在 PyTorch 中理解词向量，将单词转换为有用的向量表示

你要是想构建一个大型语言模型，首先得掌握词向量的概念。幸运的是，这个概念很简单，也是本系列文章的一个完美起点。

那么，假设你有一堆单词，它可以只是一个简单的字符串数组。

animals = ["cat", "dog", "rat", "pig"]

你没法直接用单词进行数学运算，所以必须先把它们转换成数字。最简单的方法就是用它们在数组中的索引值。

animal_to_idx = {animal: idx for idx, animal in enumerate(animals)}

animal_to_idx

# Output：

# {'cat': 0, 'dog': 1, 'rat': 2, 'pig': 3}

当然，等你把数学运算做完，你还需要把索引转换回对应的单词。可以这样做：

idx_to_animal = {idx: animal for animal, idx in animal_to_idx.items()}

idx_to_animal

# Output：

# {0: 'cat', 1: 'dog', 2: 'rat', 3: 'pig'}

用索引来表示单词，在自然语言处理中一般不是个好主意。问题在于，索引会暗示单词之间存在某种顺序关系，而实际上并没有。

比如，我们的数据里，猫和猪之间并没有固有的关系，狗和老鼠之间也没有。但是，使用索引后，看起来猫离猪“很远”，而狗似乎“更接近”老鼠，仅仅因为它们在数组中的位置不同。这些数值上的距离可能会暗示一些实际上并不存在的模式。同样，它们可能会让人误以为这些动物之间存在基于大小或相似度的关系，而这在这里完全没有意义。

一个更好的方法是使用独热编码（one-hot encoding）。独热向量是一个数组，其中只有一个元素是 1（表示“激活”），其他所有元素都是 0。这种表示方式可以完全消除单词之间的错误排序关系。

让我们把单词转换成独热向量：

import numpy as np

n_animals = len(animals)

animal_to_onehot = {}

for idx, animal in enumerate(animals):

one_hot = np.zeros(n_animals, dtype=int)

one_hot[idx] = 1

animal_to_onehot[animal] = one_hot

animal_to_onehot

# Output：

# {

# 'cat': array([1, 0, 0, 0]),

# 'dog': array([0, 1, 0, 0]),

# 'rat': array([0, 0, 1, 0]),

# 'pig': array([0, 0, 0, 1])

# }

可以看到，现在单词之间没有任何隐含的关系了。

独热编码的缺点是，它是一种非常稀疏的表示，只适用于单词数量较少的情况。想象一下，如果你有 10,000 个单词，每个编码都会有 9,999 个零和一个 1，太浪费内存了，存那么多零干嘛……

**是时候创建更密集的向量表示了。换句话说，我们现在要做词向量（word embeddings）**了。

词向量是一种密集向量（dense vector），其中大多数（甚至所有）值都不是零。在机器学习，尤其是自然语言处理和推荐系统中，密集向量可以用来紧凑而有意义地表示单词（或句子、或其他实体）的特征。更重要的是，它们可以捕捉这些特征之间的有意义关系。

举个例子，我们创建一个词向量，其中每个单词用 2 个特征表示，而总共有 4 个单词。

用 PyTorch 创建词向量非常简单。我们只需要使用 nn.Embedding 层。你可以把它想象成一个查找表，其中行代表每个唯一单词，而列代表该单词的特征（即单词的密集向量）。

import torch

import torch.nn as nn

embedding_layer = nn.Embedding(num_embeddings=4, embedding_dim=2)

好，现在我们把单词的索引转换成词向量。这几乎不费吹灰之力，因为我们只需要把索引传给 nn.Embedding 层就行了。

indices = torch.tensor(np.arange(0, len(animals)))

indices

Output：

# tensor([0, 1, 2, 3])

embeddings = embedding_layer(indices)

embeddings

# Output：

# tensor([[ 1.6950, -2.7905],

# [ 2.4086, -0.1779],

# [ 0.7402, 0.0955],

# [-0.5155, 0.0738]], grad_fn=<EmbeddingBackward0>)

现在，我们可以用索引查看每个单词的词向量了。

for animal, _ in animal_to_idx.items():

print(f"{animal}'s embedding is {embeddings[animal_to_idx[animal]]}")

Output：

# cat's embedding is tensor([ 1.6950, -2.7905], grad_fn=<SelectBackward0>)

# dog's embedding is tensor([ 2.4086, -0.1779], grad_fn=<SelectBackward0>)

# rat's embedding is tensor([0.7402, 0.0955], grad_fn=<SelectBackward0>)

# pig's embedding is tensor([-0.5155, 0.0738], grad_fn=<SelectBackward0>)

每个单词都有两个特征——正是我们想要的结果。

目前这些数值没啥实际意义，因为 nn.Embedding 层还没有经过训练。但一旦它被适当地训练了，这些特征就会变得有意义。

注意：

这些特征对模型来说非常关键，但对人类来说可能永远不会“有意义”。它们代表的是通过训练学到的抽象特征。对我们来说，这些特征看起来可能是随机的、毫无意义的，但对一个训练好的模型来说，它们能够捕捉到重要的模式和关系，使其能够有效地理解和处理数据。

在本系列的下一篇文章中，我们将学习如何训练词向量模型。