NLP应用（二）--Embedding_nlp embedding 公式

step1. one-hot encoding

首先，根据上篇内容我们知道，单词可以利用one-hot encoding进行编码，假设编码如下：

one-hot向量e1,e2,…,e_v的维数是v（假设vocabulary共包含v个唯一词）。

step2. word embedding（word to vector）

但实际中不可能用v维的向量来表示单词，因为vocabulary的单词数量一般至少都是上千上万的，所以就需要将one-hot向量映射到低维向量，公式如下：

其中P是参数矩阵，是需要利用训练数据学习出来的；e_i是vocabulary中的第i个one-hot向量。

d的大小会影响模型学习的表现，一般会采用交叉验证（cross validation）方法选择比较好的d（即参数矩阵P）。 

以下面影评的8个词为例，参数矩阵的第一行是“movie”的词向量，第二行是“good”的词向量，……

假如这些词向量是二维的，最后训练出来的词会带有感情色彩，平面坐标系就能把这些词进行标注，第一象限就是正面词，第三象限就是负面词。

Python实现示例：

step3. Logistic Regression for Binary Classification

我们用逻辑回归做二元分类来举例说明如何做文本分类，python实现代码如下图：

首先安装和导入keras对应算法包，然后调用Embedding，指定句子长度word_num=20，vocabulary包含10000个单词。通过summary打印对应信息：

得到embedding矩阵之后，先利用compile编译模型，再用训练数据拟合模型。

一个epoch指代所有的数据送入网络中完成一次前向计算及反向传播的过程。我们都知道，在训练时，将所有数据迭代训练一次是不够的，需要反复多次才能拟合收敛。在实际训练时，我们将所有数据分成几个batch，每次送入一部分数据，梯度下降本身就是一个迭代过程，所以单个epoch更新权重是不够的。epoch大小与数据集的多样化程度有关，多样化程度越强，epoch应该越大。

因此，epoch的个数是非常重要的。关于epoch为何这样选择可以看下图：

完成训练之后就需要利用测试集来进行准确率评估：

总结上述过程如下：

注意：161个参数是因为模型还有一个偏移量参数intercept。

上一篇：NLP应用（一）--tokenization

下一篇：NLP应用（三）--RNNs(Recurrent Neural Networks)