Word2Vec原理及應用

一、Word2Vec簡介

Word2Vec是一種將自然語言轉換為向量的技術，它基於分散式假設：相似單詞的上下文也相似。因此將單詞轉換為向量後可以用向量間的距離來衡量單詞的相似程度。Word2Vec可以用於文本分類、聚類、預測等自然語言處理任務。

Word2Vec包含兩種模型：CBOW（Continuous Bag-of-Words）和Skip-gram。CBOW根據上下文推測中間的單詞，Skip-gram則是根據中間的單詞來預測上下文。

二、Word2Vec原理

1、CBOW模型

CBOW模型主要包括三個部分：輸入層、投影層和輸出層。輸入層接收上下文中的單詞，通過投影層到達輸出層，輸出層則根據中間的單詞來預測上下文的單詞。

對於輸入的上下文單詞，我們可以通過one-hot向量來表示每個單詞。將one-hot向量與投影矩陣相乘，就可以得到單詞的投影向量。將多個單詞的投影向量相加後再除以單詞數量，即可得到輸入層的向量表示。

投影層將輸入層的向量表示與一個隨機初始化的投影矩陣相乘。得到的結果再除以輸入單詞數，即為最後的向量表示。這個向量即為中間的單詞的投影向量。

輸出層接收中間單詞的投影向量，通過再次投影得到預測單詞的向量表示。輸出層一般是使用softmax多分類器得到輸出單詞概率分布。

# CBOW模型示例代碼

# 構建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(embedding_size, input_shape=(2*window_size*embedding_size,), activation='relu'))
model.add(Dense(vocab_size, activation='softmax'))

# 編譯模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd')

# 訓練模型
model.fit(generator(skip_grams, vocab_size, window_size, embedding_size), epochs=epochs, steps_per_epoch=steps_per_epoch)

2、Skip-gram模型

Skip-gram模型與CBOW模型相反，它是根據中間的單詞來預測上下文的單詞。Skip-gram模型的輸入是中間的單詞，輸出是中心單詞的上下文。

對於輸入的中心單詞，我們同樣可以使用one-hot向量來表示。通過投影層和輸出層，我們可以分別得到中心單詞和上下文單詞的極大似然概率。

# Skip-gram模型示例代碼

# 構建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(vocab_size, input_shape=(vocab_size,), activation='softmax'))
model.add(Dense(vocab_size, activation='softmax'))

# 編譯模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd')

# 訓練模型
model.fit(generator(words, vocab_size, window_size), epochs=epochs, steps_per_epoch=steps_per_epoch)

三、Word2Vec應用

1、文本分類

文本分類是自然語言處理中的一個重要任務，其目標是將一段文本劃分到某個預定義的類別中。Word2Vec可以將文本轉換為向量，從而可以用向量間的距離來衡量文本之間的相似度。此外，Word2Vec還可以結合其他技術，如卷積神經網路和循環神經網路，來進行文本分類。

2、情感分析

情感分析是指對文本情感進行判斷的任務。Word2Vec可以將情感相關的單詞轉換為向量，同時還可以通過對單詞向量的加和或平均值來得到整個文本的向量表示。得到文本向量後，我們可以使用傳統的機器學習演算法或深度學習模型來進行情感分析。

3、搜索引擎

搜索引擎是指通過關鍵詞搜索來得到相關信息的工具。Word2Vec可以將關鍵詞轉換為向量，通過計算關鍵詞向量與文檔向量的相似度來進行搜索引擎的匹配。

4、自動摘要

自動摘要是指根據一段文本自動生成該文本的概括。Word2Vec可以將文本轉換為向量，根據向量的相似度來選取關鍵句子作為摘要。

總結

Word2Vec是一種將自然語言轉換為向量的技術，它的應用廣泛，包括文本分類、情感分析、搜索引擎、自動摘要等。Word2Vec包含兩種模型：CBOW和Skip-gram。無論是哪種模型，其原理都是基於分散式假設：相似單詞的上下文也相似。通過Word2Vec，我們可以將自然語言處理變得更加高效和智能。