Glove模型：多維度語義轉換的妙器

一、Glove模型與Word2Vec

Glove是一種詞向量表示方法，它使用了全局向量表述（global matrix factorization）來將每個詞映射到一個N維空間中，進而把詞之間的相似性計算出來。相較於傳統的Word2Vec詞向量，Glove不但可以處理連續單詞，也能處理歧義單詞的複雜語義，能夠更加準確地描述語義相似性。

在Glove模型中，詞與詞之間的相似性是通過共現矩陣（co-occurrence matrix）來衡量的，即統計每兩個詞在文本中共同出現的次數（共現次數）。然後，通過對這個矩陣進行奇異值分解（Singular Value Decomposition，SVD），得到了一組每個詞的特徵向量（word embeddings），將這些詞向量作為該模型的輸出。

二、Glove模型結構

在Glove模型中，輸入是一個共現矩陣X（m×n），它包含m個單詞和n個單詞的共現次數；輸出是一個詞向量矩陣W（m×d），其中每個詞的詞向量維度為d。

Glove模型的目標函數是：$\sum_{i,j=1}^{m}f(X_{i,j})(w_i^T\tilde{w_j}+b_i+\tilde{b_j}-log(X_{i,j}))^2$，其中$w_i$和$\tilde{w_j}$是根據輸入X得到的兩個詞向量，$b_i$和$\tilde{b_j}$是兩個詞的偏置項，$f(X_{i,j})$是一個加權函數，用以對頻繁出現的共現單詞與不常見的共現單詞進行權衡，此外$log(X_{i,j})$的加入也是為了進行加強稀有單詞與共現詞的相關程度。通過最小化目標函數，我們可以學習到每個單詞的詞向量，進而求出詞之間的相似性。

三、Glove模型缺點

儘管Glove模型在處理詞義方面表現出色，但是它在一定程度上也存在一些缺點。比如，Glove模型無法很好地處理多義詞（polysemy）情況。因為在共現矩陣中，同一個單詞的不同意思常常被當作不同的單詞處理。但是事實上，這些不同的意思在語義層面上是相關的，在詞向量表示中應該保持相似性。

此外，Glove模型對於一些非常出現單詞的處理也不太好，它們可能被忽略或者在訓練過程中的欠採樣造成了過擬合。這些問題都需要通過改進模型結構來進行解決。

四、Glove模型生詞

Glove這個詞來源於全稱「Global Vector for Word Representation」，單詞glove的讀音為[gʌv]，可以簡單地理解為「手套」。

五、glove怎麼讀

glove這個單詞的發音為[gʌv]。

六、Glove模型詞嵌入

import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class Glove(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim):
        super(Glove, self).__init__()
        self.embedding_i = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.embedding_j = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.biases_i = nn.Embedding(vocab_size, 1)
        self.biases_j = nn.Embedding(vocab_size, 1)

    def forward(self, center_words, target_words, coocs):
        center_embeds = self.embedding_i(center_words)
        target_embeds = self.embedding_j(target_words)
        center_biases = self.biases_i(center_words).squeeze(1)
        target_biases = self.biases_j(target_words).squeeze(1)
        inner_product = torch.sum(torch.mul(center_embeds, target_embeds), dim=1)
        log_coocs = torch.log(coocs)
        loss = torch.mean(torch.pow(inner_product + center_biases + target_biases - log_coocs, 2))
        return loss

vocab_size = 10000
embed_dim = 100
glove = Glove(vocab_size, embed_dim)
optimizer = optim.Adagrad(glove.parameters(), lr=0.05)
for epoch in range(10):
    for idx, (inputs, targets, cooccurrences) in enumerate(dataset):
        glove.zero_grad()
        loss = glove(inputs, targets, cooccurrences)
        loss.backward()
        optimizer.step()
    print("Epoch %d: %.4f" % (epoch+1, loss.item()))    

七、Glove模型是幹什麼的

Glove模型的主要作用是用於將文本中的詞轉換成高維向量，使得這些詞之間的關聯關係更加具有語義性質。這些高維向量可以應用在各種自然語言處理任務中，比如情感分析、文本分類、問答系統等。

八、Glove模型學到了什麼

Glove模型通過對大規模文本數據的統計分析，學習到了每個單詞在文本語料庫中的分布情況，也就是每個單詞和其他單詞之間的關係。通過將單詞表示為高維向量，我們可以在向量空間中度量單詞之間的相似性。例如，在一個由100維向量構成的空間中，我們可以認為「狗」和「貓」比「狗」和「樹」更加相似。這種相似性可以被用於許多自然語言處理任務，例如聚類、分類、生成等。