创建反向词典，为你打开神经网络的大门

全文共8395字，预计学习时长17分钟

本文将介绍怎样用Word2Vec创建反向词典。除了Word2Vec之外，使用其他文字嵌入模型也会得到同样的结果。如果你不知道这意味着什么也不要紧，我们会解释清楚的。反向词典就是一种词典，需要先输入定义，然后找出与该定义相匹配的单词。

所需代码可以在companion repository中找到：https://github.com/unosviluppatore/reverse-dictionary

 

自然语言处理的应用

自然语言处理是一个很棒的领域。这个领域很有趣，客户也经常在应用程序中使用。因为自然语言处理是个很难进入的领域。你永远不知道，一个问题是能够在一天之内通过一个现成的库得以解决？还是需要一个研发团队研究两年才能获得不错的结果。简单点说：自然语言处理困难的地方不在于技术，而在于理解怎样成功运用。

基于机器学习解决上述问题时就更突出了，你需要了解一点机器学习的背景。有时即使解决方案行得通，仍需几个星期来调整参数和权重。

所以，本文中只列举一种技术，也就是一个简单的程序：反向词典。也就是说，怎么通过定义找到单词。这是一款简洁的程序，是买不到的，也无法用确定性算法来创建。

机器学习中的单词表征

机器学习的第一步是理解如何表达所处理的数据。最基本的方式就是使用one-hot编码，有以下几种方式：

· 收集所有的可能值（例如，10000个可能值）

· 每个可能值都用一个向量表示，这个向量包含尽可能多的分量（每个值由一个包含10000个组件的向量表示）

· 为了表达每个值，除了给一个组件赋值为1外，其他组件都赋值为0（即，每个组件都是0，除了一个组件是1）

将其应用于单词，就意味着：

· 需要10000个单词量

· 每个单词都用一个向量表示，这个向量包含10000个组件

· 单词 dog 表达为[1, 0, 0 …]，单词 cat 表达为 [0, 1, 0 …]，等等

这种方式可以表达所有单词，但还存在两大缺点：

· 每个向量都非常稀疏；大多数向量都是0

· 表达不具备任何语义；“father”和“mother”意思非常接近，但你永远不会看到这两个单词用one-hot编码

解决之道：单词嵌入

为了克服上面的两大缺点，单词嵌入应运而生。这种类型的单词表征的关键在于，具有相似含义的单词使用相似的表达。为了捕捉单词意思，或者与其他单词相关联，该表达允许有密集的向量。意思很简单，嵌入的单词并没有真正捕捉到father的意思，但是它的表达将与mother的表达类似。

这是一个强大的特点，可以应用于各种情况。例如，可以解决下面这个问题：

 

什么对于父亲相当于母亲对于女儿？

第一个单词嵌入模型是 Word2Vec ，我们将用它来创建反向词典。这一模型对该领域进行了革新，并催生了许多其他模型，例如FastText、GloVe这些模型之间有着细微差别——例如GloVe和Word2Vec是在单词层面上训练，而FastText则是在character n-grams上训练的。但是它们的原理、应用以及结果都非常相似。

Word2Vec的工作原理

Word2Vec的有效性得益于下面这个技巧：针对特定任务训练神经网络，然后将这个神经网络用于其他用途。这个技巧并不是Word2Vec所独有的，这是机器学习中最常用的一个技巧。基本上只需训练神经网络来得到一个特定的输出，然后去掉输出层，只保留神经网络隐藏层的权重。

训练过程和往常一样：给神经网络一个输入值以及一个与输入值相对应的输出。这样，神经网络可以慢慢学习如何生成正确的输出。

这个训练任务是为了计算在给定输入单词的情况下，在上下文中出现某个单词的概率。例如，如果有programmer这个单词，那么在上下文的短语中看到computer这个单词的概率是多少？

Word2