Glove 词向量_glove.glove输入参数

1 目的和思想

Glove模型的目的：求出能表示出词与词之间的关系的词向量
Glove的整体思想：词 k 在词 i 和词 j 中的的出现概率 有着特殊规律
模型出自论文: Glove: Global Vectors for Word Representation

2 模型原理

模型实现：

1. 共现矩阵（对称矩阵）
2. SVD处理成三角矩阵
3. 拟合计算词向量

2.1 共现矩阵

以窗口的大小，出现在同一个窗口中的词计数

例：

1. I love you.
2. you love me.
3. you like me?

2.2 SVD奇异值分解

将共现矩阵转换成三角矩阵 $\Sigma$，目的为了降维和减少计算量

$A=U\Sigma V^T$

2.3 拟合

通过设计的函数，将词向量和共现概率比值进行计算，使loss函数越小

• 设计的函数如下，是通过共现词频率比值的规律来设计的：
  
  f(x)：权重，为了不让相关度太高，保持相对高就行
  

3 Glove 总结

Glove 模型主要是利用了共现频率比值，这个特殊的规律，以这个规律来设计 loss 函数进行训练，得到的效果比部分模型的效果好

3.1 Glove 优缺点

3.1.1 优点

1. 和 word2vec 相比，word2vec 是周围范围内的词训练，glove 是以统计的词，更全面

4 Glove 函数使用

4.1 输入

sentense = [['I', 'love', 'you', '.'],
             ['you', 'love', 'me','.'],
             ['you', 'like', 'me','?']]
1
2
3

4.2 函数及参数

from glove import Glove
from glove import Corpus  # 语料库

# 生成共现矩阵，再SVD降维
corpus_model = Corpus()
corpus_model.fit(sentense, 
                 window=10)  # 窗口大小 (用于统计同一窗口的词，生成共现矩阵)
1
2
3
4
5
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7

得到三角矩阵 $\Sigma$ 作为 glove 输入 ：

glove = Glove(no_components=10,   # 词向量维度
              learning_rate=0.05) # 学习率
glove.fit(corpus_model.matrix,
          epochs=10,              # 迭代次数
          no_threads=1,           # 计算线程数
          verbose=False)           # 打印epochs进度
1
2
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4
5
6

4.3 输出及应用

# most_similar函数需要使用dictionary
glove.add_dictionary(corpus_model.dictionary)

print(glove.dictionary)
print(glove.word_vectors)
print(glove.most_similar('love', number=4))
1
2
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4
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6

词向量有 7 种词，每个词的维度为 10：

和 love 相近的词 top3 ：