情感分类——glove_glove情感句子

序言

• glove自己很早就看完过，但是一直没有空看看源码，今天趁前面分类模型实验基本结束，抽空看看它的源码。
• glove理论讲解
• glove源码

Why is it?

• 个人学习一个东西得弄清楚为什么学习它，glove的出现一定有他的道理。具体可以简单看看
• NLP CS224N笔记】Lecture 3 GloVe： Global Vectors for Word Representation
• 下面截取最关键的部分：
  
• GloVe是将count based和 direct prediction的优势结合起来提出的一种方法

glove简介

• GloVe的全称叫Global Vectors for Word Representation，它是一个基于全局词频统计（count-based & overall statistics）的词表征（word representation）工具
• 请注意，在看glove之前，抛弃word2vec的神经网络思想，glove里没有神经网络！！
• 代码没有像word2vec那样需要手写，所以没有细看，大致了解了他的思想。

GloVe实现的

代码逻辑

GloVe代码包括了四个.c文件

• 首先执行vocab_count.c这个文件的功能是扫一遍语料，建立一个字典。
• 执行cooccur.c文件。它的功能是从语料中建立共现矩阵，GloVe是在共现矩阵上面进行训练的。所谓共现矩阵，在GloVe中是大量的三元组<eat, food, 150>,<of, the, 100000>…cooccur.c文件生成的三元组的顺序是根据词频排好序的。比如<of, the, 100000>在<eat, food, 150>前面，因为of的频数大于eat。<of, the, 100000>在<of, mine, 1000>前面，因为the的频数大于mine。
• 执行第三个文件shuffle.c。这个文件是用来打乱之前生成的共现矩阵（也就是打乱三元组的顺序）。
• 最后执行glove.c。它会在打乱顺序的三元组上面训练词向量。

具体代码

• vocab_count.c:
• vocab_count的功能就是生成词典。它的输入是整个语料，它的输出是词典。词典的形式是单词以及单词在语料中出现的次数（频数）。词典是按照频数从高到低排好序的。

根据语料库（corpus）构建一个共现矩阵（Co-ocurrence Matrix）

• 常理来说，统计共现矩阵就是一个统计问题，但是如果内存不够呢？
• glove采取了一种很神奇的方式解决，具体可以看下面博文的解释。（自lu不动了…）
• GloVe源码解析之cooccur

思路

• 如何存储共现矩阵？

• 一个很直接简单的方法就是用二维数组去存

• 这么做忽略了一个问题，就是共现矩阵太过稀疏，大多数的单词从来没有共现过，通过二维矩阵存非常浪费内存。实际上一般内存也根本存不下甚至中等规模大小的语料。所以用二维数据存储共现矩阵，在大规模语料上面是不可行的。

• 既然显示的存储共现矩阵不行，我们可以用稀疏矩阵的方式压缩去存储。扫描语料的过程中不断地更新稀疏矩阵，从而得到最终的共现矩阵。

• 所以现在我们的目标是，压缩存储稀疏矩阵!

• 常见的方式是行压缩和列压缩，数据结构用数组，但glove并不是!

• glove的思路是：首先不断地从文件中读取单词对（pair），读到内存写满为止。对这些pair进行排序以及汇总，然后写出到文件。以此类推，我们就能得到很多文件，每个文件里面存的都是对部分的语料的共现矩阵。然后我们对这些共生矩阵再进行汇总。

• 这种方法对内存更友好（当然，这是一种大数据思想）

• 当然，最秒的还在后面：

• 在GloVe代码中，它使用了混合的数据结构去存储共现矩阵。当我们的单词按照它们的频数排好序以后，比如the的id是1，of的id是2然后以此类推。我们会发现共现矩阵的左上角是非常稠密的。当一个pair中两个单词的id都很小（它们的频数很大），他们很有可能共现。而共现矩阵的其它地方很稀疏。比如右下角，低频词不大可能共现。基于这个观察，GloVe中使用二维矩阵去显式的存储共现矩阵的左上角，剩下的部分用我上段中提到的方法建立共现矩阵。所以，共现矩阵的左上角是一直在内存中的，剩余部分会写出最后再汇总。这里再说一下什么是左上角，GloVe中认为word pair中两个单词的id的乘积小于某个阈值时算是在左上角( d越小，词频越高 )。阈值时100的时候，id为9和id为10的单词组成的pair就算在共现矩阵的左上角，因为9乘以10小于100.

• 一种"内存读取"的思路铺面而来。

• 最后，还有一个很秒的地方是：

• 共现矩阵左上角以外的部分使用一个三元组去存储的。分别是第一个单词的id第二个单词的id以及他们的共现次数。GloVe对共现次数的计算是随着单词之间距离递减的，比如两个单词距离为5，那么算他们共现五分之一。所以共现次数是浮点型。建立共现矩阵自然也需要词典，所以内存中会维护词典。词典中记录单词的字符串和id，不再记录频数，单词的id是根据频数来的，频数越高id越小

• 这简直就是：在有限的内存情况下，尽可能压榨代码的效率和空间使用情况。

• 代码内的hash是为了提高查找效率。

• 第一阶段：统计共现的策略就和上面说的一样：循环读取单词，按照索引存入“显存数组”还是三元组内，达到指定大小后，就把三元组写到文件里。

• 第一阶段完成，进入第二阶段，对临时文件进行汇总。利用的是最小堆思想：

• 将overflow_0000.bin、0001.bin、0002.bin整理到一起，保存到cooccurrence.bin中。整合的时候，使用priority queue（最小堆，以词在字典中的序号为键，从小到大）来实现，从每个bin文件中读取一条记录插入到堆中，即堆中只保存一个bin文件的一条记录。堆建成后，取出堆顶元素保存到变量old后调整堆，从old的来源的bin文件中再读取一条记录保存到new，并插入堆中。此后，开始迭代处理，比较堆顶元素与old是否标记了同样两个词，如果是，则将堆顶元素合并到old中，否则，将old写入到cooccurence.bin中，并将堆顶元素赋值给old，记录堆顶元素的来源文件i，然后删除堆顶元素并读入i文件的下一条记录，并加入到堆中；重复这样的循环过程，直到所有的bin文件都读完。再次注意：堆只保存了每个bin文件的一条记录。

• 构造loss function

训练

• 使用的是adagrad梯度下降

参考

[ 1 ]glove详解

[ 2 ]GloVe源码解析之cooccur