基于pytorch实现Word2Vec（skip-gram+Negative Sampling）_skip-gram with negative sampling)模型

目录

word2vec简介

语料处理

数据预处理

训练模型

近似训练法

参数设定

预测及可视化

word2vec简介

2013 年，Google 团队发表了 word2vec 工具。word2vec 工具主要包含两个模型：跳字模型（skip-gram）和连续词模型（continuous bag of words，简称 CBOW），以及两种高效训练的方法：负采样（negative sampling）和层序 softmax（hierarchical softmax）。
类似于f(x)->y，Word2vec 的最终目的，不是要把 f 训练得多么完美，而是只关心模型训练完后的副产物——模型参数（这里特指神经网络的权重），并将这些参数，作为输入 x 的某种向量化的表示，这个向量便叫做——词向量。
word2vec 词向量可以较好地表达不同词之间的相似度和类比关系。

语料处理

步骤：

1. 使用 re 的 findall 方法以及正则表达式去除标点符号；
2. 使用 jieba 进行分词；
3. 使用停用词典剔除无意义的词。

处理前：

处理后：

代码如下：

import re
import jieba
 
stopwords = {}
fstop = open('stop_words.txt', 'r', encoding='utf-8', errors='ingnore')
for eachWord in fstop:
    stopwords[eachWord.strip()] = eachWord.strip()  # 创建停用词典
fstop.close()
 
f1 = open('红楼梦.txt', 'r', encoding='utf-8', errors='ignore')
f2 = open('红楼梦_p.txt', 'w', encoding='utf-8')
 
line = f1.readline()
while line:
    line = line.strip()  # 去前后的空格
    if line.isspace():  # 跳过空行
        line = f1.readline()
 
    line = re.findall('[\u4e00-\u9fa5]+', line)  # 去除标点符号
    line = "".join(line)
 
    seg_list = jieba.cut(line, cut_all=False)  # 结巴分词
 
    outStr = ""
    for word in seg_list:
        if word not in stopwords:  # 去除停用词
            outStr += word
            outStr += " "
 
    if outStr:  # 不为空添加换行符
        outStr = outStr.strip() + '\n'
 
    f2.writelines(outStr)
    line = f1.readline()
 
f1.close()
f2.close()

数据预处理

步骤：

1. 剔除低频词；
2. 生成 id 到 word、word 到 id 的映射；
3. 使用 subsampling 处理语料；
4. 定义获取正、负样本方法；
5. 估计数据中正采样对数。

测试结果：

 这里 min_count=1 也就是不剔除低频词，窗口大小设定为2，负样本数量 k 设定为3。

代码如下：

import math
import numpy
from collections import deque
from numpy import random
 
numpy.random.seed(6)
 
 
class InputData:
 
    def __init__(self, file_name, min_count):
        self.input_file_name = file_name
        self.get_words(min_count)
        self.word_pair_catch = deque()  # deque为队列，用来读取数据
        self.init_sample_table()  # 采样表
        print('Word Count: %d' % len(self.word2id))
        print("Sentence_Count:", self.sentence_count)
        print("Sentence_Length:", self.sentence_length)
 
    def get_words(self, min_count):  # 剔除低频词，生成id到word、word到id的映射
        self.input_file = open(self.input_file_name, encoding="utf-8")
        self.sentence_length = 0
        self.sentence_count = 0
        word_frequency = dict()
        for line in self.input_file:
            self.sentence_count += 1
            line = line.strip().split(' ')  # strip()去除首尾空格，split(' ')按空格划分词
            self.sentence_length += len(line)
            for w in line:
                try:
                    word_frequency[w] += 1
                except:
                    word_frequency[w] = 1
        self.word2id = dict()
        self.id2word = dict()
        wid = 0
        self.word_frequency = dict()
        for w, c in word_fre