Word2Vec的CBOW模型

Word2Vec中的CBOW（Continuous Bag of Words）模型是一种用于学习词向量的神经网络模型。CBOW的核心思想是根据上下文中的周围单词来预测目标单词。

例如，对于句子“The cat climbed up the tree”，如果窗口大小为5，那么当中心单词为“climbed”时，上下文单词为“The”、“cat”、“up”和“the”。CBOW模型要求根据这四个上下文单词，计算出“climbed”的概率分布。

一个简单的CBOW模型

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义CBOW模型
class CBOWModel(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embed_size):
        super(CBOWModel, self).__init__()
        self.embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embed_size)
        self.linear = nn.Linear(embed_size, vocab_size)

    def forward(self, context):
        embedded = self.embeddings(context)
        embedded_sum = torch.sum(embedded, dim=1)
        output = self.linear(embedded_sum)
        return output

# 定义训练函数
def train_cbow(data, target, model, criterion, optimizer):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(data)
    loss = criterion(output, target)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    return loss.item()

# 假设有一个简单的语料库和单词到索引的映射
corpus = ["I like deep learning", "I enjoy NLP", "I love PyTorch"]
word_to_index = {"I": 0, "like": 1, "deep": 2, "learning": 3, "enjoy": 4, "NLP": 5, "love": 6, "PyTorch": 7}

# 将语料库转换为训练数据
context_size = 3
data = []
target = []
for sentence in corpus:
    tokens = sentence.split()
    for i in range(context_size, len(tokens) - context_size):
        context = [word_to_index[tokens[j]] for j in range(i - context_size, i + context_size + 1) if j != i]
        target_word = word_to_index[tokens[i]]
        data.append(torch.tensor(context, dtype=torch.long))
        target.append(torch.tensor(target_word, dtype=torch.long))

# 超参数
vocab_size = len(word_to_index)
embed_size = 10
learning_rate = 0.01
epochs = 100

# 初始化模型、损失函数和优化器
cbow_model = CBOWModel(vocab_size, embed_size)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(cbow_model.parameters(), lr=learning_rate)

# 开始训练
for epoch in range(epochs):
    total_loss = 0
    for i in range(len(data)):
        loss = train_cbow(data[i], target[i], cbow_model, criterion, optimizer)
        total_loss += loss
    print(f'Epoch {epoch + 1}/{epochs}, Loss: {total_loss}')

# 获取词向量
word_embeddings = cbow_model.embeddings.weight.detach().numpy()
print("Word Embeddings:\n", word_embeddings)

1. CBOW模型定义（class CBOWModel）:

   • __init__ 方法：在初始化过程中定义了两个层，一个是nn.Embedding用于获取词向量，另一个是nn.Linear用于将词向量求和后映射到词汇表大小的空间。
   • forward 方法：定义了模型的前向传播过程。给定一个上下文，首先通过Embedding层获取词向量，然后对词向量进行求和，最后通过Linear层进行映射。

2. 训练函数（train_cbow）:

   • train_cbow 函数用于训练CBOW模型。接受训练数据、目标、模型、损失函数和优化器作为输入，并执行前向传播、计算损失、反向传播和优化器更新权重的过程。

3. 语料库和单词到索引的映射:

   • corpus 包含了三个简单的句子。
   • word_to_index 是单词到索引的映射。

4. 将语料库转换为训练数据:

   • 对每个句子进行分词，然后构建上下文和目标。上下文是目标词的上下文词的索引列表，目标是目标词的索引。

5. 超参数和模型初始化:

   • vocab_size 是词汇表大小。
   • embed_size 是词向量的维度。
   • learning_rate 是优化器的学习率。
   • epochs 是训练迭代次数。
   • CBOWModel 实例化为 cbow_model。
   • 使用交叉熵损失函数和随机梯度下降（SGD）优化器。

6. 训练过程:

   • 使用嵌套的循环对训练数据进行多次迭代。
   • 对每个训练样本调用 train_cbow 函数，计算损失并更新模型权重。

7. 获取词向量:

   • 通过 cbow_model.embeddings.weight 获取训练后的词向量矩阵，并将其转换为 NumPy 数组。

需要注意的是，代码中的训练过程比较简单，通常在实际应用中可能需要更复杂的数据集、更大的模型和更多的训练策略。此处的代码主要用于展示CBOW模型的基本实现。

在CBOW（Continuous Bag of Words）模型中，神经网络的输入和输出数据的构造方式如下：

1. 输入数据：

   • 对于每个训练样本，输入数据是上下文窗口内的单词的独热编码（one-hot encoding）向量的拼接。
   • 上下文窗口大小为3，因此对于每个目标词，上下文窗口内有3个单词。这3个单词的独热编码向量会被拼接在一起作为输入。
   • 对于语料库中的每个目标词，都会生成一个对应的训练样本。

   以 "I like deep learning" 为例：

   • "deep" 是目标词，上下文窗口为["like", "I", "learning"]。
   • 对应的独热编码向量分别是 [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0]。
   • 这三个向量拼接在一起作为神经网络的输入。

   对于整个语料库，这个过程会生成一组输入数据。

2. 输出数据：

   • 输出数据是目标词的独热编码向量，表示模型要预测的词。
   • 对于 "I like deep learning" 中的 "deep"，其对应的独热编码向量是 [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0]。
   • 整个语料库中，为每个目标词生成相应的输出数据。

综上所述，CBOW模型的神经网络输入数据是上下文窗口内单词的拼接独热编码向量，输出数据是目标词的独热编码向量。在训练过程中，模型通过学习输入与输出之间的映射关系，逐渐调整权重以更好地捕捉语境信息。