一、Skipgram 模型简介
Skipgram 模型是自然语言处理中的一种模型，用于将单词映射到高维空间中的向量表示。该模型旨在捕获单词之间的语义关系。Skipgram 模型使用神经网络来学习单词的向量表示，然后使用这些向量来计算单词之间的相似度。
Skipgram 模型基于语言模型假设，即一段文本中的每个单词都是根据其周围的上下文单词而产生的。因此，对于给定的单词，Skipgram 模型会尝试预测其周围的上下文单词。这样，我们可以得到每个单词的向量表示，该向量表示可以在文本分类、文本聚类和推荐系统等应用中使用。
二、Skipgram 模型的实现
下面是 Skipgram 模型的 Python 代码示例：
import torch
import torch.nn as nn
class Skipgram(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, emb_size):
super(Skipgram, self).__init__()
self.vocab_size = vocab_size
self.emb_size = emb_size
self.W = nn.Linear(self.vocab_size, self.emb_size, bias=False)
self.WT = nn.Linear(self.emb_size, self.vocab_size, bias=False)
def forward(self, x):
y = self.W(x)
z = self.WT(y)
return z
上述代码定义了一个基于 PyTorch 的 Skipgram 模型，其中 x 是输入单词的 one-hot 向量（长度为词汇表大小的向量，仅有一个位置为 1，其余位置为 0）。模型使用两个线性层，分别表示了从 one-hot 向量到向量表示的映射和从向量表示到 one-hot 向量的逆映射。
三、训练 Skipgram 模型
下面是 Skipgram 模型的训练代码示例：
import torch
from torch.utils.data import DataLoader
def train_skipgram(model, dataset, device='cpu', lr=0.01, batch_size=64, num_epochs=5):
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)
data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
model.to(device)
model.train()
for epoch in range(num_epochs):
loss_sum = 0.0
for batch in data_loader:
optimizer.zero_grad()
x, y = batch
x = x.to(device)
y = y.to(device)
y_pred = model(x)
loss = nn.functional.cross_entropy(y_pred, y)
loss.backward()
optimizer.step()
loss_sum += loss.item() * len(batch)
loss_avg = loss_sum / len(dataset)
print(f'Epoch {epoch}, loss={loss_avg}')
上述代码使用 PyTorch 提供的 DataLoader 模块来加载数据集，并使用交叉熵损失函数和 Adam 优化器来训练模型。训练时，模型会将数据移动到指定的设备上，并在每个 epoch 中计算损失并更新参数。训练结束后，输出每个 epoch 的平均损失。
四、Skipgram 模型的应用
Skipgram 模型的向量表示可以应用于各种自然语言处理任务，例如：
1.词义相似度计算
根据向量空间中的距离来计算单词之间的相似度，相似度越大表示语义上更接近。
import torch.nn.functional as F
def word_similarity(word1, word2, model, vocab):
idx1 = vocab[word1]
idx2 = vocab[word2]
emb1 = model.W.weight[idx1]
emb2 = model.W.weight[idx2]
cosine_sim = F.cosine_similarity(emb1, emb2)
return cosine_sim.item()
2.单词聚类
根据单词向量之间的相似度来对单词进行聚类。
from sklearn.cluster import KMeans
def word_clustering(model, vocab, num_clusters):
embeddings = model.W.weight.detach().cpu().numpy()
kmeans = KMeans(n_clusters=num_clusters, random_state=0).fit(embeddings)
clusters = [[] for _ in range(num_clusters)]
for word, idx in vocab.items():
clusters[kmeans.labels_[idx]].append(word)
return clusters
3.词向量可视化
使用 t-SNE 等降维算法将高维词向量可视化到二维空间。
from sklearn.manifold import TSNE
import matplotlib.pyplot as plt
def visualize_embeddings(model, vocab, num_words=100):
embeddings = model.W.weight.detach().cpu().numpy()[:num_words]
words = list(vocab.keys())[:num_words]
tsne = TSNE(n_components=2, random_state=0)
embeddings_2d = tsne.fit_transform(embeddings)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(16, 16))
for i, word in enumerate(words):
ax.scatter(embeddings_2d[i, 0], embeddings_2d[i, 1])
ax.annotate(word, xy=(embeddings_2d[i, 0], embeddings_2d[i, 1]), fontsize=12)
plt.show()
五、总结
Skipgram 模型是自然语言处理中比较流行的一种模型，它将单词映射到高维空间中的向量表示，并用于捕获单词之间的语义关系。本文简单介绍了 Skipgram 模型的原理和实现，并给出了几个应用场景的代码示例。随着自然语言处理技术的不断发展，Skipgram 模型在实际应用中也将得到越来越广泛的应用。
