深度学习——NLP中词的表示方法&word embedding&word2vec_共现矩阵 词向量 word embedding

一直有点没明白标题中三者的关系，在此记录下来自己查阅之后的看法，有不对的地方，请大家指正，谢谢！

关于NLP中，有各种不同的表达，如： 词向量、word embedding、分布式表示、word2vec、glove等等，这一锅粥的名词术语分别代表什么，他们具体的关系是什么，他们是否处于平级关系？

希望写完这篇文章后，自己能清楚地理清他们之间的关系。

https://blog.csdn.net/sisteryaya/article/details/80879711  

一、NLP中词的表示方法

word representation方式：

• 传统方法Knowledge-based representation
• 词的独热表示one-hot representation
• 词的分布式表示distributed representation

1、传统方法Knowledge-based representation：

Knowledge-based representation根据语言学家们制定的 WordNet ，其中包含了字与字之间的关联。来对文字进行表示。

• 调用方法

from nltk.corpus import wordnet

• 局限性

1. 文字会不断地发展
2. 主观性较强，不同的人之间有不同的理解
3. 工作量比较大
4. 字与字之间的相似性很难定义

2、词的独热表示one-hot representation

One-Hot编码，又称为一位有效编码，独热编码，将所有需计算的文字组成一个向量，给出一个文字，它在向量中的位置标为1，其余都为0。

• 限制：无法捕捉两个word之间的关系，也就是没有办法捕捉语义信息

例如：car和motorcycle，无论怎样计算相似度都为0。

• 期望：用另一种方式捕捉真正有关字义的部分。
• 方法：当car与motorcycle以及它们相邻的单词（neighbor）存在某些关系时，可以认为这两个单词之间具有相关性。即Neighbors，如何确定neighbor的范围呢？

1. 方式1，full document 。full document可以认为在同一篇文章中出现过，文章中的文字之间可以根据文章确定一个相关的主题。
2. 方式2，windows 。windows限定在某个窗口内，可以是几句话或者几个单词之内范围，这种方式可以获得词性等信息。

词袋模型中，每个单词向量化之后对应维度上的值，还可以用一个权重表示，这个权重由TF-IDF计算得到，用来反映这个词在整篇文档中的重要性程度；而不仅仅是用上图中所示的词频后者直接不考虑词频。

这种one-hot不能捕获词和词之间的关系，因此有了接下来的  分布式表示distributed representation

3、分布式表示distributed representation

1. 基于矩阵的分布表示

    基于矩阵的分布表示通常又称为分布语义模型，在这种表示下，矩阵中的一行，就成为了对应词的表示，这种表示描述了该词的上下文的分布。由于分布假说认为上下文相似的词，其语义也相似，因此在这种表示下，两个词的语义相似度可以直接转化为两个向量的空间距离。

常见到的Global Vector 模型（ GloVe模型）是一种对“词-词”矩阵进行分解从而得到词表示的方法，属于基于矩阵的分布表示。

1.1  High-dimensional sparse word vector

• 思想

        基于neighbour，设置Co-occurrence Matrix共现矩阵

• 限制

1. 随着文章字数增加矩阵的大小也会迅速增加；
2. 计算量会迅速增加。之前one-hot形式，由于只有一列存在非0数字，所以维度即使再大，计算量也不会增加太多。而现在则不同，每列都有可能有数个非0数字；
3. 大部分的有效信息，集中在少数区域。没有有效地“散开”，所以robustness会比较差
4. 当增加一个word的时候整个矩阵都要更新

• 期望

       找到一个低维向量

1.2  Low-dimensional sparse word vector

• 思想

       降维dimension reduction，例如通过SVD等，从k维降为r维

        

• 限制

1. 计算量比较大
2. 新增文字后，需要重建矩阵并重新计算矩阵和降维

• 期望

       直接学习出低维向量，而不是从资料中学习到高维矩阵再进行降维

       由此引出了word embedding

2. 基于聚类的分布表示
3. 基于神经网络的分布表示，词嵌入（ word embedding）

    基于神经网络的分布表示一般称为词向量、词嵌入（ word embedding）或分布式表示（ distributed representation）。

• 思想

        directly learn low-dimensional word vectors

• 两种方法

       word2vec (Mikolov et al. 2013)

              skip-gram

              CBOW

        Glove (Pennington et al., 2014)

              CBOW中，在做语言模型任务的时候，我把要预测的单词抠掉，然后根据它的上文 Context-Before 和下文 Context-after 去预测单词。以“我爱北京天安门”这句话为例。假设我们现在关注的词是“爱”，C＝2时它的上下文分别是“我”，“北京天安门”。CBOW模型就是把“我” “北京天安门” 的one hot表示方式作为输入，也就是C个1xV的向量，分别跟同一个VxN的大小的系数矩阵W1相乘得到C个1xN的隐藏层hidden layer，然后C个取平均所以只算一个隐藏层。这个过程也被称为线性激活函数(这也算激活函数？分明就是没有激活函数了)。然后再跟另一个NxV大小的系数矩阵W2相乘得到1xV的输出层，这个输出层每个元素代表的就是词库里每个词的事后概率。输出层需要跟ground truth也就是“爱”的one hot形式做比较计算loss。这里需要注意的就是V通常是一个很大的数比如几百万，计算起来相当费时间，除了“爱”那个位置的元素肯定要算在loss里面，word2vec就用基于huffman编码的Hierarchical softmax筛选掉了一部分不可能的词，然后又用nagetive samping再去掉了一些负样本的词所以时间复杂度就从O(V)变成了O(logV)。Skip gram训练过程类似，只不过输入输出刚好相反。

• 优点

1. 任意两个词语之间的相似性很容易计算
2. 可以使用在任何NLP监督任务上作为input，vector包含了语义信息
3. 可以利用NN通过训练更新word representation（word embedding不是固定的，可以根据task微调）

神经网络词向量表示技术通过神经网络技术对上下文，以及上下文与目标词之间的关系进行建模。由于神经网络较为灵活&