使用Chinese-Word-Vectors作为pytorch中的预训练向量
如何在深度学习中使用开源Chinese Word Vectors
摘要:Chinese-Word-Vectors开源项目提供了100多种预训练模型，但在深度学习中使用时，加载预训练向量存在词表重复项问题。本文着重于解决加载问题。
1. 起因
去年半年一直在搭建我的NLP练习项目——为语音识别文本进行标点恢复，使用的技术如下所示：
- 词向量训练
- BiLSTM
- CRF
但是上面的技术在训练网络的时候，词向量是在训练中不断训练得到的。一方面这样的词向量更配合网络的结构，具有任务特定性；但是另一方面，受限于语料大小和计算资源，直接由自己的数据集训练出的词向量肯定是不够泛化，不够强健的。
2. Chinese-Word-Vectors技术方案存在的问题
时至今日，在2019年bert横扫NLP任务之后，使用预训练模型已经不再稀奇。使用预训练的模型可以用更少的训练资源得到较好的效果。即使是使用传统的word2vec也能有效提高模型的泛化性。
Chinese-Word-Vectors是北京师范大学和人民大学的研究者开源出来的100多个中文预训练词向量，所有向量都是在word2vec和skip-gram上训练出来的。
久仰大名，码下很久，但是未尝亲自试用。亲自使用后，便发现了一些问题。
- 如何读取从Chinese-Word-Vectors下载下来的词向量？
- 读取时发现词表有重复，导致存入python字典中后，导致词表大小和训练好的词向量矩阵不一致？
- 读取到的词向量矩阵如何载入到深度学习模型的词嵌入矩阵embedding中？
果然纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。
3. 问题解决方式
- 词向量文件本身是以文本方式存储的，第一行是词向量size信息，后面每一行是每个词和它的词向量。通过使用ngram2vec工具中的代码可以加载词向量（Chinese-Word-Vectors也使用了ngram2vec工具来训练）:
def load_dense(path):
vocab_size, size = 0, 0
vocab = {}
vocab["i2w"], vocab["w2i"] = [], {}
with codecs.open(path, "r", "utf-8") as f:
first_line = True
for line in f:
if first_line:
first_line = False
vocab_size = int(line.strip().split()[0])
size = int(line.rstrip().split()[1])
matrix = np.zeros(shape=(vocab_size, size), dtype=np.float32)
continue
vec = line.strip().split()
vocab["i2w"].append(vec[0])
# vocab的length不断增长
matrix[len(vocab["i2w"])-1, :] = np.array([float(x) for x in vec[1:]])
for i, w in enumerate(vocab["i2w"]):
vocab["w2i"][w] = i
return matrix, vocab, size
- 词表重复问题，是实际加载词向量中遇到的比较麻烦的问题，重复的词表导致无法用字典来索引每个词对应的词向量，所以上一步的词向量加载，实际上应该考虑重复问题：
def load_dense_drop_repeat(path):
vocab_size, size = 0, 0
vocab = {}
vocab["i2w"], vocab["w2i"] = [], {}
count = 0
with codecs.open(path, "r", "utf-8") as f:
first_line = True
for line in f:
if first_line:
first_line = False
vocab_size = int(line.strip().split()[0])
size = int(line.rstrip().split()[1])
matrix = np.zeros(shape=(vocab_size, size), dtype=np.float32)
continue
vec = line.strip().split()
if not vocab["w2i"].__contains__(vec[0]):
vocab["w2i"][vec[0]] = count
matrix[count, :] = np.array([float(x) for x in vec[1:]])
count += 1
for w, i in vocab["w2i"].items():
vocab["i2w"].append(w)
return matrix, vocab, size, len(vocab["i2w"])
- 如何将得到的此向量矩阵matrix载入到torch中的embedding中？（上一步中，为了减少每次读matrix的耗时，可以将matrix用numpy保存到npy文件）:
emb = np.load(emb)
print('emb的shape:', emb.shape)
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_size)
self.embedding.weight.data.copy_(torch.from_numpy(emb))
self.embedding.weight.requires_grad = True
4. 总结
总的来看Chinese-Word-Vectors预训练数据是有其价值的，减少了很多的训练资源。但是由于自然语言处理的文本本身具有非常大的噪声，很难保证词向量是完美的、不包含任何错字和重复。
在使用Chinese-Word-Vectors过程中，尽量要匹配好自己的需求。