干货|10分钟快速入门PyTorch (7) 词向量

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Word Embedding

在自然语言处理中词向量是很重要的，首先介绍一下词向量。

之前做分类问题的时候大家应该都还记得我们会使用one-hot编码，比如一共有5类，那么属于第二类的话，它的编码就是(0, 1, 0, 0, 0)，对于分类问题，这样当然特别简明，但是对于单词，这样做就不行了，比如有1000个不同的词，那么使用one-hot这样的方法效率就很低了，所以我们必须要使用另外一种方式去定义每一个单词，这就引出了word embedding。

我们可以先举三个例子，比如

• The cat likes playing ball.

• The kitty likes playing wool.

• The dog likes playing ball.

• The boy likes playing ball.

• 
  

假如我们使用一个二维向量(a, b)来定义一个词，其中a，b分别代表这个词的一种属性，比如a代表是否喜欢玩飞盘，b代表是否喜欢玩毛线，并且这个数值越大表示越喜欢，这样我们就可以区分这三个词了，为什么呢？

比如对于cat，它的词向量就是(-1, 4)，对于kitty，它的词向量就是(-2, 5)，对于dog，它的词向量就是(3, -2)，对于boy，它的词向量就是(-2, -3)，我们怎么去定义他们之间的相似度呢，我们可以通过他们之间的夹角来定义他们的相似度。

上面这张图就显示出了不同的词之间的夹角，我们可以发现kitty和cat是非常相似的，而dog和boy是不相似的。

而对于一个词，我们自己去想它的属性不是很困难吗，所以这个时候就可以交给神经网络了，我们只需要定义我们想要的维度，比如100，然后通过神经网络去学习它的每一个属性的大小，而我们并不用关心到底这个属性代表着什么，我们只需要知道词向量的夹角越小，表示他们之间的语义更加接近。

下面我们使用pytorch来实现一个word embedding

Code

在pytorch里面word embedding实现是通过一个函数来实现的nn.Embedding

word_to_ix = {'hello': 0, 'world': 1}

embeds = nn.Embedding(2, 5)

hello_idx = torch.LongTensor([word_to_ix['hello']])

hello_idx = Variable(hello_idx)

hello_embed = embeds(hello_idx)

print(hello_embed)

这就是我们输出的hello这个词的word embedding，下面我们一步一步来解释一下代码

首先我们需要word_to_ix = {'hello': 0, 'world': 1}，每个单词我们需要用一个数字去表示他，这样我们需要hello的时候，就用0来表示它。

接着就是word embedding的定义nn.Embedding(2, 5)，这里的2表示有2个词，5表示5维，其实也就是一个2x5的矩阵，所以如果你有1000个词，每个词希望是100维，你就可以这样建立一个word embedding，nn.Embedding(1000, 100)。

如何访问每一个词的词向量是下面两行的代码，注意这里的词向量的建立只是初始的词向量，并没有经过任何修改优化，我们需要建立神经网络通过learning的办法修改word embedding里面的参数使得word embedding每一个词向量能够表示每一个不同的词。

转自：机器学习算法与自然语言处理

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