NLP基础1-词向量之序号化，One-Hot，BOW/TF，TF-IDF_词向量的onethot

NLP基础1-词向量之序号化，One-Hot，BOW/TF，TF-IDF
NLP基础2-词向量之Word2Vec
NLP基础3-词向量之Word2Vec的Gensim实现

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前言

在分词之后，需要将文本数据转换成数值型数据。常用方式如下：

• 序号化、哑编码 (One-Hot)、
• 词袋法 (BOW/TF)、TF-IDF
• 主题模型 (LSA、LDA等)
• Word2Vec （重要）
• Char2Vec、Doc2Vec、FastText、cw2vec

一、序号化

1. 基本介绍

根据单词字典来序号化文本中的每个单词 (token)：

• 字典：key：token，value：序号 （0，vocab_size）
• 序号的编号是从零到词汇表大小
• 其中包含特殊字符，比如说：
  • <PAD>-表示填充字符，在每个批次中文本长度大小不一致，我们需要对他们进行填充补齐
  • <UNK>-表示未知字符，也就是说该字符不存在单词词典中
  • <NUM>-表示数字
  • <PUN>-表示标点符号
  • <SYMBOL>表示特殊字符

2. 举例说明

假设现在有已经经过分词后的三个文本：
[[“我”, “是”, “小明”],
[“我”, “来自”, “湖南”, “长沙”],
[“我”, “喜欢”, “辣椒”]]
根据单词词典：
dict = {“<\PAD>”: 0, “<\UNK>”: 1, “我”: 2, “湖南”: 3, “长沙”: 4, “是”: 5, “来自”: 6, “喜欢”: 7, “辣椒”: 8 , …}
那么对应三个文本序号化后就是
[[2, 5, 1, 0],
[2, 6, 3, 4 ],
[2, 7, 8, 0]]
其中：<\PAD>表示填充字符, <\UNK>未知字符

3. 代码实现

# 1. 得到分词后的文本
text = [["我", "是", "小明"],
 ["我", "来自", "湖南", "长沙"],
 ["我", "喜欢", "辣椒"]]
print("="*100)
print("text:")
print(text)

# 2. 构建词典
tokens = set() 
for sentence in text:
    for token in sentence:
        tokens.add(token)
tokens = list(tokens)   # {} → [] set转换为list
tokens.insert(0, "<PAD>")  # 在第一个位置插入<PAD>
tokens.insert(1, "<UNK>")  # 在第二个位置插入<UNK>
print("="*100)
print("tokens:")
print(tokens)
dict = {token: i for i, token in enumerate(tokens)}  # 构建字典

# dict = {token: i for i, token in zip(tokens, range(len(tokens)))}
print("="*100)
print("dict:")
print(dict)

# 3. 序列化
max_len = 6
token2id = []
for sentence in text:
    sentence2id = [dict.get(token, dict["<UNK>"]) for token in sentence]  # dict.get(key, default=None) 返回指定键的值，如果值不在字典中返回默认值
    sentence2id = sentence2id[:max_len] + [dict["<PAD>"]] * (max_len - len(sentence2id))  # 截断补齐
    token2id.append(sentence2id) # 将每个句子的id添加到token2id中
print("="*100)
print("token2id:")
print(token2id)
print("="*100)
1
2
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5
6
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30
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33
34
35
36
37
'
运行
运行

二、哑编码 (One-Hot)

1. 基本介绍

• 根据单词词典给定的序号，将单词编码成除了当前位置是1，其余位置全是0的向量；
• 也就是说使用一个稀疏的向量来表示单词的特征向量信息

2. 举例说明

假设现在单词词典中有 n 个单词, 那么转换的特征向量就是 n 维度, 仅在对应位置为 1, 其它位置全部为 0
举例说明：
文本：text = [“我”, “来自”, “湖南”, “长沙”]
单词字典：dict = {“<\PAD>”: 0, “<\UNK>”: 1, “我”: 2, “湖南”: 3, “长沙”: 4, “是”: 5, “来自”: 6, “喜欢”: 7, “辣椒”: 8 }
One-Hot编码后：
“我” → [0, 0, 1, 0, 0, 0 ,0 0, 0]
“来自” → [0, 0, 0, 0, 0, 0 , 1, 0, 0]
“湖南” → [0, 0, 0, 1, 0, 0 , 0, 0, 0]
“长沙” → [0, 0, 0, 0, 1, 0 , 0, 0, 0]
文本 → [0, 0, 1, 1, 1, 0 , 1, 0, 0]

3. 代码实现

import torch
import torch.nn.functional as F
# 1. 示例
x = torch.randint(0, 10, (5, 1), dtype=torch.long)
x_onehot = F.one_hot(x, 10) 
print("="*100)
print(x)
print(x_onehot)
print("="*100)

# 2. token2id 见序列化
token2id = torch.tensor(token2id)
text_onehot = F.one_hot(token2id, 10) 
print(text)
print(text_onehot)
print("="*100)
1
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4. 局限性

对于这种离散表征单词有明显的问题:

• 每个单词都是独立、正交的，这样就无法知道不同单词之间的语义相似与关联度
• 没有相似性的概念，我们希望语义相近的单词在距离上比较近，向量上之间的距离可以用余弦相似度表示
• 维度过大，一般而言，词汇表的大小通常非常大，并且单词向量的大小与词汇表大小一致，因此用这种方式表示的向量非常稀疏且维度很大

三、词袋法（BOW/TF）

1. 基本介绍

对一个文档（document）或一个文本（text）而言，Bag of Word （BOW）模型忽略了单词顺序、语法、语义信息等，将文档/文本看成是若干单词 （token）的集合，仅仅统计文档中每个单词出现的频率/频数（文档中单词出现次数的累加），该方法生成的向量就是该文档/文本的特征信息

适用场景：在巨大的文档集中，里面有 N 个文档，因为每个文档都可以用一个向量表示，因此我们可以计算余弦相似度来求两个文档之间的相似度

2. 举例说明

给定两个文本
d1：this is a sample is a sample
d2：this is another example another example
根据上述两个文本出现过的单词，构建一个单词字典
dict：{“this”，“is”，“a”，“sample”，“another”，“example”}
那么那么上述两个文本就可以用六维的向量表示
d1 = [1, 2, 2, 2, 0, 0]
d2 = [1, 1, 0, 0, 2, 2]

3. 代码实现

### sklearn 可以用一下包
### bow：from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
### tfidf：from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from gensim.models import TfidfModel
from gensim.corpora import Dictionary

# 1. 得到分词后的文本
text = [["this", "is", "a", "sample", "a", "sample"],
        ["this", "is", "another", "example", "another", "example"]]
print("="*100)
print("text:")
print(text)
# 2. 构建词典
dct = Dictionary(text)
print("="*100)
print("dict:")
print(dict.token2id)
# 3. 构建bow模型
bow = [dct.doc2bow(sentence) for sentence in text]
print("="*100)
print("bow:")
print(bow)
print("="*100)
# 4. 构建tfidf模型
tfidf = TfidfModel(bow)
1
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4. 局限性

• 词袋中的每个单词都是独立，没有考虑单词与单词之间的顺序与关系
• 当单词字典大小很大的时候，也会造成单词向量的稀疏且维度过大

改进措施：TF-IDF，N-gram

四、TF-IDF

1. 基本介绍

词频（Term-Frequency）：统计每个单词在当前文本中的出现的频数/频率；换句话说，单词出现的次数越多，该单词对于当前文本的重要性就越高
$$TF=某个单词在该文本中的频数$$
考虑到不同文本之前的长度不一致，TF 也可以用某个单词在当前文本中出现的频率表示：
$$TF=\frac{某个单词在该文本中的频数}{该文本单词的总数量}$$

IDF (Inverse Document Frequency) ：同时单词的重要性会对着语料库中出现的频率成反比的下降，也就是说出现的频率越高，表示该单词越常见，该单词对文本的重要性就越低。比如说：“的”，“是”，“了” 这些停顿词
$$IDF=log\frac{文本总数量}{包含该单词的文本数量}$$

因此，TF-IDF 的计算公式就如下所示：
$$TF-IDF=词频（Term-Frequency）\ast IDF(InverseDocumentFrequency)$$

适用场景：1. 计算当前文档的关键字 2. 求不同文档之间的相似度

2. 代码实现

见词袋法

3. 局限性

1. 用词频来衡量单词的重要性可能不太好，有时候重要的单词出现次数很少
2. 没有考虑单词的位置信息对重要性的影响，一般而言在文章前的开头和结尾出现重要词的可能性更高，因此可以给单词的不同位置赋予不同的权重

总结

我们可以使用序号化和独热编码（One-Hot）来简单表示词向量，也可以使用词袋模型（BOW）根据频数来表示词向量。此外，我们还可以使用 TF-IDF 来衡量单词的重要程度。然而，当面对庞大的词汇表时，这些方法的词向量通常都是高维且稀疏，同时无法捕捉单词之间的相似性，因为我们期望相似的词向量在空间中更加接近。那么，如何解决这个问题呢？在下一篇文章中，我们将介绍词嵌入技术，即 Word Embedding，它能够很好地解决上述问题。