NLP基础——词表示、文本特征工程_nlp词表征

NLP基础——词表示和文本特征

1. Word Representation: 独热编码，tf-idf

1. 词表示：0-1 one-hot encoding --> 句子表示：0-1（Boolean）

   构建词库V，对每个句子的表示：根据每个分词是否在V中出现（0/1），表示向量的大小为|V|。

2. 词表示：0-1 one-hot encoding --> 句子表示：0-1（Count）

   构建词库V，对每个句子的表示：统计每个分词在V中出现次数，表示向量的大小为|V|。

3. 句子相似度：欧式距离，余弦相似度。

4. TF-IDF：$tfidf(w)=tf(d,w)\ast idf(w)$

   $tf(d,w)$: 文档d中w的词频；

   $idf(w)$: $=log(\frac{N}{N(w)})$，单词的重要性，逆文档频率（inverse document frequency）；

   N: 语料库中的文档总数；

   N(w): 词语w出现在多少个文档中。

2. Word2Vec

因为one-hot representation：无法表示词的meaning，还有数据稀疏性的问题，故尝试在一个词向量空间中寻找词表示。

一个重要转变：one-hot representation —> distributed representation。

2.1 Word Embedding

Word Embedding 词向量模型：(依据分布式假设：挨在一起的单词的相似度更高)

1. 传统： SkipGram， CBOW，Glove， FastText， Matrix Factorization(MF)；

2. 考虑上下文（动态表征）：ELMo, BERT, XLNet；

3. 词向量降维：T-sne

如果知道了词向量的表示，那么句子或者文档的表示也可以很快获得。

Word Embedding --> Sentence Embedding: Average Pooling, Max Pooling, …

传统的Word Embedding模型有：

• SkipGram： 经典的局部方法，根据window-size选取关联的上下文词。Make use of context window。

• FastText核心思想：解决OOV（out-of-vocabulary)问题，一些出现频率低的词处理问题。利用n-gram feature,在训练过程中考虑每个单词的2-gram, 3-gram, 4-gram等子词特征，特征融合后利用SkipGram进行训练。

• Matrix Factorization：经典的全局方法，make use of co-occurance counts

• Glove： 同时结合全局性（如MF）和局部性（如SkipGram），使用加权的最小平方误差。Use weighted least square error.

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问题： CBOW和Skip-Gram哪个更好？

不一定，但一般Skip-Gram效果好于CBOW：

1. Data size（window size）：例如在$w_1,w_2,w_3,w_4,w_5$中，window size = 1， CBOW中有3个样本，Skip-Gram中有8个样本。
2. 难易度：CBOW由多个上下文词预测中心词相对简单，Skip-Gram由单个中心词预测上下文词相对困难。
3. Smoothing effect：在CBOW中，对于出现次数少的词效果不好，对于出现次数多的词效果很好。上下文单词中有词频多与少的词被Average Pooling（平均值）过程综合了部分单词特征：平均值减弱了词频数少的单词的表示效果。

2.2 Gaussian Embedding

用来衡量两个概率分布的相似度/差异性：KL Divergence（Kullback–Leibler divergence，KL散度）。

对于概率分布P(x)和Q(x)：
$$D(P||Q）=\sum P(x)log(P(x)/Q(x))$$
P(x)和Q(x)相似性越高，KL散度越小。

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问题：对corpus中出现频率高和低的词学习到的词向量有什么问题？

从统计学角度，出现次数多的可信度更高，对于每个词的词向量可以计算概率分布$N(\mu ,\sigma )$。通过计算两个词向量分布之间的KL散度，判断相似性高低。

2.3 Contextual Embedding

解决一词多义问题。

考虑上下文：ELMo, BERT, XLNet。

3. 文本特征工程

在机器学习，数据挖掘，NLP领域中，对于文本，有哪些固定的基本特征？下面来总结一下。

Text Features:

• tf-idf：词库大小|V|；
• Word2vec/Sentence2Vec: 词向量的嵌入维数k；
• n-gram：使用bigram，trigram等特征。对于词库V，Bi-gram可以构建从V中选出任意两个词的所有组合，（组合个数）大小为S>>|V|(每两个词看作是一个“词”，形成新的词库)，对于corpus里每个句子，可以根据Bi-gram进行0-1编码（对句子单词前后两两组合，如果组合出现在Bi-gram就为1，否则0）。
• POS词性；
• 主题特征：可以LDA计算得到；
• Task-specific features；

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基于词向量的特征工程主要包括以下几个方面：

• 将Word2Vec或FastText词向量求和或取最大值。
• 基于Word2Vec或FastText的词嵌入求出某个词向量的最大值和平均值，并把它们作为样本新的特征。
• 在样本表示中融合 Bert，XLNet 等预训练模型的 embedding 。
• 考虑词与词之间交互对模型的影响，对于模型来说，贡献最大的不一定是整个句子，可能是句子中的一部分，如短语、词组等等。在此基础上我们使用大小不同的滑动窗口
  (k=[2, 3, 4])，然后进行平均或取最大操作。
• 在样本表示时，融合样本在自动编码器（AutoEncoder）模型产生的Latent features 。
• 在样本表示时，融合样本在 LDA 模型产生的 Topic features。
• 对于分类问题，没有考虑类别的信息，因此我们可以从训练好的模型中获取到所有类别的 embedding。可以参考论文《Joint Embedding of Words and Labels for Text Classification》提出的LEAM获取标签空间的词嵌入。计算方法：获取到所有类别的 label embedding， 与输入的 word embedding 矩阵相乘， 对其结果进行 softmax 运算，对 attention score 与输入的 word embedding 相乘的结果求平均或者取最大。

这里，联合多种特征工程来构造新的样本表示，主要通过以下三种特征工程方法：

1. 第一：利用word-embedding的average pooling和max-pooling；
2. 第二：利用窗口size=2，3，4对word-embedding进行卷积操作，然后再进行max/avg-pooling操作；
3. 第三：利用类别标签的表示，增加了词语和标签之间的语义交互，以此达到对词级别语义信息更深层次的考虑。

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基于人工定义的特征，可以有：

• （原始）文本的长度；
• 大写的个数；
• 大写与文本长度的占比；
• 感叹号的个数；
• 问号个数；
• 标点符号个数；
• 总词数（词的个数）；
• 唯一词的个数；
• 名词、形容词、动词的个数；
• 唯一词与总词数的比例；
• 名词与总词数的比例；
• 形容词与总词数的比例；
• 动词与总词数的比例；
• 词的平均长度；
• 标点符号占总长度的比例；
• 是否存在地名；
• 是否包含人名；
• …

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