Skipgram 模型详解

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。