13 生成词向量之GloVe

在前一篇教程中，我们介绍了Word2Vec模型，这是一个非常流行的生成词向量的方法。今天，我们将继续探讨一种替代的词向量生成方法——GloVe（Global Vectors for Word Representation）。

GloVe简介

GloVe是由斯坦福大学的研究者于2014年提出的。与Word2Vec不同，GloVe的主要思想是利用词与词之间的全局统计信息来生成词向量。具体来说，GloVe通过构建词频矩阵，利用词与上下文之间的共现关系，从而获得词的向量表示。

GloVe模型的核心假设是：对于任何两个词i和j，它们的向量表示$ \mathbf{v}_i $ 和 $ \mathbf{v}_j $之间的关系与它们在语料库中共现的频率存在一定的对应关系。其基本思想可以用以下公式表示：

$$
\frac{P_{ij}}{P_{i}P_{j}} = \mathbf{v}_i^T \mathbf{v}_j + b_i + b_j
$$

其中：

• $P_{ij}$是词i和词j的共现概率；
• $P_i$和$P_j$是词i和词j的单独出现概率；
• $\mathbf{v}_i$和$\mathbf{v}_j$是词i和词j的向量表示；
• $b_i$和$b_j$是偏置项。

通过最小化上述目标函数，GloVe能够学习到词向量。

GloVe的实现步骤

接下来，我们将从以下几个方面详细介绍GloVe的实现步骤：

1. 构建共现矩阵
2. 训练词向量
3. 使用生成的词向量

1. 构建共现矩阵

首先，我们需要处理语料库，生成词与上下文的共现矩阵。假设我们有一段文本，以下是一个简单的例子：

我 爱 自然 语言 处理
自然 语言 处理 是 一个 非常 有趣 的 领域

我们希望统计每个词与其他词的共现次数。假设我们设置上下文窗口为1。

词	自然	语言	处理	我	爱	非常	有趣	的	领域
自然	0	1	1	0	0	0	0	0	0
语言	1	0	1	0	0	0	0	0	0
处理	1	1	0	0	0	0	0	0	0
我	0	0	0	0	0	0	0	0	0
爱	0	0	0	0	0	0	0	0	0
非常	0	0	0	0	0	0	0	0	0
有趣	0	0	0	0	0	0	0	0	0
的	0	0	0	0	0	0	0	0	0
领域	0	0	0	0	0	0	0	0	0

在这个过程中，我们会记录每对词的共现次数以填充共现矩阵。

2. 训练词向量

获得共现矩阵后，我们需要通过优化算法来训练词向量。在这一步，GloVe使用了一个损失函数来最小化词与共现概率的差异。如下所示的损失函数：

$$
J = \sum_{i=1}^{V} \sum_{j=1}^{V} f(X_{ij}) \left( \mathbf{v}_i^T \mathbf{v}j + b_i + b_j - \log(X{ij}) \right)^2
$$

其中：

• $X_{ij}$是共现矩阵的值；
• $f(X_{ij})$是一个权重函数，通常用来减少稀疏共现对损失的影响。

我们可以使用Python和GloVe库来实现这个过程，以下是一个简单的代码示例：

import numpy as np
from glove import Corpus, Glove

# 构建语料库
sentences = [
    ['我', '爱', '自然', '语言', '处理'],
    ['自然', '语言', '处理', '是', '一个', '非常', '有趣', '的', '领域']
]

corpus = Corpus()
corpus.fit(sentences, window=5)
glove = Glove(no_components=10, learning_rate=0.05)
glove.fit(corpus.matrix, epochs=100, no_threads=4, verbose=True)

# 保存模型
glove.save('glove.model')

3. 使用生成的词向量

训练完成后，我们就可以使用生成的词向量进行各种自然语言处理任务，例如：

• 文本分类
• 情感分析
• 语义相似度计算

下面是如何加载训练好的模型并查询词向量的示例代码：

# 加载模型
from glove import Glove

glove = Glove.load('glove.model')

# 查询词向量
word_vector = glove.word_vectors[glove.dictionary['自然']]
print(word_vector)

# 查询相似词
similar_words = glove.most_similar('自然')
print(similar_words)

总结

在本节中，我们学习了GloVe模型的基本原理和实现步骤。从构建共现矩阵，到使用优化算法训练词向量，再到应用这些词向量，我们对GloVe有了一个全面的