Python_DL_July_深度学习_06_让计算机学会人类的文字：词嵌入

 

 

 

要对词去做编码，词与词之间是有关联的，对词组变成一些向量。对于图片是由RGB三个颜色通道组成，像素点是直接由这三个通道表示，颜色的差异度是可以通过RGB三个颜色的差异值体现出来。而文本不一样，它是一些更高层的数据。它是人造出来的一些token。我们希望词在空间当中，显示为一个分布状态。想实现一个单词在一种语言中的分布，与另一种语言中的分布相同。 

 

要实现词在空间分布，就要把词映射到空间当中。并且把词与词之间的关系用距离表示，但这样也会出现一些问题。

  

one-hot：给每个词一个下标，有多少个词，我就开多大的向量空间，并只有这个词出现的位置的对应下标设为1，其他都设为0。one-hot的好处：它可以产生出句子的离散表示。

  

Bag of wo'r'ds：把句子表示为一个向量，把记录词出现的次数，即counter。每句话的词出现几次就记录几次，likes出现了2次，记录2.但每个词在不同文章中的意义不一样，所以一堆bag of words变为带有权重的词。

Binary weighting：记录词出现的次数，在短文本中相似性，且词比较集中的时候用的比较多。 

在文档中出现同样的词， 他们的顺序没有被考虑到。导致john liks marry，和marry likes John是一样的。Bi-gram就是把2个词做出的一个词建索引。虽然它可以保证词的顺序，但词表会膨胀很快。

  

 

 语言模型：利用贝叶斯公式，并找出词之间的关系的概率。

离散表示的问题：无论是Bag of wrods，Bi-gram等都没有办法去权衡词向量和词向量的关系。如酒店、宾馆、旅社，如果没有背景知识，就很难捕捉文本的含义。

 

离散表示的每个词只在它自己的轴上表示，而分布式表示是把词分散到每个轴上去表示了，即每个位置上都有连续的值。像离散表示把每个词组或句子当初一个独立的短语或句子，那么这个短语或句子只能占独立的空间。但如果这些短语或句子是有模式的，如红色的大型卡车，利用pattern，把这句子分为红色、大型、卡车，那么我们所需要存储的空间就可以压缩到三维，分别为颜色维度，型号维度，车型维度，他们之间是可以做组合的。这样只要维度分为3个维度，颜色、型号和车型。

 

 

基于这样一个概念，我们需要构建一个方法来完成这个词的表示。找到这个词附近的其他词来表示这个词。如同银行给你贷款，就会看看你朋友圈是什么层次的人，根据你的朋友给你定贷款额度。 

共现矩阵：建立一个共现矩阵，把单词出现的次数记录下来。

  

 

 

 

SVD降维：分成3个矩阵，