【NLP】3、nlp文本表示
nlp文本表示即词嵌入（word Embedding），例如“我”字用类似[0.23,0,4231,0.1223]的向量表示，称为词向量。到底怎样的词向量更能表达词的意思？就有很多种方法
一、传统表示
- one-hot
也称独立热词，用位置表示词语。如总共4个词，分别用1表示，如：
输入：鹦鹉黄雀在飞，分词：鹦鹉、黄雀、在、飞
最终得到：
鹦鹉[1, 0, 0, 0]
黄雀[0, 0, 1, 0]
在[0, 1, 0, 0]
飞[0, 0, 0, 1]
· 优点：简单易用
· 缺点：1、浪费内存，即维度灾难
如总共10000个词，则每个词[0,1,0,0,…,0] (总共9999个0和1个1)
2、丢失相关语义信息
如鹦鹉和黄雀都是鸟类，计算相似度为0
- Bag of Words
建立词典，统计文本中每个词出现的次数，用次数表示词语。如：
输入文本：
文本1：“鹦鹉和黄雀在飞，鹦鹉飞更高”
文本2：“鹦鹉比黄雀更快”
分词、建立词典：{“鹦鹉”:0，“和”:1，“黄雀”:2，“在”:3，“飞”:4，“更”:5，“高”:6，
“比”,:7，“快”:8}
最终得到：
文本1：[2,1,1,1,2,1,1,0,0] ("鹦鹉"出现2次, "和"1次…)
文本2：[1,0,1,0,0,1,0,1,1]
- N-Grams
把文本中以N个词切分（其中N自己设定），可用于求字词出现的概率，如：
输入文本：鹦鹉和黄雀在飞 ，设定N
最终得到：
如N=1则“鹦”、“鹉”、“和”、“黄”、“雀”、“在”、“飞”
如N=2则“鹦鹉”、“鹉和”、“和黄”、“黄雀”、“雀在”、“在飞"
如N=3则"鹦鹉和"、“鹉和黄”、“和黄雀”、“黄雀在”、“雀在飞”
如此…
拿N=1来说，词典有7个词，求概率
P(鹦,鹉,和,黄,雀,在,飞)=P(鹦)*P(鹉|鹦)*P(和|鹉)*P(黄|和)*P(雀|黄)*P(在|黄)*P(飞|在)
P(鹦) = "鹦"出现的次数 / 词典总次数
P(鹉|鹦) = "鹉"出现的次数 / "鹦"出现的次数
- TF-IDF
TF-IDF（term frequency–inverse document frequency，词频-逆向文件频率），实现上是TF*IDF，一个词在一个文本中出现的次数则该词的TF越大（词在文本中很重要），该词在多个文本出现的次数越少则IDF越大（词在多个文本中辨识度高） - Co-currence matrix
指两个单词在一个窗口内共同出现的次数，窗口大小自定义。如：
鹦鹉很美，黄雀很小。
窗口大小：2
窗口1：鹦鹉为中心词，左右2个词为背景词：鹦鹉+很+美，得到鹦鹉-很、鹦鹉-美
窗口2：很为中心词，左右2个词为背景词：鹦鹉+很+美+黄雀，得到很-鹦鹉、很-美…
窗口3：美为中心词，左右2个词为背景词：鹦鹉+很+美+黄雀+很，得到美-鹦鹉…
窗口4：黄雀为中心词，左右2个词为北京慈：很+美+黄雀+很+小，得到黄雀-很…
…
如下：为窗口1得到的结果，后面则只需在相应位置加上1
| |鹦鹉|很 |美|小|
|鹦鹉| 0 | 1 | 1 | 0 |
|很 | 0 | 0 | 0 | 0 |
|美 | 0 | 0 | 0 | 0 |
|小 | 0 | 0 | 0 | 0 |
二、分布式表示
把文本从高维嵌入到低维，即不像传统表示中基于位置、次数的高维表示，而是用更低维表示，如10000个词的词典用传统表示每个词是10000维，而分布式可以做到每个词128维（此维度可自定义）。
- NNLM
- word2vec
计算上下文信息的之间一起出现的概率，把它表示为n维向量，其中n自己设定。
· 实现方法1：cbow(continue bag of word) 上下文预测某个词
文本：鹦鹉和黄雀在飞，分词：鹦鹉、和、黄雀、在、飞
目标词：黄雀
输入：
鹦鹉 [1,0,0,0,0] (5,1) *w(128,5)= (128,1) |
和 [0,1,0,0,0] (5,1) *w(128,5)= (128,1) |----
在 [0,0,0,1,0] (5,1) *w(128,5)= (128,1) |---- 相加/4 =(128,1) *W(5,128)=(5,1)
飞 [0,0,0,0,0] (5,1) *w(128,5)= (128,1) |
输出结果：
softmax(5,1)=[0,41, 0,29, 0,1, 0.05, 0.15]，表示4个概率，取最大，则输出"鹦鹉"
如此…
一直训练最大化w和W输出黄雀的概率，然后换目标词。
最后每个词都有属于自己的w(128,1)，而越接近目标词如"在"，“在"的w会使后面若出现"在”，输出黄雀的概率比较大，这个w就是我们想要的词向量（其中w和W中的128就是n，可自定义）。
· 实现方法2：skip-gram 某个词预测上下文
与cbow相反
优点：低维表示，上下文联系。
缺点：1、虽然最终表现是低维的，但在训练中，仍然是需要输入词典如10000个词
的词典进去训练
2、虽然是上下文联系，但是很短的上下文。它实现中会有一个窗口移动，如
例子中把句子加长，“美丽的鹦鹉和漂亮的黄雀在广阔的天空上飞”，
窗口1是"魅力的鹦鹉和漂亮"，先训练这个窗口，然后再下一个窗口"鹦鹉
和漂亮的黄雀"，如此…
- Glove
Global Vectors for Word Representation，针对word2vec，考虑了全局词频统计。
构建共现矩阵（Co-ocurrence Matrix）
构建词向量和共现矩阵之间的近似关系
训练如此…
优点：比N-GRAM和TF-IDF都要进步一点。单词不再是独立了，考虑了附近的上下文共现次数。
tip：Glove只需理解考虑了全局词频的思想
- ELMO
- Bert
未完，持续更新…