SkipGram模型詳解

一、SkipGram模型定義

SkipGram模型是一種常見的神經網絡模型，用於自然語言處理任務中的單詞表示學習。它的作用是在給定一個單詞時，預測它周圍的單詞，如下圖所示：

可以看出，SkipGram模型的輸入是一個中心單詞，輸出是該單詞周圍的若干個單詞。 SkipGram模型的核心思想是用神經網絡將每個單詞映射成高維空間的向量，以更好的方式來抓住單詞之間的語義關係。在這種情況下，模型的目標是使得對於每個中心詞，其預測的上下文單詞能夠最好地反映其周圍的實際單詞。

二、SkipGram模型優點

SkipGram模型相對於其他模型有許多優點：

1、能夠處理大規模語料庫

由於SkipGram模型的訓練基於隨機梯度下降，因此它可以採用高效並行的方法進行大規模語料庫的訓練。 此外，由於模型只需要查看中心單詞和它周圍的一些單詞，因此比其他模型要省計算。

2、能夠表示不同的語義信息

SkipGram模型在學習單詞向量時可以考慮同義詞、近義詞以及抽象和具體的概念。此外，它在大型語料庫中經常出現的詞的向量可以保持一致，這意味着即使訓練樣本很少，SkipGram模型也可以從單詞中提取出許多有用的信息。

3、可擴展性強

SkipGram模型可以輕鬆擴展以支持其他自然語言處理任務。 假設我們的目標是找到給定文本中最接近的單詞，我們可以將SkipGram模型視為已訓練過的模型，並將其用作文本相似性計算及其他相關任務。

三、SkipGram模型實現

將近年來發展的神經語言模型做到了NLP領域中的state-of-the-art的層面，離不開硬件能力的提升。

為了更好地學習SkipGram模型，我們需要許多來自不同語料庫的足夠大的數據集。 除此之外，使用GPU訓練模型也會顯著提高訓練模型的速度。

對於SkipGram模型的實現，我們使用tensorflow框架，以下是一個示例代碼：

import tensorflow as tf

# 定義訓練數據
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)

# 構建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)

# 訓練模型
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模型應用

SkipGram模型可以用於許多自然語言處理任務。

1、文本分類

可以用SkipGram模型來學習要素示例（例如，標籤）的嵌入並將其用於樣本分類。

2、推薦系統

SkipGram模型可以用於為用戶提供相似的建議或關聯性強的商品列表。

3、語言翻譯

SkipGram模型可以學習從一種語言到另一種語言的詞彙對之間的映射，並且可以在翻譯過程中利用這種映射來提高翻譯的準確性。

五、總結

SkipGram模型是一種用於自然語言處理任務的革命性模型，它可以使用神經網絡將每個單詞映射到高維空間中的向量。 此外，SkipGram模型具有可擴展性強、處理大規模語料庫、表示不同語義信息等優點，可以用於多種自然語言處理任務。