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神经网络语言模型(NNLM)

荼靡， 2024-06-14 17:17:30

简介神经网络语言模型(NNLM)

神经网络语言模型【NNLM】

1 为什么使用神经网络模型？
2 什么是神经网络模型？
3. 代码实现

1 为什么使用神经网络模型？

解决独热编码无法解决词之间相似性问题
- 使用神经网络语言模型中出现的词向量 $C_{wi}$ 代替
- $C_{wi}$ 就是单词对应的 Word Embedding 值 【词向量】
解决独热编码占用内存较大的问题

2 什么是神经网络模型？

在这里插入图片描述

Q矩阵相关参数

Q矩阵:从one-hot编码生成新的词向量

Q矩阵是参数，需要学习训练,刚开始用随机值初始化 Q矩阵，当这个网络训练好之后，Q矩阵的内容被正确赋值，每一行代表一个单词对应的 Word embedding 值

参数	含义
$Q$	$V * m$ 的矩阵，模型参数
$V$	词典大小,词的个数,有几个词就有几行
$m$	新词向量的大小

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神经网络相关参数

参数	含义
$W$	`word`缩写，表示`单词`
$t$	`target`缩写，表示`目标词`【标签词】
$n$	`窗口大小`，上下文的大小（即周围的单词有多少个）称为`窗口大小`
$C$	就是Q 矩阵，需要学习的参数函数

在这里插入图片描述

举例：
- 文本：You say goodbye and I say hello
  
  单词 index
  You 0
  say 1
  goodbye 2
  and 3
  I 4
  hello 5
- 窗口大小n=2,t从2开始，下标从0开始
  
  contexts target contexts index target index
  [You ,say] [goodbye] [0,1] [2]
  [say ,goodbye] [and ] [1,2] [3]
  [goodbye, and] [I] [2,3] [4]
  [and, I] [say ] [3,4] [1]
  [I ,say] [hello] [4,1] [5]

单词	index
`You`	`0`
`say`	`1`
`goodbye`	`2`
`and`	`3`
`I`	`4`
`hello`	`5`

contexts	target	contexts index	target index
`[You ,say]`	`[goodbye]`	`[0,1]`	`[2]`
`[say ,goodbye]`	`[and ]`	`[1,2]`	`[3]`
`[goodbye, and]`	`[I]`	`[2,3]`	`[4]`
`[and, I]`	`[say ]`	`[3,4]`	`[1]`
`[I ,say]`	`[hello]`	`[4,1]`	`[5]`

3. 代码实现

3.1 语料库预处理代码

def preprocess(sentences_list,lis=[]):
   """
      语料库预处理

      :param text_list:句子列表
      :return:
           word_list 是单词列表
           word_dict：是单词到单词 ID 的字典
           number_dict 是单词 ID 到单词的字典
           n_class 单词数
   """
   for i in sentences_list:
       text = i.split(' ')  # 按照空格分词,统计 sentences的分词的个数
       word_list = list({}.fromkeys(text).keys())  # 去重 统计词典个数
       lis=lis+word_list
   word_list=list({}.fromkeys(lis).keys())
   word_dict = {w: i for i, w in enumerate(word_list)}
   number_dict = {i: w for i, w in enumerate(word_list)}
   n_class = len(word_dict)  # 词典的个数，也是softmax 最终分类的个数
   return word_list, word_dict, number_dict,n_class

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3.2 词向量创建

def make_batch(sentences_list, word_dict, windows_size):
    """
    词向量编码函数

    :param sentences_list:句子列表
    :param word_dict: 字典{'You': 0,,,} key:单词，value:索引
    :param windows_size: 窗口大小
    :return:
        input_batch：数据集向量
        target_batch：标签值
    """
    input_batch, target_batch = [], []
    for sen in sentences_list:
        word_repeat_list = sen.split(' ')  # 按照空格分词
        for i in range(windows_size, len(word_repeat_list)):  # 目标词索引迭代
            target = word_repeat_list[i]  # 获取目标词
            input_index = [word_dict[word_repeat_list[j]] for j in range((i - windows_size), i)]  # 获取目标词相关输入数据集
            target_index = word_dict[target]  # 目标词索引
            input_batch.append(input_index)
            target_batch.append(target_index)

    return input_batch, target_batch

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3.3 NNLM模型类

# Model
class NNLM(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(NNLM, self).__init__()
        self.C = nn.Embedding(n_class, m)  # 矩阵Q  (V x m)  V 表示word的字典大小, m 表示词向量的维度
        self.H = nn.Linear(windows_size * m, n_hidden, bias=False)  #
        self.d = nn.Parameter(torch.ones(n_hidden))
        self.U = nn.Linear(n_hidden, n_class, bias=False)
        self.W = nn.Linear(windows_size * m, n_class, bias=False)
        self.b = nn.Parameter(torch.ones(n_class))

    def forward(self, X):
        X = self.C(X)  # X : [batch_size, n_step, m]
        X = X.view(-1, windows_size * m)  # [batch_size, n_step * m]
        tanh = torch.tanh(self.d + self.H(X))  # [batch_size, n_hidden]
        output = self.b + self.W(X) + self.U(tanh)  # [batch_size, n_class]
        return output

3.4 完整代码

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


def preprocess(sentences_list,lis=[]):
    """
       语料库预处理

       :param text_list:句子列表
       :return:
            word_list 是单词列表
            word_dict：是单词到单词 ID 的字典
            number_dict 是单词 ID 到单词的字典
            n_class 单词数
    """
    for i in sentences_list:
        text = i.split(' ')  # 按照空格分词,统计 sentences的分词的个数
        word_list = list({}.fromkeys(text).keys())  # 去重 统计词典个数
        lis=lis+word_list
    word_list=list({}.fromkeys(lis).keys())
    word_dict = {w: i for i, w in enumerate(word_list)}
    number_dict = {i: w for i, w in enumerate(word_list)}
    n_class = len(word_dict)  # 词典的个数，也是softmax 最终分类的个数
    return word_list, word_dict, number_dict,n_class

def make_batch(sentences_list, word_dict, windows_size):
    """
    词向量编码函数

    :param sentences_list:句子列表
    :param word_dict: 字典{'You': 0,,,} key:单词，value:索引
    :param windows_size: 窗口大小
    :return:
        input_batch：数据集向量
        target_batch：标签值
    """
    input_batch, target_batch = [], []
    for sen in sentences_list:
        word_repeat_list = sen.split(' ')  # 按照空格分词
        for i in range(windows_size, len(word_repeat_list)):  # 目标词索引迭代
            target = word_repeat_list[i]  # 获取目标词
            input_index = [word_dict[word_repeat_list[j]] for j in range((i - windows_size), i)]  # 获取目标词相关输入数据集
            target_index = word_dict[target]  # 目标词索引
            input_batch.append(input_index)
            target_batch.append(target_index)

    return input_batch, target_batch

# Model
class NNLM(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(NNLM, self).__init__()
        self.C = nn.Embedding(n_class, m)  # 矩阵Q  (V x m)  V 表示word的字典大小, m 表示词向量的维度
        self.H = nn.Linear(windows_size * m, n_hidden, bias=False)  #
        self.d = nn.Parameter(torch.ones(n_hidden))
        self.U = nn.Linear(n_hidden, n_class, bias=False)
        self.W = nn.Linear(windows_size * m, n_class, bias=False)
        self.b = nn.Parameter(torch.ones(n_class))

    def forward(self, X):
        X = self.C(X)  # X : [batch_size, n_step, m]
        X = X.view(-1, windows_size * m)  # [batch_size, n_step * m]
        tanh = torch.tanh(self.d + self.H(X))  # [batch_size, n_hidden]
        output = self.b + self.W(X) + self.U(tanh)  # [batch_size, n_class]
        return output
if __name__ == '__main__':
    m = 2  # 词向量的维度
    n_hidden = 2  # 隐层个数
    windows_size = 2
    sentences_list = ['You say goodbye and I say hello']  # 训练数据
    word_list, word_dict, number_dict,n_class=preprocess(sentences_list)
    print('word_list为: ',word_list)
    print('word_dict为：',word_dict)
    print('number_dict为：',number_dict)
    print('n_class为：',n_class)
    #
    input_batch, target_batch = make_batch(sentences_list, word_dict, windows_size)  # 构建输入数据和 target label
    # # 转为 tensor 形式
    input_batch,target_batch = torch.LongTensor(input_batch), torch.LongTensor(target_batch)
    print(input_batch)
    print(target_batch)
    model = NNLM()
    # 损失函数定义
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()  # 交叉熵损失函数

    # 采用 Adam 优化算法 学习率定义为   0.001
    optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
    # Training 迭代 2000次
    for epoch in range(2000):
        optimizer.zero_grad()  # 梯度归零
        output = model(input_batch)

        # output : [batch_size, n_class], target_batch : [batch_size]
        loss = criterion(output, target_batch)
        if (epoch + 1) % 250 == 0:
            print('Epoch:', '%d' % (epoch + 1), 'cost =', '{:.6f}'.format(loss))
        loss.backward()  # 反向传播计算 每个参数的梯度值
        optimizer.step()  # 每一个参数的梯度值更新

    # Predict
    predict = model(input_batch).data.max(1, keepdim=True)[1]
    print(list(predict))
    # Test
    print([number_dict[n.item()] for n in predict.squeeze()])