系列文章目录
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例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用
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文章目录
- 系列文章目录
- 前言
- 一、使用SkipGram 模型
- 1. 构建实验语料库
- 2. 生成Skip-Gram训练数据
- 3. 对Skip-Gram数据进行One-Hot编码
- 4. 定义Skip-Gram模型
- 5. 训练Skip-Gram模型
- 6. 输出Skip-Gram词向量
- 二、使用CBOW 模型
- 1. 构建实验语料库
- 2. 生成CBOW训练数据
- 3. CBOW数据进行One-Hot编码
- 4. 定义CBOW模型
- 5. 训练CBOW模型
- 6. 输出CBOW词向量
前言
提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：
例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。
提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考
一、使用SkipGram 模型
1. 构建实验语料库
# 定义一个句子列表，后面会用这些句子来训练CBOW和Skip-Gram模型
sentences = ["Kage is Teacher", "Mazong is Boss", "Niuzong is Boss",
"Xiaobing is Student", "Xiaoxue is Student",]
# 将所有句子连接在一起，然后用空格分隔成词汇
words = ' '.join(sentences).split()
# 构建词汇表，去除重复的词
word_list = list(set(words))
# 创建一个字典，将每个词汇映射到一个唯一的索引
word_to_idx = {word: idx for idx, word in enumerate(word_list)}
# 创建一个字典，将每个索引映射到对应的词汇
idx_to_word = {idx: word for idx, word in enumerate(word_list)}
voc_size = len(word_list) # 计算词汇表的大小
print("词汇表：", word_list) # 输出词汇表
print("词汇到索引的字典：", word_to_idx) # 输出词汇到索引的字典
print("索引到词汇的字典：", idx_to_word) # 输出索引到词汇的字典
print("词汇表大小：", voc_size) # 输出词汇表大小
2. 生成Skip-Gram训练数据
# 生成Skip-Gram训练数据
def create_skipgram_dataset(sentences, window_size=2):
data = []
for sentence in sentences:
sentence = sentence.split() # 将句子分割成单词列表
for idx, word in enumerate(sentence): # 遍历单词及其索引
# 获取相邻的单词，将当前单词前后各N个单词作为相邻单词
for neighbor in sentence[max(idx - window_size, 0):
min(idx + window_size + 1, len(sentence))]:
if neighbor != word: # 排除当前单词本身
# 将相邻单词与当前单词作为一组训练数据
data.append((neighbor, word))
return data
# 使用函数创建Skip-Gram训练数据
skipgram_data = create_skipgram_dataset(sentences)
# 打印未编码的Skip-Gram数据样例
print("Skip-Gram数据样例（未编码）：", skipgram_data)
3. 对Skip-Gram数据进行One-Hot编码
# 定义One-Hot编码函数
import torch # 导入torch库
def one_hot_encoding(word, word_to_idx):
# 创建一个全为0的张量，长度与词汇表大小相同
tensor = torch.zeros(len(word_to_idx))
tensor[word_to_idx[word]] = 1 # 将对应词汇的索引位置置为1
return tensor # 返回生成的One-Hot向量
# 展示One-Hot编码前后的数据
word_example = "Teacher"
print("One-Hot编码前的单词：", word_example)
print("One-Hot编码后的向量：", one_hot_encoding(word_example, word_to_idx))
# 展示编码后的Skip-Gram数据样例
print("Skip-Gram数据样例（已编码）：", [(one_hot_encoding(context, word_to_idx),
word_to_idx[target]) for context, target in skipgram_data[:3]])
4. 定义Skip-Gram模型
# 定义Skip-Gram模型
import torch.nn as nn # 导入neural network
class SkipGram(nn.Module):
def __init__(self, voc_size, embedding_size):
super(SkipGram, self).__init__()
# 从词汇表大小到嵌入大小的线性层（权重矩阵）
self.input_to_hidden = nn.Linear(voc_size, embedding_size, bias=False)
# 从嵌入大小到词汇表大小的线性层（权重矩阵）
self.hidden_to_output = nn.Linear(embedding_size, voc_size, bias=False)
def forward(self, X): # X : [batch_size, voc_size]
# 生成隐藏层：[batch_size, embedding_size]
hidden_layer = self.input_to_hidden(X)
# 生成输出层：[batch_size, voc_size]
output_layer = self.hidden_to_output(hidden_layer)
return output_layer
embedding_size = 2 # 设定嵌入层的大小，这里选择2是为了方便展示
skipgram_model = SkipGram(voc_size,embedding_size) # 实例化SkipGram模型
print("Skip-Gram模型：", skipgram_model)
##建立skipgram模型--使用nn.embedding层替代线性层
import torch.nn as nn
class SkipGram(nn.Module):
def __init__(self,voc_size,embeding_size):
super(SkipGram,self).__init__()
self.input_to_hidden=nn.Embedding(voc_size,embeding_size)
self.hidden_to_output=nn.Linear(embeding_size,voc_size,bias=False)
def forward(self,X):
hidden_layer=self.input_to_hidden(X)
output_layer=self.hidden_to_output(hidden_layer)
return output_layer
voc_size=len(words_list)
skipgram_model=SkipGram(voc_size,embeding_size=2)
5. 训练Skip-Gram模型
# 训练Skip-Gram模型
learning_rate = 0.001 # 设置学习速率
epochs = 1000 # 设置训练轮次
criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 定义交叉熵损失函数
import torch.optim as optim # 导入随机梯度下降优化器
optimizer = optim.SGD(skipgram_model.parameters(), lr=learning_rate)
# 开始训练循环
loss_values = [] # 用于存储每轮的平均损失值
for epoch in range(epochs):
loss_sum = 0 # 初始化损失值
for context, target in skipgram_data:
X = one_hot_encoding(target, word_to_idx).float().unsqueeze(0) # 将中心词转换为One-Hot向量
y_true = torch.tensor([word_to_idx[context]], dtype=torch.long) # 将周围词转换为索引值
y_pred = skipgram_model(X) # 计算预测值
loss = criterion(y_pred, y_true) # 计算损失
loss_sum += loss.item() # 累积损失
optimizer.zero_grad() # 清空梯度
loss.backward() # 反向传播
optimizer.step() # 更新参数
if (epoch+1) % 100 == 0: # 输出每100轮的损失，并记录损失
print(f"Epoch: {epoch+1}, Loss: {loss_sum/len(skipgram_data)}")
loss_values.append(loss_sum / len(skipgram_data))
# 绘制训练损失曲线
import matplotlib.pyplot as plt # 导入matplotlib
plt.plot(range(1, epochs//100 + 1), loss_values) # 绘图
plt.title('Training Loss') # 图题
plt.xlabel('Epochs') # X轴Label
plt.ylabel('Loss') # Y轴Label
plt.show() # 显示图
6. 输出Skip-Gram词向量
# 输出Skip-Gram习得的词嵌入
print("\nSkip-Gram词嵌入:")
for word, idx in word_to_idx.items(): # 输出每个单词的嵌入向量
print(f"{word}: \
{skipgram_model.input_to_hidden.weight[:, idx].detach().numpy()}")
plt.rcParams["font.family"]=['SimHei'] # 用来设定字体样式
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用来设定无衬线字体样式
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号
# 绘制二维词向量图
fig, ax = plt.subplots()
for word, idx in word_to_idx.items():
vec = skipgram_model.input_to_hidden.weight[:, \
idx].detach().numpy() # 获取每个单词的嵌入向量
ax.scatter(vec[0], vec[1]) # 在图中绘制嵌入向量的点
ax.annotate(word, (vec[0], vec[1]), fontsize=12) # 点旁添加单词标签
plt.title('2维词嵌入') # 图题
plt.xlabel('向量维度1') # X轴Label
plt.ylabel('向量维度2') # Y轴Label
plt.show() # 显示图
二、使用CBOW 模型
1. 构建实验语料库
# 定义一个句子列表，后面会用这些句子来训练CBOW和CBOW模型
sentences = ["Kage is Teacher", "Mazong is Boss", "Niuzong is Boss",
"Xiaobing is Student", "Xiaoxue is Student",]
# 将所有句子连接在一起，然后用空格分隔成词汇
words = ' '.join(sentences).split()
# 构建词汇表，去除重复的词
word_list = list(set(words))
# 创建一个字典，将每个词汇映射到一个唯一的索引
word_to_idx = {word: idx for idx, word in enumerate(word_list)}
# 创建一个字典，将每个索引映射到对应的词汇
idx_to_word = {idx: word for idx, word in enumerate(word_list)}
voc_size = len(word_list) # 计算词汇表的大小
print("词汇表：", word_list) # 输出词汇表
print("词汇到索引的字典：", word_to_idx) # 输出词汇到索引的字典
print("索引到词汇的字典：", idx_to_word) # 输出索引到词汇的字典
print("词汇表大小：", voc_size) # 输出词汇表大小
2. 生成CBOW训练数据
# 生成CBOW训练数据
def create_cbow_dataset(sentences, window_size=2):
data = []
for sentence in sentences:
sentence = sentence.split() # 将句子分割成单词列表
for idx, word in enumerate(sentence): # 遍历单词及其索引
# 获取上下文词汇，将当前单词前后各window_size个单词作为上下文词汇
context_words = sentence[max(idx - window_size, 0):idx] \
+ sentence[idx + 1:min(idx + window_size + 1, len(sentence))]
# 将当前单词与上下文词汇作为一组训练数据
data.append((word, context_words))
return data
# 使用函数创建CBOW训练数据
cbow_data = create_cbow_dataset(sentences)
# 打印未编码的CBOW数据样例（前三个）
print("CBOW数据样例（未编码）：", cbow_data[:3])
3. CBOW数据进行One-Hot编码
# 定义One-Hot编码函数
import torch # 导入torch库
def one_hot_encoding(word, word_to_idx):
# 创建一个全为0的张量，长度与词汇表大小相同
tensor = torch.zeros(len(word_to_idx))
tensor[word_to_idx[word]] = 1 # 将对应词汇的索引位置置为1
return tensor # 返回生成的One-Hot向量
# 展示One-Hot编码前后的数据
word_example = "Teacher"
print("One-Hot编码前的单词：", word_example)
print("One-Hot编码后的向量：", one_hot_encoding(word_example, word_to_idx))
# 展示编码后的CBOW数据样例
# 展示编码后的CBOW数据样例
print("CBOW数据样例（已编码）：", [(one_hot_encoding(target, word_to_idx),
[one_hot_encoding(context, word_to_idx) for context in context_words])
for target, context_words in cbow_data[:3]])
4. 定义CBOW模型
# 定义CBOW模型
import torch.nn as nn # 导入neural network# 定义CBOW模型
class CBOW(nn.Module):
def __init__(self, voc_size, embedding_size):
super(CBOW, self).__init__()
# 从词汇表大小到嵌入大小的线性层（权重矩阵）
self.input_to_hidden = nn.Linear(voc_size,
embedding_size, bias=False)
# 从嵌入大小到词汇表大小的线性层（权重矩阵）
self.hidden_to_output = nn.Linear(embedding_size,
voc_size, bias=False)
def forward(self, X): # X: [num_context_words, voc_size]
# 生成嵌入：[num_context_words, embedding_size]
embeddings = self.input_to_hidden(X)
# 计算隐藏层，求嵌入的均值：[embedding_size]
hidden_layer = torch.mean(embeddings, dim=0)
# 生成输出层：[1, voc_size]
output_layer = self.hidden_to_output(hidden_layer.unsqueeze(0))
return output_layer
embedding_size = 2 # 设定嵌入层的大小，这里选择2是为了方便展示
cbow_model = CBOW(voc_size,embedding_size) # 实例化cbow模型
print("CBOW模型：", cbow_model)
5. 训练CBOW模型
# 训练CBOW模型
learning_rate = 0.001 # 设置学习速率
epochs = 1000 # 设置训练轮次
criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 定义交叉熵损失函数
import torch.optim as optim # 导入随机梯度下降优化器
optimizer = optim.SGD(cbow_model.parameters(), lr=learning_rate)
# 开始训练循环
loss_values = [] # 用于存储每轮的平均损失值
for epoch in range(epochs):
loss_sum = 0
for target, context_words in cbow_data:
# 将上下文词转换为One-hot向量并堆叠
X = torch.stack([one_hot_encoding(word, word_to_idx) for word in context_words]).float()
y_true = torch.tensor([word_to_idx[target]], dtype=torch.long) # 将目标词转换为索引值
y_pred = cbow_model(X) # 计算预测值
loss = criterion(y_pred, y_true) # 计算损失
loss_sum += loss.item()
optimizer.zero_grad() # 清空梯度
loss.backward() # 反向传播
optimizer.step() # 更新参数
if (epoch+1) % 100 == 0: # 输出每100轮的损失，并记录损失
print(f"Epoch: {epoch+1}, Loss: {loss_sum/len(cbow_data)}")
loss_values.append(loss_sum / len(cbow_data))
# 绘制训练损失曲线
import matplotlib.pyplot as plt # 导入matplotlib
plt.plot(range(1, epochs//100 + 1), loss_values) # 绘图
plt.title('Training Loss') # 图题
plt.xlabel('Epochs') # X轴Label
plt.ylabel('Loss') # Y轴Label
plt.show() # 显示图
6. 输出CBOW词向量
# 输出CBOW习得的词嵌入
print("\nCBOW词嵌入:")
for word, idx in word_to_idx.items(): # 输出每个单词的嵌入向量
print(f"{word}: \
{cbow_model.input_to_hidden.weight[:, idx].detach().numpy()}")
plt.rcParams["font.family"]=['SimHei'] # 用来设定字体样式
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用来设定无衬线字体样式
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号
# 绘制二维词向量图
fig, ax = plt.subplots()
for word, idx in word_to_idx.items():
vec = cbow_model.input_to_hidden.weight[:, \
idx].detach().numpy() # 获取每个单词的嵌入向量
ax.scatter(vec[0], vec[1]) # 在图中绘制嵌入向量的点
ax.annotate(word, (vec[0], vec[1]), fontsize=12) # 点旁添加单词标签
plt.title('2维词嵌入') # 图题
plt.xlabel('向量维度1') # X轴Label
plt.ylabel('向量维度2') # Y轴Label
plt.show() # 显示图
