[+] 词汇相似度计算

1.      任务和环境介绍

任务：实现5种词汇相似度计算方法。

数据：wordsim353

评价方法：Spearman’s rank correlation coefficient

环境：Ubuntu 服务器（4 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2609 v3 @1.90GHz），Anacanda2.4（64-bit），python2.7

基本方法：（1）基于语义词典（Wordnet）的词汇相似度（2）word2vec训练得到词汇向量计算相似度（3）lda训练得到词汇向量计算相似度（4）利用GoogleNews语料得到词汇相似度模型（5）利用Google搜索结果计算相似度。

2.          词汇相似度计算方法

2.1 基于语义词典（Wordnet）的词汇相似度计算

方法: 调用python的工具包nltk， 其中包含了wordnet词典。基于词汇的层次结构计算相似度。其中词汇相似度采用词汇所有语义相似度的最大值。

2.1.1 基于路径的方法

    基于上位词层次结构中相互连接的概念之间的最短路径的打分。同义词集与自身比较将返回最大值。

path_similarity(sense1,sense2) # 词在词典层次结构中的最短路径

wup_similarity(sense1, sense2) # Wu-Palmer 提出的最短路径

lch_similarity(sense1,sense2) # Leacock Chodorow 最短路径加上类别信息

2.1.2 基于互信息的方法

res_similarity(sense1, sense2, brown_ic) # -log P(LCS(c1,c2))

jcn_similarity(sense1, sense2, brown_ic) # 1/(IC(s1) + IC(s2) - 2 * IC(lcs))

lin_similarity(sense1, sense2, semcor_ic) # 2 * IC(lcs) / (IC(s1) + IC(s2))

执行：>>python wordSimByWordNet.py 

2.2. 基于语料（Wikipedia）统计的词汇相似度计算

主要思想：利用英文维基百科语料库训练得到word-embedding（词向量），然后计算词汇相似度，分别采用了Word2vec和LDA训练得到词汇向量。

具体方法如下：

（1）获取英文wikipedia数据（压缩后的12G）：

>> wget http://download.wikimedia.org/enwiki/latest/enwiki-latest-pages-articles.xml.bz

（2）解压缩wikipedia数据（解压缩后53G），并利用WikiExtractor（Python 写的一个维基百科抽取器）抽取文本内容。

>>bunzip2 enwiki-latest-pages-articles.xml.bz

>>python WikiExtractor.py –cb 1000M -o extracted enwiki-latest-pages-articles.xml

　参数 -b1000M 表示以 1000M 为单位切分文件，默认是 1M。

（3）提取文本内容

>> WikiExtractor.py -cb 250K -o extracted enwiki-latest-pages-articles.xml.bz

（4）解压后将文本内容合并到一个文件中（合并后17G）

>>bash mergeWikiCorpus.sh

考虑到语料库太大，实验资源有限，随机抽取了2.4G文本内容（mergeData.txt）作为最终的语料库。

2.2.1 基于 Word2vec 得到词汇向量计算词汇相似度

由于语料库中存在部分中文，空行，xml标记等无意义信息，需要对数据进行预处理：去除中文，空行和xml标记等。

>>python word2vectorPreprocess.py

处理完后得到1.6G，6779664条信息，作为word2vec的输入文件：word2vecInput.txt。

资源：Google word2vec https://code.google.com/p/word2vec/

>> word2vecStart.sh

time ./word2vec -train /home/xilian/wordSim/wikiDump/word2vecInput.txt -output /home/xilian/wordSim/wikivectors.txt -cbow 1 -size 200 -window 8 -negative 25 -hs 0 -sample 1e-4 -threads 20 -binary 0 -iter 100

 

 -train word2vecInput.txt  表示的是输入文件，

-output wikivectors.txt 表示输出文件，

-cbow 0表示不使用cbow模型，默认为Skip-Gram模型

-size 200 每个单词的向量维度是200，

-window 8 训练的窗口大小为8就是考虑一个词前8个和后8个词语，

-negative 25 -hs 0使用NEG方法，不使用HS方法，

-sampe指采样的阈值，如果一个词语在训练样本中出现的频率越大，就越会被采样，

-binary为1指的是结果二进制存储，为0是普通存储（词语-对应的向量），

-threads 20 线程数，

-iter 100 表示迭代100次。

除了以上参数，word2vec还有几个参数对我们比较有用比如-alpha设置学习速率，默认的为0.025. –min-count设置最低频率，默认是5，如果一个词语在文档中出现的次数小于5，那么就会丢弃。-classes设置聚类（k-means聚类）个数。

 

根据得到的wikivectors.txt计算词汇相似度

>>python wordSimByWord2vec.py wikivectors.txt

2.2.2 基于LDA得到词汇向量计算词汇相似度

资源：GibbsLDA++(C++实现)  http://gibbslda.sourceforge.net/

>>ldaStart.sh

src/lda -est -alpha 0.25 -beta 0.1 -ntopics 200 -niters 1000 -savestep 500 -twords 30 -dfile /home/xilian/wordSim/wikiDump/ldaInput.txt

-alpha LDA的超参数，默认值为50/K（K为topics个数）

-beta LDA的超参数，默认值为0.1

-ntopics topics个数为200

-niters 迭代次数为1000

-savestep 每迭代500次保存一次

-twords  每个topic下的词汇

-dfile 输入文件位置

 

根据得到的wikildavectors.txt计算词汇相似度。

>> python wordSimByLda.py wikildavectors.txt

注意：LDA得到的是topic在word上的分布，需要转换得到word在topic的分布，作为word的向量。

2.2.3 基于GoogleNews 语料计算词汇相似度

资源：基于word2vec项目给出的googleNews语料得到词汇向量。

基本方法：调用gensim的Word2vec 模型，利用googleNews向量得到词汇向量模型，进而计算词汇相似度。

Word2vecModel = Word2Vec.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True)

>> python wordSimByGoogleNews.py

2.3 基于检索页面数量计算词汇相似度

基本方法：根据google搜索返回的页面数量，利用WebJaccard计算相似度：

>> python wordSimByGoogleSearch.py

3.          结果评价

3.1  实验结果

Table1：Spearman’s rank correlation coefficient at different datasets

method	set1	set2	combined
1-WordNet	Path	0.326779	0.241554	0.29944
	Wu palmer	0.362558	0.259056	0.333324
	L&C	0.330725	0.240651	0.301192
	Resnik	0.378036	0.235003	0.331832
	J&C	0.364753	0.15869	0.283424
	Lin	0.273019	0.129281	0.21594
Word2vecModel	2-GoogleNews	0.665139	0.658315	0.700017
Wiki corpus	3-Word2vec	0.599437	0.594213	0.610703
	4-LDA	0.658085	0.450128	0.550376
Search Result	5-GoogleSearch	0.268631	0.04014	0.140247

 

Graph 1：Spearman’s rank correlation coefficient at different datasets

3.2  结果分析

基于WordNet语义关系计算词汇相似度的方法比较简单， 可以利用词汇的同义词关系、语义解释、例句等信息。但存在一些缺点，（1）有些词不被语义词典所包含：实体、新词等。（2）大部分方法依赖于上下位层次关系：限于名词，对于形容词和动词并不完善。（3）不同词性的词处于不同层次结构中，不能计算相似度。

基于语料统计计算词汇相似度的方法比较多，本文尝试了Word2vec，LDA，GoogleNews三种方法，从图1可以看到，基于语料统计的方法的计算结果明显高于基于语义词典的方法。Word2vec计算结果相关系数接近60%，GoogleNews模型在65%~70%之间，是因为考虑到计算复杂性问题，Word2vec只选取了1.6G作为训练数据，而GoogleNews模型利用了更多的语料信息，所以后者结果高于前者。LDA的最高结果达到了65%，假如利用更多的语料信息训练，Word2vec和LDA的结果都可能提高。

最后一种方案基于google检索结果计算词汇相似度，最高只有26%的相关系数。这种方法显得有点简单粗暴，没有考虑到词汇之间的层次关系和语义关系，导致结果比较低。

另外，还考虑可以利用频繁模式挖掘fpgrowth和SVM方法，fpgrowth统计所有的二项集，基于共现频率计算相似度；二分类SVM可将wordnet词典中的同义词当做正类，非同义词当做负类，进行训练。实验未完成，所以报告里省略了。

相关代码之后会发布在博客中