使用Gensim进行Word2Vec和FastText词嵌入

引言

因此，词嵌入属于最先进的 NLP 工具，它能让机器以相当高的准确度处理和生成自然语言文本。在这个领域最流行的两种方法是 Word2Vec 和 FastText，如果使用 Python 编程语言和 Gensim 库，它们可以轻松使用。下文将详细讨论这些方法及其应用的主要方面，介绍关于激励性气候构建的主要方法的一般信息，并强调它们的独特性。

理解词嵌入

词嵌入是高维空间中的向量，它们保存了词语的含义、句法角色以及语义关系。虽然使用独热编码从词语创建了很多特征，但它会产生稀疏的高维向量，而词嵌入是密集且低维的，捕捉了更多信息。

词嵌入的重要性

词嵌入在几个方面至关重要：

• 降维：它们将文本数据分解成更容易被机器学习算法处理的组成部分。
• 语义含义：嵌入实现了特定词语和词语之间关系的上下文学习，这对于机器理解非常有利。
• 提高性能：它们提高了 NLP 任务的效率，例如情绪分析、人工智能翻译和文本分类。

Word2Vec

Word2Vec，由 Mikolov 等人在 2013 年提出，是一种杰出的技术，它使用预测上下文词语的方法来识别词语的向量表示。 Word2Vec 主要有两种架构：

1. 连续词袋模型 (CBOW)：根据系统期望学习到的上下文词语来找出目标词语。该模型学习从上下文中预测一个缺失的词语，以及存在于这个缺失词语周围的词语。
2. Skip-gram：根据目标词语预测上下文词语。该模型可以使用一个给定的词语来预测可能围绕该给定词语的其他词语。

Word2Vec 的工作原理

Word2Vec 使用浅层神经网络来发现词语的表示，这些表示实际上是词向量。训练依赖于修改网络权值以获得最小预测误差的技术。过程如下：

• 输入层：词语的结构被编码为词汇表的独热向量。
• 隐藏层：将独热编码向量映射到低维实值向量空间。
• 输出层：使用词语的概率分布通过 softmax 激活函数进行预测。

Word2Vec 的目标函数旨在最大化给定目标词语时上下文词语的概率（对于 Skip-gram），或给定上下文词语时目标词语的概率（对于 CBOW）。训练使用随机梯度，这对于词向量来说是好的，同时使用反向传播来训练模型。

Word2Vec 的应用

Word2Vec 嵌入在多种 NLP 任务中非常受欢迎，因为它们考虑了句法依赖性。一些关键应用包括：

• 文本分类：这些 Word2Vec 向量可以用作进一步文本分类的特征，提高分类器的准确性。
• 聚类：词语向量可以被聚合并有效地用于查找意思相似的词语或密切相关的词语。
• 语义相似度：Word2Vec 可以输入词语或短语，并输出测量的语义相似度，这在信息检索、文档相似度分析和问答系统中很有帮助。
• 机器翻译：Word2Vec 嵌入也可以用于将词语从一种语言翻译到另一种语言，因为概念被映射到同一个向量空间。
• 命名实体识别 (NER)：由于上下文感知特征可以提高 NER 模型的性能，嵌入可以改进它们。
• 推荐系统：Word2Vec 可以通过对用户兴趣和物品描述的额外了解来增强推荐方法。

FastText

FastText 词嵌入，由 Bojanowski 等人在 2016 年提出，是 Word2Vec 的一种改进，它额外考虑了子词信息，以更好地处理稀有词和拼写错误等现象。 FastText 的工作原理是将词语视为称为字符 n-gram 的更小的单元。因此，当它遇到一个 OOV（词汇表外）词时，它会聚合 n-gram 来得出 OOV 词的含义。

FastText 的工作原理

• FastText 延续了 Skip-gram 模型，其核心思想是将每个词表示为字符 n-gram 的集合。例如，单词 "cat" 的 n-gram 可以是 <ca, cat, at>。这种方法通过提供子词的额外信息来解决问题，这有助于模型学习形态特征，并且在处理低频词时很有益。
• FastText 的训练方式与 Word2Vec 类似，但有一个预处理步骤，其中每个词被分解为 n-gram。对于不同的实验，最后一个词向量是通过将子 n-gram 的向量相加或平均而形成的。这种方法的基本原理是使 FastText 能够通过整合子词信息来构建对未见过词的泛化。

FastText 的应用

因此，FastText 嵌入在几个方面具有优势，尤其是在处理不同的词汇表外词时。主要应用包括：

• 文本分类：因此，FastText 提高了文本分类模型的质量，因为该算法基于考虑子词，这在处理具有丰富形态的语言时非常有利。
• 命名实体识别 (NER)：因此，FastText 提高了 NER 模型的性能，因为即使在某些词语很少出现或完全不存在的情况下，实体也能获得最佳的表示。
• 语言建模：这些嵌入通过考虑对具有复杂词语结构的语言有用的形态特征，可以更快地增强语言模型。
• 拼写检查和纠正：它可以为拼写错误的单词生成嵌入，这有助于拼写纠正系统。跨语言应用：此外，由于 FastText 根据 n-gram 构建词语，因此可以实现跨语言的更均匀的向量，这有助于诸如跨语言信息检索和翻译之类的任务。
• 情感分析：FastText 有助于在文本中捕捉情绪，因为它使用了子词信息。
• 详细比较：我们已经详细考察了 Word2Vec 和 FastText；这两种方法都引入了可以通过神经网络学习的词嵌入。

此外，人们对揭示 Word2Vec 和 FastText 之间的真正差异表现出极大的兴趣，重点关注这些算法实现和使用细节上的差异。

处理迄今为止未见和词汇表外（OOV）的术语

Word2Vec：例如，Word2Vec 在处理词汇表外 (OOV) 问题时存在困难，这是 Word2Vec 的主要挑战之一。Word2Vec 的监督训练方式是为词汇表中的每个单词分配一个基于周围单词的特定向量。然而，使用 Word2Vec 的一个缺点是，如果一个单词不在训练数据中，Word2Vec 就无法真正为这些单词生成向量，因此，使用新的或低频词可能会很困难。这在术语不断发展的实际应用中尤其具有破坏性。

FastText：FastText 通过使用字符 n-gram 来分解词语，从而解决了这个问题。这意味着即使某个词语在训练中未被观察到，FastText 可能已经看到了它的 n-gram，并从中构建了一个合理的表示。这种子词信息使 FastText 能够更好地泛化，并处理一些形态复杂的语言，这些语言有多种词语形式。

训练时间和计算时间

Word2Vec：总体而言，Word2Vec 的训练比 FastText 快，因为后者处理的是词语的子部分。与 Word2Vec 模型相比，其复杂性相对较低；它们易于构建，因此使用的计算资源更少。

FastText：FastText 需要更多的计算来处理子词。这意味着收敛可能需要更长的训练时间，并且还需要更多的计算能力。但是，对于那些明显需要强大处理稀有和/或 OOV 词语的任务来说，这种权衡是经常值得的。

模型大小和所需内存

Word2Vec：Word2Vec 模型的大小通常取决于词语的数量及其维度。由于 Word2Vec 不保留子词信息，因此模型通常较小，占用的内存也较少。

FastText：FastText 模型通常更大，因为除了与整个词语相关的向量之外，它还包含所有可能的（长度 up to a particular word）前缀的向量，以及某些词语所有可能的（长度 up to a particular word）后缀的向量。在空间受限的环境中，这种增加的存储需求通常是一个缺点。然而，FastText 模型中存储的额外信息有助于在大多数 NLP 任务中实现最佳性能。

语义和句法准确性

Word2Vec：Word2Vec 在捕捉词语之间的语义相似性方面非常有用。例如，“king”和“man”之间的向量差等于“queen”和“woman”之间的向量差。由于其捕捉类比和语义关系的能力，Word2Vec 现在在许多 NLP 应用中被广泛使用。

FastText：然而，与 Word2Vec 不同，FastText 也能在子词知识的帮助下理解句法差异。这是因为 FastText 比 WLKM（原文此处可能误写，应为 Word2Vec）能更好地处理形态变化和拼写错误，这对于实际应用中经常出现的此类问题至关重要。

语言和领域适应性

Word2Vec：虽然功能强大，但 Word2Vec 在形态复杂的语言（如芬兰语和土耳其语）上可能无法产生令人满意的结果，因为它不处理子词。因此，它需要在新领域或集成到新词汇中时进行重新训练或应用一种或几种新技术。

FastText：FastText 基于 n-gram 的想法，在不同的语言和领域都非常灵活。也就是说，它可以很好地解析词语的屈折形式，因此在屈折丰富的语言中也能很好地工作。此外，FastText 仍然能够轻松地在多个新领域和相关词语上进行训练，而无需进行大量重新训练。

实际考虑

在 Word2Vec 和 FastText 之间进行选择时，请考虑以下实际方面：

• 数据集特征：如果您处理的数据量很大，其中涉及许多特定词语、拼写错误或形态不同的文本，FastText 会更有效。然而，如果我们拥有数据多样性较小且独特词语较少的数据，如本例，Word2Vec 可能就足够了。
• 计算资源：对于计算量或内存要求受限的系统，Word2Vec 的模型尺寸更小，训练时间也更短。
• 应用需求：考虑需要构建的特定应用。如果高语义准确性和类比检测很重要，Word2Vec 非常高效。然而，如果需要强大地处理语言中的稀有词语和其他现象，则最好使用 FastText。
• 数据准备：转换文本数据，排除“and”、“the”等不重要的词语，并进行文本预处理。
• 模型训练：对于微调，我们可以使用 Gensim 的 Word2Vec 或 FastText 类在准备好的文本数据上训练模型。嵌入提取：导出词嵌入最适合其他任务或研究。
• 评估：嵌入的质量由系统的内在和外在评估来确定。

结论

Word2Vec 和 FastText 是导出词向量的两种著名方法，各有优缺点。Word2Vec 在许多方面都具有吸引力，例如简洁性、计算效率以及表达语义依赖性的能力。因此，它被认为是许多 NLP 应用的理想解决方案也就不足为奇了。FastText 在此基础上更进一步，它除了词语信息外，还使用子词信息来增强稀有词语的处理能力以及在形态丰富的语言中的使用。

在实践中，在 Word2Vec 和 FastText 之间进行选择应基于数据集的特征、可用限制以及软件的需求。通过结合这些技术的优势，NLP 专家可以创建更有效、更灵活的模型，从而提高机器理解人类语言的能力。