Merge https://github.com/PaddlePaddle/book into recommender_sys

word2vec/.gitignore

+data/train.list
+data/test.list
+data/simple-examples*

word2vec/README.md

-TODO: Base on [this tutorial](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/doc/tutorials/embedding_model/index_en.md).
+# 词向量
+
+## 背景介绍
+
+本章我们介绍词的向量表征，也称为word embedding。词向量是自然语言处理中常见的一个操作，是搜索引擎、广告系统、推荐系统等互联网服务背后常见的基础技术。
+
+在这些互联网服务里，我们经常要比较两个词或者两段文本之间的相关性。为了做这样的比较，我们往往先要把词表示成计算机适合处理的方式。最自然的方式恐怕莫过于向量空间模型(vector space model)。 
+在这种方式里，每个词被表示成一个实数向量（one-hot vector），其长度为字典大小，每个维度对应一个字典里的每个词，除了这个词对应维度上的值是1，其他元素都是0。
+
+One-hot vector虽然自然，但是用处有限。比如，在互联网广告系统里，如果用户输入的query是“母亲节”，而有一个广告的关键词是“康乃馨”。虽然按照常理，我们知道这两个词之间是有联系的——母亲节通常应该送给母亲一束康乃馨；但是这两个词对应的one-hot vectors之间的距离度量，无论是欧氏距离还是余弦相似度(cosine similarity)，由于其向量正交，都认为这两个词毫无相关性。 得出这种与我们相悖的结论的根本原因是：每个词本身的信息量都太小。所以，仅仅给定两个词，不足以让我们准确判别它们是否相关。要想精确计算相关性，我们还需要更多的信息——从大量数据里通过机器学习方法归纳出来的知识。
+
+在机器学习领域里，各种“知识”被各种模型表示，词向量模型(word embedding model)就是其中的一类。通过词向量模型可将一个 one-hot vector映射到一个维度更低的实数向量（embedding vector），如$embedding(母亲节) = [0.3, 4.2, -1.5, ...], embedding(康乃馨) = [0.2, 5.6, -2.3, ...]$。在这个映射到的实数向量表示中，希望两个语义（或用法）上相似的词对应的词向量“更像”，这样如“母亲节”和“康乃馨”的对应词向量的余弦相似度就不再为零了。
+
+词向量模型可以是概率模型、共生矩阵(co-occurrence matrix)模型或神经元网络模型。在用神经网络求词向量之前，传统做法是统计一个词语的共生矩阵$X$。$X$是一个$|V| \times |V|$ 大小的矩阵，$X_{ij}$表示在所有语料中，词汇表`V`(vocabulary)中第i个词和第j个词同时出现的词数，$|V|$为词汇表的大小。对$X$做矩阵分解（如奇异值分解，Singular Value Decomposition \[[5](#参考文献)\]），得到的$U$即视为所有词的词向量：
+
+$$X = USV^T$$
+
+但这样的传统做法有很多问题：<br/>
+1) 由于很多词没有出现，导致矩阵极其稀疏，因此需要对词频做额外处理来达到好的矩阵分解效果；<br/>
+2) 矩阵非常大，维度太高(通常达到$10^6*10^6$的数量级)；<br/>
+3) 需要手动去掉停用词（如although, a,...），不然这些频繁出现的词也会影响矩阵分解的效果。
+
+
+基于神经网络的模型不需要计算存储一个在全语料上统计的大表，而是通过学习语义信息得到词向量，因此能很好地解决以上问题。在本章里，我们将展示基于神经网络训练词向量的细节，以及如何用PaddlePaddle训练一个词向量模型。
+
+
+## 效果展示
+
+本章中，当词向量训练好后，我们可以用数据可视化算法t-SNE\[[4](#参考文献)\]画出词语特征在二维上的投影（如下图所示）。从图中可以看出，语义相关的词语（如a, the, these; big, huge）在投影上距离很近，语意无关的词（如say, business; decision, japan）在投影上的距离很远。
+
+<p align="center">
+	<img src = "image/2d_similarity.png"><br/>
+	图1. 词向量的二维投影
+</p>
+
+另一方面，我们知道两个向量的余弦值在$[-1,1]$的区间内：两个完全相同的向量余弦值为1, 两个相互垂直的向量之间余弦值为0，两个方向完全相反的向量余弦值为-1，即相关性和余弦值大小成正比。因此我们还可以计算两个词向量的余弦相似度:
+```
+similarity: 0.899180685161
+please input two words: big huge
+
+please input two words: from company
+similarity: -0.0997506977351
+```
+
+以上结果可以通过运行`calculate_dis.py`, 加载字典里的单词和对应训练特征结果得到，我们将在[应用模型](#应用模型)中详细描述用法。
+
+
+## 模型概览
+
+在这里我们介绍三个训练词向量的模型：N-gram模型，CBOW模型和Skip-gram模型，它们的中心思想都是通过上下文得到一个词出现的概率。对于N-gram模型，我们会先介绍语言模型的概念，并在之后的[训练模型](#训练模型)中，带大家用PaddlePaddle实现它。而后两个模型，是近年来最有名的神经元词向量模型，由 Tomas Mikolov 在Google 研发\[[3](#参考文献)\]，虽然它们很浅很简单，但训练效果很好。
+
+### 语言模型
+
+在介绍词向量模型之前，我们先来引入一个概念：语言模型。
+语言模型旨在为语句的联合概率函数$P(w_1, ..., w_T)$建模, 其中$w_i$表示句子中的第i个词。语言模型的目标是，希望模型对有意义的句子赋予大概率，对没意义的句子赋予小概率。
+这样的模型可以应用于很多领域，如机器翻译、语音识别、信息检索、词性标注、手写识别等，它们都希望能得到一个连续序列的概率。 以信息检索为例，当你在搜索“how long is a football bame”时（bame是一个医学名词），搜索引擎会提示你是否希望搜索"how long is a football game", 这是因为根据语言模型计算出“how long is a football bame”的概率很低，而与bame近似的，可能引起错误的词中，game会使该句生成的概率最大。
+
+对语言模型的目标概率$P(w_1, ..., w_T)$，如果假设文本中每个词都是相互独立的，则整句话的联合概率可以表示为其中所有词语条件概率的乘积，即：
+
+$$P(w_1, ..., w_T) = \prod_{t=1}^TP(w_t)$$
+
+然而我们知道语句中的每个词出现的概率都与其前面的词紧密相关, 所以实际上通常用条件概率表示语言模型：
+
+$$P(w_1, ..., w_T) = \prod_{t=1}^TP(w_t | w_1, ... , w_{t-1})$$
+
+
+
+### N-gram neural model 
+
+在计算语言学中，n-gram是一种重要的文本表示方法，表示一个文本中连续的n个项。基于具体的应用场景，每一项可以是一个字母、单词或者音节。 n-gram模型也是统计语言模型中的一种重要方法，用n-gram训练语言模型时，一般用每个n-gram的历史n-1个词语组成的内容来预测第n个词。
+
+Yoshua Bengio等科学家就于2003年在著名论文 Neural Probabilistic Language Models \[[1](#参考文献)\] 中介绍如何学习一个神经元网络表示的词向量模型。文中的神经概率语言模型（Neural Network Language Model，NNLM）通过一个线性映射和一个非线性隐层连接，同时学习了语言模型和词向量，即通过学习大量语料得到词语的向量表达，通过这些向量得到整个句子的概率。用这种方法学习语言模型可以克服维度灾难（curse of dimensionality）,即训练和测试数据不同导致的模型不准。注意：由于“神经概率语言模型”说法较为泛泛，我们在这里不用其NNLM的本名，考虑到其具体做法，本文中称该模型为N-gram neural model。
+
+我们在上文中已经讲到用条件概率建模语言模型，即一句话中第$t$个词的概率和该句话的前$t-1$个词相关。可实际上越远的词语其实对该词的影响越小，那么如果考虑一个n-gram, 每个词都只受其前面`n-1`个词的影响，则有：
+
+$$P(w_1, ..., w_T) = \prod_{t=n}^TP(w_t|w_{t-1}, w_{t-2}, ..., w_{t-n+1})$$
+
+给定一些真实语料，这些语料中都是有意义的句子，N-gram模型的优化目标则是最大化目标函数:
+
+$$\frac{1}{T}\sum_t f(w_t, w_{t-1}, ..., w_{t-n+1};\theta) + R(\theta)$$
+
+其中$f(w_t, w_{t-1}, ..., w_{t-n+1})$表示根据历史n-1个词得到当前词$w_t$的条件概率，$R(\theta)$表示参数正则项。
+<p align="center">	
+   	<img src="image/nnlm.png"><br/>
+   	图2. N-gram神经网络模型
+</p>
+
+图2展示了N-gram神经网络模型，从下往上看，该模型分为以下几个部分：
+ - 对于每个样本，模型输入$w_{t-n+1},...w_{t-1}$, 输出句子第t个词为字典中`|V|`个词的概率。
+ 
+   每个输入词$w_{t-n+1},...w_{t-1}$首先通过映射矩阵映射到词向量$C(w_{t-n+1}),...C(w_{t-1})$。
+ 
+ - 然后所有词语的词向量连接成一个大向量，并经过一个非线性映射得到历史词语的隐层表示：
+ 
+	$$g=Utanh(\theta^Tx + b_1) + Wx + b_2$$
+	
+    其中，$x$为所有词语的词向量连接成的大向量，表示文本历史特征；$\theta$、$U$、$b_1$、$b_2$和$W$分别为词向量层到隐层连接的参数。$g$表示未经归一化的所有输出单词概率，$g_i$表示未经归一化的字典中第$i$个单词的输出概率。
+
+ - 根据softmax的定义，通过归一化$g_i$, 生成目标词$w_t$的概率为：
+ 
+  $$P(w_t | w_1, ..., w_{t-n+1}) = \frac{e^{g_{w_t}}}{\sum_i^{|V|} e^{g_i}}$$
+
+ - 整个网络的损失值(cost)为多类分类交叉熵，用公式表示为
+
+   $$J(\theta) = -\sum_{i=1}^N\sum_{c=1}^{|V|}y_k^{i}log(softmax(g_k^i))$$ 
+
+   其中$y_k^i$表示第$i$个样本第$k$类的真实标签(0或1)，$softmax(g_k^i)$表示第i个样本第k类softmax输出的概率。
+   
+
+
+### Continuous Bag-of-Words model(CBOW) 
+
+CBOW模型通过一个词的上下文（各N个词）预测当前词。当N=2时，模型如下图所示：
+<p align="center">	
+	<img src="image/cbow.png"><br/>
+	图3. CBOW模型
+</p>
+
+具体来说，不考虑上下文的词语输入顺序，CBOW是用上下文词语的词向量的均值来预测当前词。即：
+
+$$context = \frac{x_{t-1} + x_{t-2} + x_{t+1} + x_{t+2}}{4}$$
+
+其中$x_t$为第$t$个词的词向量，分类分数（score）向量 $z=U*context$，最终的分类$y$采用softmax，损失函数采用多类分类交叉熵。
+
+### Skip-gram model 
+
+CBOW的好处是对上下文词语的分布在词向量上进行了平滑，去掉了噪声，因此在小数据集上很有效。而Skip-gram的方法中，用一个词预测其上下文，得到了当前词上下文的很多样本，因此可用于更大的数据集。
+<p align="center">	
+	<img src="image/skipgram.png"><br/>
+	图4. Skip-gram模型
+</p>
+如上图所示，Skip-gram模型的具体做法是，将一个词的词向量映射到$2n$个词的词向量（$2n$表示当前输入词的前后各$n$个词），然后分别通过softmax得到这$2n$个词的分类损失值之和。
+
+
+
+## 数据准备
+	
+### 数据介绍与下载
+
+本教程使用Penn Tree Bank (PTB)数据集。PTB数据集较小，训练速度快，应用于Mikolov的公开语言模型训练工具\[[2](#参考文献)\]中。其统计情况如下：
+
+<p align="center">
+<table>
+	<tr>
+		<td>训练数据</td>
+		<td>验证数据</td>
+		<td>测试数据</td>
+	</tr>
+	<tr>
+		<td>ptb.train.txt</td>
+		<td>ptb.valid.txt</td>
+		<td>ptb.test.txt</td>
+	</tr>
+	<tr>
+		<td>42068句</td>
+		<td>3370句</td>
+		<td>3761句</td>
+	</tr>
+</table>
+</p>
+
+执行以下命令，可下载该数据集，并分别将训练数据和验证数据输入`train.list`和`test.list`文件中，供PaddlePaddle训练时使用。
+
+```bash
+./data/getdata.sh
+```
+
+	
+### 提供数据给PaddlePaddle
+
+1. 使用initializer函数进行dataprovider的初始化，包括字典的建立（build_dict函数中）和PaddlePaddle输入字段的格式定义。注意：这里N为n-gram模型中的`n`, 本章代码中，定义$N=5$, 表示在PaddlePaddle训练时，每条数据的前4个词用来预测第5个词。大家也可以根据自己的数据和需求自行调整N，但调整的同时要在模型配置文件中加入/减少相应输入字段。
+
+    ```python
+    from paddle.trainer.PyDataProvider2 import *
+    import collections
+    import logging
+    import pdb
+    
+    logging.basicConfig(
+        format='[%(levelname)s %(asctime)s %(filename)s:%(lineno)s] %(message)s', )
+    logger = logging.getLogger('paddle')
+    logger.setLevel(logging.INFO)
+    
+    N = 5  # Ngram
+    cutoff = 50  # select words with frequency > cutoff to dictionary
+    def build_dict(ftrain, fdict):
+    	sentences = []
+        with open(ftrain) as fin:
+            for line in fin:
+                line = ['<s>'] + line.strip().split() + ['<e>']
+                sentences += line
+        wordfreq = collections.Counter(sentences)
+        wordfreq = filter(lambda x: x[1] > cutoff, wordfreq.items())
+        dictionary = sorted(wordfreq, key = lambda x: (-x[1], x[0]))
+        words, _ = list(zip(*dictionary))
+        for word in words:
+            print >> fdict, word
+        word_idx = dict(zip(words, xrange(len(words))))
+        logger.info("Dictionary size=%s" %len(words))
+        return word_idx
+    
+    def initializer(settings, srcText, dictfile, **xargs):
+        with open(dictfile, 'w') as fdict:
+            settings.dicts = build_dict(srcText, fdict)
+        input_types = []
+        for i in xrange(N):
+            input_types.append(integer_value(len(settings.dicts)))
+        settings.input_types = input_types
+    ```
+
+2. 使用process函数中将数据逐一提供给PaddlePaddle。具体来说，将每句话前面补上N-1个开始符号 `<s>`, 末尾补上一个结束符号 `<e>`，然后以N为窗口大小，从头到尾每次向右滑动窗口并生成一条数据。
+
+    ```python
+    @provider(init_hook=initializer)
+    def process(settings, filename):
+        UNKID = settings.dicts['<unk>']
+        with open(filename) as fin:
+            for line in fin:
+                line = ['<s>']*(N-1)  + line.strip().split() + ['<e>']
+                line = [settings.dicts.get(w, UNKID) for w in line]
+                for i in range(N, len(line) + 1):
+                    yield line[i-N: i]
+    ```
+    
+    如"I have a dream" 一句提供了5条数据:
+    
+    > `<s> <s> <s> <s> I `<br/>
+    > `<s> <s> <s> I have`<br/>
+    > `<s> <s> I have a `<br/>
+    > `<s> I have a dream`<br/>
+    > `I have a dream <e>`<br/>
+
+
+
+## 模型配置说明
+
+### 数据定义
+
+通过`define_py_data_sources2`函数从dataprovider中读入数据，其中args指定了训练文本(srcText)和词汇表(dictfile)。
+
+```python
+from paddle.trainer_config_helpers import *
+import math
+
+args = {'srcText': 'data/simple-examples/data/ptb.train.txt',
+        'dictfile': 'data/vocabulary.txt'}
+		
+define_py_data_sources2(
+    train_list="data/train.list",
+    test_list="data/test.list",
+    module="dataprovider",
+    obj="process",
+    args=args)
+```
+
+### 算法配置
+
+在这里，我们指定了模型的训练参数, L2正则项系数、学习率和batch size。
+
+```python
+settings(
+    batch_size=100, regularization=L2Regularization(8e-4), learning_rate=3e-3)
+```
+
+### 模型结构
+
+本配置的模型结构如下图所示：
+
+<p align="center">	
+	<img src="image/ngram.png"><br/>
+	图5. 模型配置中的N-gram神经网络模型
+</p>
+
+1. 定义参数维度和和数据输入。
+
+    ```python
+    dictsize = 1953 # 字典大小
+    embsize = 32 # 词向量维度
+    hiddensize = 256 # 隐层维度
+    
+    firstword = data_layer(name = "firstw", size = dictsize)
+    secondword = data_layer(name = "secondw", size = dictsize)
+    thirdword = data_layer(name = "thirdw", size = dictsize)
+    fourthword = data_layer(name = "fourthw", size = dictsize)
+    nextword = data_layer(name = "fifthw", size = dictsize)
+    ```
+
+2. 将$w_t$之前的$n-1$个词 $w_{t-n+1},...w_{t-1}$，通过$|V|\times D$的矩阵映射到D维词向量（本例中取D=32）。
+	
+	```python	
+	def wordemb(inlayer):
+		wordemb = table_projection(
+        input = inlayer,
+        size = embsize,
+        param_attr=ParamAttr(name = "_proj",
+            initial_std=0.001, # 参数初始化标准差
+            l2_rate= 0,))      # 词向量不需要稀疏化，因此其l2_rate设为0
+    return wordemb
+
+	Efirst = wordemb(firstword)
+	Esecond = wordemb(secondword)
+	Ethird = wordemb(thirdword)
+	Efourth = wordemb(fourthword)
+	```
+
+3. 接着，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 = concat_layer(input = [Efirst, Esecond, Ethird, Efourth])
+	```
+4. 然后，将历史文本特征经过一个全连接得到文本隐层特征。
+
+    ```python
+	hidden1 = fc_layer(
+	        input = contextemb,
+	        size = hiddensize,
+	        act = SigmoidActivation(),
+	        layer_attr = ExtraAttr(drop_rate=0.5),
+	        bias_attr = ParamAttr(learning_rate = 2),
+	        param_attr = ParamAttr(
+	            initial_std = 1./math.sqrt(embsize*8),
+	            learning_rate = 1))
+    ```
+	
+5. 最后，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
+	# use context embedding to predict nextword
+	predictword = fc_layer(
+	        input = hidden1,
+	        size = dictsize,
+	        bias_attr = ParamAttr(learning_rate = 2),
+	        act = SoftmaxActivation())
+	```
+
+6. 网络的损失函数为多分类交叉熵，可直接调用`classification_cost`函数。
+
+	```python
+	cost = classification_cost(
+	        input = predictword,
+	        label = nextword)
+	# network input and output
+	outputs(cost)
+	```
+	
+##训练模型
+
+模型训练命令为`./train.sh`。脚本内容如下，其中指定了总共需要执行30个pass。
+
+```bash
+paddle train \
+       --config ngram.py \
+       --use_gpu=1 \
+       --dot_period=100 \
+       --log_period=3000 \
+       --test_period=0 \
+       --save_dir=model \
+       --num_passes=30
+```
+
+一个pass的训练日志如下所示：
+
+```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。
+
+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：
+
+```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, ......
+......
+```
+
+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。
+	
+### 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
+
+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）：
+
+```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, ......
+......
+```
+	
+	
+
+### 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：
+
+```bash
+python calculate_dis.py data/vocabulary.txt model/pass-00029/_proj.txt
+```
+ 
+ 
+## 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。
+
+
+## 参考文献
+1. Bengio Y, Ducharme R, Vincent P, et al. [A neural probabilistic language model](http://www.jmlr.org/papers/volume3/bengio03a/bengio03a.pdf)[J]. journal of machine learning research, 2003, 3(Feb): 1137-1155.
+2. Mikolov T, Kombrink S, Deoras A, et al. [Rnnlm-recurrent neural network language modeling toolkit](http://www.fit.vutbr.cz/~imikolov/rnnlm/rnnlm-demo.pdf)[C]//Proc. of the 2011 ASRU Workshop. 2011: 196-201.
+3. Mikolov T, Chen K, Corrado G, et al. [Efficient estimation of word representations in vector space](https://arxiv.org/pdf/1301.3781.pdf)[J]. arXiv preprint arXiv:1301.3781, 2013.
+4. Maaten L, Hinton G. [Visualizing data using t-SNE](https://lvdmaaten.github.io/publications/papers/JMLR_2008.pdf)[J]. Journal of Machine Learning Research, 2008, 9(Nov): 2579-2605.
+5. https://en.wikipedia.org/wiki/Singular_value_decomposition

word2vec/calculate_dis.py

+# Copyright (c) 2016 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved
+#
+# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+# you may not use this file except in compliance with the License.
+# You may obtain a copy of the License at
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+# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+# See the License for the specific language governing permissions and
+# limitations under the License.
+"""
+Example:
+    python calculate_dis.py DICTIONARYTXT FEATURETXT
+
+Required arguments:
+    DICTIONARYTXT    the dictionary generated in dataprovider
+    FEATURETXT       the text format word feature, one line for one word
+"""
+
+import numpy as np
+from argparse import ArgumentParser
+
+
+def load_dict(fdict):
+    words = [line.strip() for line in fdict.readlines()]
+    dictionary = dict(zip(words, xrange(len(words))))
+    return dictionary
+
+
+def load_emb(femb):
+    feaBank = []
+    flag_firstline = True
+    for line in femb:
+        if flag_firstline:
+            flag_firstline = False
+            continue
+        fea = np.array([float(x) for x in line.strip().split(',')])
+        normfea = fea * 1.0 / np.linalg.norm(fea)
+        feaBank.append(normfea)
+    return feaBank
+
+
+def calcos(id1, id2, Fea):
+    f1 = Fea[id1]
+    f2 = Fea[id2]
+    return np.dot(f1.transpose(), f2)
+
+
+def get_wordidx(w, Dict):
+    if w not in Dict:
+        print 'ERROR: %s not in the dictionary' % w
+        return -1
+    return Dict[w]
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    parser = ArgumentParser()
+    parser.add_argument('dict', help='dictionary file')
+    parser.add_argument('fea', help='feature file')
+    args = parser.parse_args()
+
+    with open(args.dict) as fdict:
+        word_dict = load_dict(fdict)
+
+    with open(args.fea) as ffea:
+        word_fea = load_emb(ffea)
+
+    while True:
+        w1, w2 = raw_input("please input two words: ").split()
+        w1_id = get_wordidx(w1, word_dict)
+        w2_id = get_wordidx(w2, word_dict)
+        if w1_id == -1 or w2_id == -1:
+            continue
+        print 'similarity: %s' % (calcos(w1_id, w2_id, word_fea))

word2vec/data/getdata.sh

+#!/bin/bash
+set -e
+
+wget http://www.fit.vutbr.cz/~imikolov/rnnlm/simple-examples.tgz
+tar -zxf simple-examples.tgz
+echo `pwd`/simple-examples/data/ptb.train.txt > train.list
+echo `pwd`/simple-examples/data/ptb.valid.txt > test.list

word2vec/dataprovider.py

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+# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+# See the License for the specific language governing permissions and
+# limitations under the License.
+
+from paddle.trainer.PyDataProvider2 import *
+import collections
+import logging
+import pdb
+
+logging.basicConfig(
+    format='[%(levelname)s %(asctime)s %(filename)s:%(lineno)s] %(message)s', )
+logger = logging.getLogger('paddle')
+logger.setLevel(logging.INFO)
+
+N = 5  # Ngram
+cutoff = 50  # select words with frequency > cutoff to dictionary
+
+
+def build_dict(ftrain, fdict):
+    sentences = []
+    with open(ftrain) as fin:
+        for line in fin:
+            line = ['<s>'] + line.strip().split() + ['<e>']
+            sentences += line
+    wordfreq = collections.Counter(sentences)
+    wordfreq = filter(lambda x: x[1] > cutoff, wordfreq.items())
+    dictionary = sorted(wordfreq, key=lambda x: (-x[1], x[0]))
+    words, _ = list(zip(*dictionary))
+    for word in words:
+        print >> fdict, word
+    word_idx = dict(zip(words, xrange(len(words))))
+    logger.info("Dictionary size=%s" % len(words))
+    return word_idx
+
+
+def initializer(settings, srcText, dictfile, **xargs):
+    with open(dictfile, 'w') as fdict:
+        settings.dicts = build_dict(srcText, fdict)
+    input_types = []
+    for i in xrange(N):
+        input_types.append(integer_value(len(settings.dicts)))
+    settings.input_types = input_types
+
+
+@provider(init_hook=initializer)
+def process(settings, filename):
+    UNKID = settings.dicts['<unk>']
+    with open(filename) as fin:
+        for line in fin:
+            line = ['<s>'] * (N - 1) + line.strip().split() + ['<e>']
+            line = [settings.dicts.get(w, UNKID) for w in line]
+            for i in range(N, len(line) + 1):
+                yield line[i - N:i]

word2vec/format_convert.py

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+# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+# See the License for the specific language governing permissions and
+# limitations under the License.
+"""
+Example:
+    python format_convert.py --b2t -i INPUT -o OUTPUT -d DIM
+    python format_convert.py --t2b -i INPUT -o OUTPUT
+
+Options:
+    -h, --help  show this help message and exit
+    --b2t       convert parameter file of embedding model from binary to text
+    --t2b       convert parameter file of embedding model from text to binary
+    -i INPUT    input parameter file name
+    -o OUTPUT   output parameter file name
+    -d DIM      dimension of parameter
+"""
+from optparse import OptionParser
+import struct
+
+
+def binary2text(input, output, paraDim):
+    """
+    Convert a binary parameter file of embedding model to be a text file.  
+    input: the name of input binary parameter file, the format is:
+           1) the first 16 bytes is filehead:
+                version(4 bytes): version of paddle, default = 0
+                floatSize(4 bytes): sizeof(float) = 4
+                paraCount(8 bytes): total number of parameter
+           2) the next (paraCount * 4) bytes is parameters, each has 4 bytes 
+    output: the name of output text parameter file, for example:
+           0,4,32156096
+           -0.7845433,1.1937413,-0.1704215,...
+           0.0000909,0.0009465,-0.0008813,...
+           ...
+           the format is:
+           1) the first line is filehead: 
+              version=0, floatSize=4, paraCount=32156096
+           2) other lines print the paramters
+              a) each line prints paraDim paramters splitted by ','
+              b) there is paraCount/paraDim lines (embedding words)
+    paraDim: dimension of parameters 
+    """
+    fi = open(input, "rb")
+    fo = open(output, "w")
+    """
+    """
+    version, floatSize, paraCount = struct.unpack("iil", fi.read(16))
+    newHead = ','.join([str(version), str(floatSize), str(paraCount)])
+    print >> fo, newHead
+
+    bytes = 4 * int(paraDim)
+    format = "%df" % int(paraDim)
+    context = fi.read(bytes)
+    line = 0
+
+    while context:
+        numbers = struct.unpack(format, context)
+        lst = []
+        for i in numbers:
+            lst.append('%8.7f' % i)
+        print >> fo, ','.join(lst)
+        context = fi.read(bytes)
+        line += 1
+    fi.close()
+    fo.close()
+    print "binary2text finish, total", line, "lines"
+
+
+def get_para_count(input):
+    """
+    Compute the total number of embedding parameters in input text file. 
+    input: the name of input text file
+    """
+    numRows = 1
+    paraDim = 0
+    with open(input) as f:
+        line = f.readline()
+        paraDim = len(line.split(","))
+        for line in f:
+            numRows += 1
+    return numRows * paraDim
+
+
+def text2binary(input, output, paddle_head=True):
+    """
+    Convert a text parameter file of embedding model to be a binary file.
+    input: the name of input text parameter file, for example:
+           -0.7845433,1.1937413,-0.1704215,...
+           0.0000909,0.0009465,-0.0008813,... 
+           ...
+           the format is:
+           1) it doesn't have filehead
+           2) each line stores the same dimension of parameters, 
+              the separator is commas ','
+    output: the name of output binary parameter file, the format is:
+           1) the first 16 bytes is filehead: 
+             version(4 bytes), floatSize(4 bytes), paraCount(8 bytes)
+           2) the next (paraCount * 4) bytes is parameters, each has 4 bytes
+    """
+    fi = open(input, "r")
+    fo = open(output, "wb")
+
+    newHead = struct.pack("iil", 0, 4, get_para_count(input))
+    fo.write(newHead)
+
+    count = 0
+    for line in fi:
+        line = line.strip().split(",")
+        for i in range(0, len(line)):
+            binary_data = struct.pack("f", float(line[i]))
+            fo.write(binary_data)
+        count += 1
+    fi.close()
+    fo.close()
+    print "text2binary finish, total", count, "lines"
+
+
+def main():
+    """
+    Main entry for running format_convert.py 
+    """
+    usage = "usage: \n" \
+            "python %prog --b2t -i INPUT -o OUTPUT -d DIM \n" \
+            "python %prog --t2b -i INPUT -o OUTPUT"
+    parser = OptionParser(usage)
+    parser.add_option(
+        "--b2t",
+        action="store_true",
+        help="convert parameter file of embedding model from binary to text")
+    parser.add_option(
+        "--t2b",
+        action="store_true",
+        help="convert parameter file of embedding model from text to binary")
+    parser.add_option(
+        "-i", action="store", dest="input", help="input parameter file name")
+    parser.add_option(
+        "-o", action="store", dest="output", help="output parameter file name")
+    parser.add_option(
+        "-d", action="store", dest="dim", help="dimension of parameter")
+    (options, args) = parser.parse_args()
+    if options.b2t:
+        binary2text(options.input, options.output, options.dim)
+    if options.t2b:
+        text2binary(options.input, options.output)
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    main()

word2vec/ngram.py

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+
+from paddle.trainer_config_helpers import *
+
+import math
+
+#################### Data Configure ####################
+args = {
+    'srcText': 'data/simple-examples/data/ptb.train.txt',
+    'dictfile': 'data/vocabulary.txt'
+}
+define_py_data_sources2(
+    train_list="data/train.list",
+    test_list="data/test.list",
+    module="dataprovider",
+    obj="process",
+    args=args)
+
+settings(
+    batch_size=100, regularization=L2Regularization(8e-4), learning_rate=3e-3)
+
+dictsize = 1953
+embsize = 32
+hiddensize = 256
+
+firstword = data_layer(name="firstw", size=dictsize)
+secondword = data_layer(name="secondw", size=dictsize)
+thirdword = data_layer(name="thirdw", size=dictsize)
+fourthword = data_layer(name="fourthw", size=dictsize)
+nextword = data_layer(name="fifthw", size=dictsize)
+
+
+# construct word embedding for each datalayer
+def wordemb(inlayer):
+    wordemb = table_projection(
+        input=inlayer,
+        size=embsize,
+        param_attr=ParamAttr(
+            name="_proj",
+            initial_std=0.001,
+            learning_rate=1,
+            l2_rate=0, ))
+    return wordemb
+
+
+Efirst = wordemb(firstword)
+Esecond = wordemb(secondword)
+Ethird = wordemb(thirdword)
+Efourth = wordemb(fourthword)
+
+# concatentate Ngram embeddings into context embedding
+contextemb = concat_layer(input=[Efirst, Esecond, Ethird, Efourth])
+hidden1 = fc_layer(
+    input=contextemb,
+    size=hiddensize,
+    act=SigmoidActivation(),
+    layer_attr=ExtraAttr(drop_rate=0.5),
+    bias_attr=ParamAttr(learning_rate=2),
+    param_attr=ParamAttr(
+        initial_std=1. / math.sqrt(embsize * 8), learning_rate=1))
+
+# use context embedding to predict nextword
+predictword = fc_layer(
+    input=hidden1,
+    size=dictsize,
+    bias_attr=ParamAttr(learning_rate=2),
+    act=SoftmaxActivation())
+
+cost = classification_cost(input=predictword, label=nextword)
+
+# network input and output
+outputs(cost)

word2vec/train.sh

+#!/bin/bash
+set -e
+
+paddle train \
+       --config ngram.py \
+       --use_gpu=1 \
+       --dot_period=100 \
+       --log_period=3000 \
+       --test_period=0 \
+       --save_dir=model \
+       --num_passes=30