.343756 12590 TrainerInternal.cpp:162] Batch=9000 samples=900000 AvgCost=5.22494 CurrentCost=5.08876 Eval: classification_error_evaluator=0.810088 CurrentEval: class
ification_error_evaluator=0.80118
..I1222 09:27:29.128582 12590 TrainerInternal.cpp:179] Pass=0 Batch=9296 samples=929600 AvgCost=5.21786 Eval: classification_error_evaluator=0.809647
I1222 09:27:29.627616 12590 Tester.cpp:111] Test samples=73760 cost=4.9594 Eval: classification_error_evaluator=0.79676
I1222 09:27:29.627713 12590 GradientMachine.cpp:112] Saving parameters to model/pass-00000
```
经过30个pass，我们将得到平均错误率为classification_error_evaluator=0.735611。
## 应用模型
训练模型后，我们可以加载模型参数，用训练出来的词向量初始化其他模型，也可以将模型参数从二进制格式转换成文本格式进行后续应用。
### 初始化其他模型
训练模型后，我们可以加载模型参数，用训练出来的词向量初始化其他模型，也可以将模型查看参数用来做后续应用。
训练好的模型参数可以用来初始化其他模型。具体方法如下：
在PaddlePaddle 训练命令行中，用`--init_model_path` 来定义初始化模型的位置，用`--load_missing_parameter_strategy`指定除了词向量以外的新模型其他参数的初始化策略。注意，新模型需要和原模型共享被初始化参数的参数名。
### 查看词向量
PaddlePaddle训练出来的参数为二进制格式，存储在对应训练pass的文件夹下。这里我们提供了文件`format_convert.py`用来互转PaddlePaddle训练结果的二进制文件和文本格式特征文件。
```bash
python format_convert.py --b2t -i INPUT -o OUTPUT -d DIM
```
其中，INPUT是输入的（二进制）词向量模型名称，OUTPUT是输出的文本模型名称，DIM是词向量参数维度。
PaddlePaddle训练出来的参数可以直接使用`parameters.get()`获取出来。例如查看单词的word的词向量，即为
用法如：
```bash
python format_convert.py --b2t -i model/pass-00029/_proj -o model/pass-00029/_proj.txt -d 32
```
转换后得到的文本文件如下：
```python
embeddings = parameters.get("_proj").reshape(len(word_dict), embsize)
```text
0,4,62496
-0.7444070,-0.1846171,-1.5771370,0.7070392,2.1963732,-0.0091410, ......
-0.0721337,-0.2429973,-0.0606297,0.1882059,-0.2072131,-0.7661019, ......
......
print embeddings[word_dict['word']]
```
其中，第一行是PaddlePaddle 输出文件的格式说明，包含3个属性：<br/>
1) PaddlePaddle的版本号，本例中为0;<br/>
2) 浮点数占用的字节数，本例中为4;<br/>
3) 总计的参数个数, 本例中为62496（即1953*32）;<br/>
第二行及之后的每一行都按顺序表示字典里一个词的特征，用逗号分隔。
[-0.38961065 -0.02392169 -0.00093231 0.36301503 0.13538605 0.16076435
-0.0678709 0.1090285 0.42014077 -0.24119169 -0.31847557 0.20410083
0.04910378 0.19021918 -0.0122014 -0.04099389 -0.16924137 0.1911236
-0.10917275 0.13068172 -0.23079982 0.42699069 -0.27679482 -0.01472992
0.2069038 0.09005053 -0.3282454 0.12717034 -0.24218646 0.25304323
0.19072419 -0.24286366]
### 修改词向量
我们可以对词向量进行修改，并转换成PaddlePaddle参数二进制格式，方法：
```bash
python format_convert.py --t2b -i INPUT -o OUTPUT
```
其中，INPUT是输入的输入的文本词向量模型名称，OUTPUT是输出的二进制词向量模型名称
### 修改词向量
输入的文本格式如下（注意，不包含上面二进制转文本后第一行的格式说明）：
获得到的embedding为一个标准的numpy矩阵。我们可以对这个numpy矩阵进行修改，然后赋值回去。
```text
-0.7444070,-0.1846171,-1.5771370,0.7070392,2.1963732,-0.0091410, ......
-0.0721337,-0.2429973,-0.0606297,0.1882059,-0.2072131,-0.7661019, ......
......
```
```python
def modify_embedding(emb):
# Add your modification here.
pass
modify_embedding(embeddings)
parameters.set("_proj", embeddings)
```
### 计算词语之间的余弦距离
两个向量之间的距离可以用余弦值来表示，余弦值在$[-1,1]$的区间内，向量间余弦值越大，其距离越近。这里我们在`calculate_dis.py`中实现不同词语的距离度量。
用法如下：
```bash
python calculate_dis.py VOCABULARY EMBEDDINGLAYER`
```
其中，`VOCABULARY`是字典，`EMBEDDINGLAYER`是词向量模型，示例如下：
```python
from scipy import spatial
emb_1 = embeddings[word_dict['world']]
emb_2 = embeddings[word_dict['would']]
```bash
python calculate_dis.py data/vocabulary.txt model/pass-00029/_proj.txt
print spatial.distance.cosine(emb_1, emb_2)
```
0.99375076448
## 总结
本章中，我们介绍了词向量、语言模型和词向量的关系、以及如何通过训练神经网络模型获得词向量。在信息检索中，我们可以根据向量间的余弦夹角，来判断query和文档关键词这二者间的相关性。在句法分析和语义分析中，训练好的词向量可以用来初始化模型，以得到更好的效果。在文档分类中，有了词向量之后，可以用聚类的方法将文档中同义词进行分组。希望大家在本章后能够自行运用词向量进行相关领域的研究。
......
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