SkipGram模型详解

一、SkipGram模型定义

SkipGram模型是一种常见的神经网络模型，用于自然语言处理任务中的单词表示学习。它的作用是在给定一个单词时，预测它周围的单词，如下图所示：

可以看出，SkipGram模型的输入是一个中心单词，输出是该单词周围的若干个单词。 SkipGram模型的核心思想是用神经网络将每个单词映射成高维空间的向量，以更好的方式来抓住单词之间的语义关系。在这种情况下，模型的目标是使得对于每个中心词，其预测的上下文单词能够最好地反映其周围的实际单词。

二、SkipGram模型优点

SkipGram模型相对于其他模型有许多优点：

1、能够处理大规模语料库

由于SkipGram模型的训练基于随机梯度下降，因此它可以采用高效并行的方法进行大规模语料库的训练。此外，由于模型只需要查看中心单词和它周围的一些单词，因此比其他模型要省计算。

2、能够表示不同的语义信息

SkipGram模型在学习单词向量时可以考虑同义词、近义词以及抽象和具体的概念。此外，它在大型语料库中经常出现的词的向量可以保持一致，这意味着即使训练样本很少，SkipGram模型也可以从单词中提取出许多有用的信息。

3、可扩展性强

SkipGram模型可以轻松扩展以支持其他自然语言处理任务。假设我们的目标是找到给定文本中最接近的单词，我们可以将SkipGram模型视为已训练过的模型，并将其用作文本相似性计算及其他相关任务。

三、SkipGram模型实现

将近年来发展的神经语言模型做到了NLP领域中的state-of-the-art的层面，离不开硬件能力的提升。

为了更好地学习SkipGram模型，我们需要许多来自不同语料库的足够大的数据集。除此之外，使用GPU训练模型也会显著提高训练模型的速度。

对于SkipGram模型的实现，我们使用tensorflow框架，以下是一个示例代码：

import tensorflow as tf

# 定义训练数据
corpus = ['he is a king', 'she is a queen', 'he is a man', 'she is a woman', 'warsaw is poland capital', 'berlin is germany capital', 'paris is france capital']
words = []
for sentence in corpus:
    for word in sentence.split():
        words.append(word)

# 构建SkipGram模型
batch_size = 4
embedding_dimension = 3
vocabulary_size = len(set(words))

inputs = tf.placeholder(tf.int32, shape=[batch_size])
labels = tf.placeholder(tf.int32, shape=[batch_size,1])

embeddings = tf.Variable(tf.random_uniform([vocabulary_size, embedding_dimension], -1.0, 1.0))
selected_embeddings = tf.nn.embedding_lookup(embeddings, inputs)

softmax_weights = tf.Variable(tf.random_uniform([vocabulary_size, embedding_dimension], -1.0, 1.0))
softmax_biases = tf.Variable(tf.zeros([vocabulary_size]))

loss = tf.nn.sampled_softmax_loss(weights=softmax_weights, biases=softmax_biases, inputs=selected_embeddings, labels=labels, num_sampled=2, num_classes=vocabulary_size)
cost = tf.reduce_mean(loss)

optimizer = tf.train.AdamOptimizer(0.01).minimize(cost)

# 训练模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    epoch = 10000
    for i in range(1, epoch+1):
        X = []
        y = []
        for bo, sentence in enumerate(corpus):
            words = sentence.split()
            for j in range(len(words)):
                if j - 1 >= 0:
                    X.append(words[j])
                    y.append([words[j - 1]])
                if j + 1 = batch_size:
                    _, loss = sess.run([optimizer, cost], feed_dict={inputs: X, labels: y})
                    X = []
                    y = []
                    
                    if (i + 1) % 1000 == 0:
                        print("Epoch: ", '%04d' % (i+1), " cost=", "{:.9f}".format(loss))
    trained_embeddings = embeddings.eval()

print(trained_embeddings)

四、SkipGram模型应用

SkipGram模型可以用于许多自然语言处理任务。

1、文本分类

可以用SkipGram模型来学习要素示例（例如，标签）的嵌入并将其用于样本分类。

2、推荐系统

SkipGram模型可以用于为用户提供相似的建议或关联性强的商品列表。

3、语言翻译

SkipGram模型可以学习从一种语言到另一种语言的词汇对之间的映射，并且可以在翻译过程中利用这种映射来提高翻译的准确性。

五、总结

SkipGram模型是一种用于自然语言处理任务的革命性模型，它可以使用神经网络将每个单词映射到高维空间中的向量。此外，SkipGram模型具有可扩展性强、处理大规模语料库、表示不同语义信息等优点，可以用于多种自然语言处理任务。

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