Pytorch 中 Embedding 类详解

在 NLP 领域，可以使用 Pytorch 的 torch.nn.Embeding() 类对数据进行词嵌入预处理。关于词嵌入的解释这里就不做解释咯，不明白的阔以先出门左拐找百度。

重点说下这个 Embeding 类怎么用的。其定义如下：

(class) Embedding(num_embeddings: int, embedding_dim: int, padding_idx: int | None = None, ...)

我这里只显示了三个参数：num_embeddings、embedding_dim、padding_idx，其他的实在不常用就忽略了。这三个参数里最常用的只有前两个参数，也是最容易理解的两个参数，先看下源码中的解释：

num_embeddings (int): size of the dictionary of embeddings
embedding_dim (int): the size of each embedding vector

容易看出，num_embeddings 表示字典的大小，embedding_dim 表示目标词向量的长度。

重点说下第三个参数：padding_idx

这个参数网上的解释比较少，源码中的解释是这样的：

padding_idx (int, optional):
If specified, the entries at :attr:`padding_idx` do not contribute to the gradient;
therefore, the embedding vector at :attr:`padding_idx` is not updated during training,
i.e. it remains as a fixed "pad". For a newly constructed Embedding,
the embedding vector at :attr:`padding_idx` will default to all zeros,
but can be updated to another value to be used as the padding vector.

就是说，这是一个索引值，整数类型。如果这个索引值被设置为了某个整数 padding_idx ，则该索引位置的参数不会随着训练而更新梯度也就一直固定了，进一步的，该位置对生成的词向量的作用是固定的。一般来说会默认把这个索引位置的参数设置为 0 ，也可以自定义为其他值。

一般来说，在词嵌入生成词向量的过程中，这个位置经常用在 PAD（词填充符号）类型的映射上。

举个例子来捋一下：

先看一个一般的例子，没用到 padding_idx 参数。

假设词汇表中共有 10 个词，想把每个词映射为一个 3 维的词向量，输入是一个 (2, 4) 的tensor，姑且认为 batchsize 为 2，句子长度都是 4。词嵌入程序如下：

import torch
embedding = torch.nn.Embedding(10, 3)
input = torch.autograd.Variable(torch.LongTensor([[1,2,3,4],[5,6,7,8]]))  # 原始输入
print(input.size())  # 原始输入的size：torch.Size([2, 4])
wod2vec = embedding(input)  # 词嵌入
print(wod2vec.size())  # 映射为词向量之后的size ： torch.Size([2, 4, 3])
print(wod2vec )
print('\n')
print(embedding.weight)

可以打印出词嵌入的结果 wod2vec 以及 词嵌入矩阵的参数 embedding.weight 分别如下：

tensor([[[ 0.8613,  2.2960, -0.1203],
         [-0.1843, -0.2376, -0.7213],
         [-0.3100,  0.2543,  0.7514],
         [-0.5028,  1.1739,  0.3313]],

        [[-0.3697,  0.2790,  0.2608],
         [-0.8860, -0.7625,  1.4434],
         [ 1.1633, -1.4302, -0.9770],
         [-0.1257, -1.6048,  1.1272]]], grad_fn=)

Parameter containing:
tensor([[ 1.1076,  0.6360, -0.6193],
        [ 0.8613,  2.2960, -0.1203],
        [-0.1843, -0.2376, -0.7213],
        [-0.3100,  0.2543,  0.7514],
        [-0.5028,  1.1739,  0.3313],
        [-0.3697,  0.2790,  0.2608],
        [-0.8860, -0.7625,  1.4434],
        [ 1.1633, -1.4302, -0.9770],
        [-0.1257, -1.6048,  1.1272],
        [-0.0954, -0.8601, -0.4030]], requires_grad=True)

容易理解，参数矩阵是一个 (10, 3) 的矩阵。每一行都代表对一个特定字符（或单词）的映射，为了对句子有一个很好地表征，目前情况下，这个参数矩阵在训练过程中是随着梯度不断更新的。

那么问题来了：在数据预处理过程中我们会吧句子设置为固定的长度，当一个句子的长度不够时就需要进行填充处理，假设填充的字符设置为 ，该字符也是字典中的一员。在训练过程中我们又不想让填充的字符影响训练的结果，所以在词嵌入时需要设置填充字符位置的参数不随训练而更新，就是不计算梯度。怎么办呢？这时就可以使用 Embeding 中的 padding_idx 参数了。这个参数顾名思义就是 pad 的索引。假如  的索引是 1，程序如下：

import torch
embedding = torch.nn.Embedding(10, 3, padding_idx = 0)
input = torch.autograd.Variable(torch.LongTensor([[1,2,3,4],[5,6,7,8]]))  # 原始输入
wod2vec  = embedding(input)  # 词嵌入
print(embedding.weight)
""" 输出 """
tensor([[ 0.0000,  0.0000,  0.0000],
        [-0.7544,  0.2482, -0.8668],
        [-0.7597, -0.7937, -0.2294],
        [-1.4075,  0.5869, -0.3124],
        [ 1.7170,  0.0689,  0.3069],
        [ 0.5717, -2.0616, -0.4522],
        [ 0.8203, -0.7685,  0.2621],
        [ 1.8317,  0.9464, -2.0914],
        [ 1.1449, -0.2370, -0.2006],
        [ 0.2089,  0.2276, -1.4627]], requires_grad=True)

可以看出，权重矩阵中代表  的第 0 行的参数全部变成0了，因此  不会对词向量的结果造成影响。后续反向传播更新参数时也不会更新这个位置的参数。这就相当于隔离了  符号。

的索引怎么获取？这就要看用什么数据集了，如果是自制数据集，那你自己肯定知道，如果是 torchtext 中的，可以通过类似下面的代码获取：

src_pad_idx = data['vocab']['src'].vocab.stoi['']

stoi 的作用就是 返回字典中的字符（单词）对应的索引，另外可能还会遇到 itos，就是返回某个索引对应的字典值。

我不是搞 NLP 的，只是用到了相关的知识，学科交叉嘛，不寒掺，点到为止咯。

顺便插播一个笔记：NLP 中的几种常用术语及其意义

PAD：就是 padding ，与 CV 中的 padding 表达的意思类似，将不同的句子处理为相同长度，通常会在前或后补齐，用 pad 填充句子长度不足的部分。在 NLP 训练的过程中, 我们会将数据按 Batch 输入, 但是这些 Batch 必须拥有相同的长度。

UNK：即 unknow ，代表词汇表里不存在的字符, 通常是一些低频词, 或者低频字, 或者特殊符号。

BOS：Begin Of Sentence，代表序列的开始。

EOS：End Of Sentence，代表序列的结束。