词嵌入_词嵌入时参数矩阵的维度用什么确定

B站上有一个讲词嵌入的视频，我认为讲的还可以：

https://www.bilibili.com/video/BV1Ki4y1x7gJ?from=search&seid=14594580491827061010

 

将文本分解而成的单元（单词、字符或n-gram）叫做标记；

将文本分解成标记的过程叫做分词。

所有文本向量化过程都是应用某种弄分词方案，然后将数值向量与生成的标记相关联。

这些向量组合成序列张量，被输入到深度神经网络中。

 

将标记转换为向量的最常用最基本的方法是one-hot编码。

one-hot编码是将每个单词与一个唯一的整数索引相关联，然后将这个整数索引 i 转换为长度为N的二进制向量（N是词表大小），这个向量只有第 i 个元素是1， 其余元素是0。

将单词与向量相关联的另一种强大的方法是使用密集的词向量，也叫做词嵌入。

one-hot编码与词嵌入对比：

one-hot编码得到的向量是二进制的、稀疏的（绝大部分元素都是0）、维度很高的（维度大小等于词表中的单词个数），而词嵌入是低维的浮点数向量（即密集向量，与稀疏向量相对）。

词嵌入与one-hot编码得到的词向量不同，词嵌入是从数据中心学习得到的。常见的词嵌入维度是256、512、1024。而one-hot编码的词向量维度通常为10000（对应包含10000个标记的词表）甚至更高。因此，词嵌入可以将更多的信息塞入更低的维度中。

 

文本处理的步骤：

第一步：文本分词

文本分词也就是将文本分解成标记的过程，如下图所示：

文本分词需要考虑的问题：

1.大小写转化问题：如Apple和apple意思不同

2.常用冠词：如the, a, of等，因为这些词对于情感二分类的预测没有任何帮助

3.拼写检查：如good可能会写成goood

第二步：建立字典

在字典中，统计词频，去除低频词，保留高频词。

第三步：编码（可以one-hot编码，也可以整数编码）

接下来将文本序列转换成整数序列

第四步：序列对齐

因为各条评论的长度不一，也就导致各个序列的长度不一样，所以就需要将各个序列处理成长度一致，然后就可以将它们放入到矩阵或张量中。

在Keras中的preprocessing模块中有一个方法叫做preprocessing.sequence.pad_sequences()，这个方法可以将序列对齐，即给定一个长度，然后将所有序列的长度都处理成该长度。

至此，文本处理已经完成，现在每个词都可以用一个正整数来表示。

接下来，就可以使用词向量了，把这些数据放入一个低维的向量中。可以使用one-hot编码，也可以使用词嵌入，这里重点介绍词嵌入。

 

词嵌入：

将one-hot向量映射为低维的向量：

d 是词向量的维度，这个由用户自己决定（横）

v 是vocabulary，字典里单词的数量（列）

P 是从训练数据中学到的矩阵权重参数

ei 是从字典中第 i 个位置的one-hot向量

 

相乘的结果就是词向量Xi

 

训练矩阵P

矩阵的列表示向量的维度，矩阵的每一行表示一个单词的向量

 

 

获取词嵌入的两种方法：

1.在完成主任务（比如文档分类或情感预测）的同时学习词嵌入。在这种情况下，一开始是随机的词向量，然后对这些词向量进行学习，其学习方式与学习神经网络的权重相同。

利用Keras中的Embedding层学习词嵌入：embedding_layer = Keras.layers.Embedding(1000, 64)

Embedding至少有两个参数：

    标记的个数：这里是1000，表示共有1000个最常见的单词

    嵌入的维度：这里是64，表示一个单词由一个64维的向量表示

最好将Embedding层理解为一个字典，将整数索引（每个整数表示一个特定的单词）映射为密集向量。Embedding层接收整数作为输入，并在内部字典中查找这些整数，然后返回相关联的向量。

Embedding层的输入是一个二维整数张量，其形状为（samples， sequence_length），每个元素是一个整数序列。如输入的二维整数张量为（32， 10），则表示32个长度为10的序列组成的批量。这一批数据中的所有序列的长度相同，这样才能将它们打包成一个张量。

Embedding层返回的是一个形状为（samples， sequence_length，embedding_dimensionality）的三维浮点数张量。然后可以用RNN层或一维卷积层来处理这个三维张量。

将一个Embedding层实例化时，它的权重（即标记向量的内部字典）最开始是随机的，与其它层一样。在训练过程中，利用反向传播来逐渐调节这些词向量，改变空间结构以便下游模型可以利用。一旦训练完成，嵌入空间将会展示大量结构，这种结构专门针对训练模型所要解决的问题。

 

2.在不同于待解决问题的机器学习任务上预计算好词嵌入，然后将其加载到模型中。这些词嵌入叫做预训练词嵌入。