Andrew Ng's deeplearning Course5Week2 Natural Language Processing&Word Embeddings

一.词嵌入介绍

1.词汇表征

在之前，我们是根据单词在词汇表中的位置来表示单词的（one-hot），而这个方法有一个缺点。

在做如上图所示的迁移学习时，模型没法根据上一句的orange juice而判断得到下面一句apple的后面大概率也是juice。有一种方法能比较好的解决这个问题，那就是特征化的表示方法。

如上图所示，假设每个单词有300维，每一维代表的都是一个特征，里面的值就代表这个特征和这个单词的关系，以Gender举例，假设Man的性别为-1，那么我们自然可以知道Woman的为1，而King和Man性别都为男，所以他们的值比较接近，同理，Queen也是。由此，一个单词就可以由很多维的特征值来表示。通过这种表示方法，我们就能判断出Apple和Orange比较接近，从而能让模型推理出apple后面是juice。

上面我们讨论的每个单词都是300维的，我们将之嵌入到一个二维空间中去，方便我们观察，这就是词嵌入。常用的可视化算法有t-SNE。

2.如何用词嵌入做迁移学习

1. 从大量的文本集中学习词嵌入/下载预训练好的词嵌入模型
2. 通过词嵌入迁移到新的只有少量标注训练集的任务
3. （可选）选择要不要继续微调数据的词嵌入

一般在A的数据量比较大，B的数据量比较小时，我们才会做迁移学习。

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人脸识别与文本迁移学习的差别：

• 在人脸识别中，任给一张图片，NN都会计算出一个相应的编码，即使是陌生的图片。而文本中是有一个固定的词汇表，固定的编码，对于不认识的文本，用unk表示

3.词嵌入的特性

• 词嵌入可以用来做类比推理
  
  如上图所示，woman对应于man，现在要找到一个词对应于king，方法就是去遍历寻找，找到一个单词 ew e w 使得 eman−ewoman≈eking−ew e m a n − e w o m a n ≈ e k i n g − e w ,也就是使得 sim(ew,eking−eman+ewoman) s i m ( e w , e k i n g − e m a n + e w o m a n ) 这个相似度最大化。不过一般这种的准确率不高，大概只有30%~75%。
  其中一种计算相似度的方法是余弦相似度：
  
  sim(u,v)=uTv∥u∥2∥v∥2 s i m ( u , v ) = u T v ‖ u ‖ 2 ‖ v ‖ 2
  
  还可以用平方距离/欧氏距离来测量相异度，它和相似度的主要区别是对u和v之间距离的标准化的方式不同。

4.嵌入矩阵

我们需要学习一个嵌入矩阵E，通过E与单词的one-hot向量相乘，我们就可以得到这个单词的嵌入向量 ej e j 。

• 学习一个嵌入矩阵E，我们通过随机初始化矩阵E，使用梯度下降法，学习矩阵中的各个参数，从而可以得到嵌入向量 ej e j
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二.学习词嵌入：Word2Vec&Glove

1.Word2Vec

• Skip-gram
  

  Skip-gram就是通过一个目标词去预测四周最有可能出现的词。即抽取上下文和目标词进行配对，构造一个监督学习问题。举例来说，如上图所示，选定目标词为orange，skip_window=2代表从目标词左右各抽取2个词，num_skips=3代表从刚才抽取的词中选3个作为输出词。我们选择了juice，glass，my。
  

  构建一个神经网络，训练数据就是如（orange，juice），（orange，glass），（orange，my）这样的一对词，假设词汇量为10000，最终的模型输出就是一个概率分布（维度为10000），即orange周围的词为a，为the……的概率，我们希望让juice、glass、my的概率尽可能的最大。计算概率的公式如下图所示的 P(t|c) P ( t | c ) 。在模型收敛后，我们就可以得到嵌入矩阵E了。
  
  但是这样子计算概率有一个缺点，分母中需要对整个词汇表进行求和，计算速度会非常慢，有个解决方案是分级softmax分类器。目标词可能在前5000个中，在前5000个中又在前2500个中，直到最终在一个叶子节点找到它。这样不需要在为单次分类对词汇表中所有10000个词进行求和了，用这样的分类器树，计算成本与词汇表大小的对数成正比。

• CBOW
  CBOW和Skip-gram相似，但是它是通过周围的词去预测中间的词。

2.负采样

负采样与Skip-gram还是比较相似的，选取（orange，juice）这个正样本的方式和Skip-gram一样，在目标词前后抽取，标记相应的y为1；而其余的则是从字典中随机抽取，记相应的y为0.。让模型去训练，从而达到能分辨这2种不同的采样方式。

• 记负样本的数量为k，当小数据集的时候，k一般在5-20的范围选取；当大数据集的时候，k一般在2-5的范围选取。
  
  模型的softmax公式如上图所示，负采样的速度要比Skip-gram快很多，是因为每次迭代不是更新所有的10000个单元，而是把它转化为10000个二分类问题，这样每个都很容易计算，每次迭代要做的也只是训练其中的t+1个。

另外，根据经验，通过概率公式A选取负样本比较好。如下：

P(Wi)=f(wi)34∑10000j=1f(wj)34 P ( W i ) = f ( w i ) 3 4 ∑ j = 1 10000 f ( w j ) 3 4

3.GloVe

这里的i和j分别就是上文中的c和t， Xij X i j 代表的意思就是i在j的周围出现的次数，当抽取的是某个单词周围范围比较大的词时， Xij=Xji X i j = X j i .

这里的 f(Xij) f ( X i j ) 是加权函数，这样更加好的照顾到常用词和非常用词，这里定义当 Xij=0 X i j = 0 时， f(Xij)=0 f ( X i j ) = 0 ， 0log0=0 0 l o g 0 = 0

GloVe模型的损失函数如下图所示：

三.使用词嵌入的应用

1.情感分类

简单的情感分类模型如上，可以将每个单词的one-hot表示转为嵌入向量，然后求平均或者求和，通过一个softmax函数得到预计的输出评价等级。
不过这个有一点不好，当评价为Completely lacking in good taste,good serbvice,and good ambience.时，尽管这是一个负面的评价，但是有很多正面的词汇，模型可能判断为好的评价。下面的RNN模型可以解决这个问题。

在上一个模型的基础上，将各个单词的嵌入向量输入到一个RNN层中，这样可以得到比较不错的效果。

2.词嵌入除偏

在利用词嵌入模型时，有个问题就是词偏见，如上图所示的当Man对应为Computer Programmer时，Woman可能推测为Homemaker；Father对应为Doctor时，Mother为Nurse，这就是社会上的一种性别偏见现象。我们需要消除掉这种偏见。

1. 辨别出我们想要减少或想要消除的特定偏见的趋势。
2. 对于那些定义不明确的词（如grandfather和grandmother就是性别很明确的词，而babysitter，doctor这种就是不明确的），减少或消除它们的偏差。
3. 均衡步，使得有一致的相似度。（如在判断babysitter时，grandfather和grandmother都有可能）如图所示，就是将babysitter移到非偏见维度上，调整grandfather和grandmother的位置，使得它们到达babysitter的距离一致。