静态词向量预训练模型

1、神经网络语言模型

从语言模型的角度来看，N 元语言模型存在明显的缺点。

首先，模型容易受到数据稀疏的影响，一般需要对模型进行平滑处理；其次，无法对长度超过 N 的上下文依赖关系进行建模。

神经网络语言模型 (Neural Network Language Model )，在一定程度上克服了这些问题。一方面，通过引入词的分布式表示，也就是词向量，大大缓解了数据稀疏带来的影响；另一方面，利用更先进的神经网络模型结构（如循环神经网络、Transformer 等)，可以对长距离上下文依赖进行有效的建模。 正因为这些优异的特性，加上语言模型任务本身无须人工标注数据的优势，神经网络语言模型几乎己经替代 N 元语言模型。

1.1、预训练任务

给定一段文本w1,w2...,wn，语言模型的基本任务是根据历史上下文对下一时刻的词进行预测，也就是计算条件概率 P(wt l w1,w2...,wt-1）。

为了构建语言模型，可以将其转化为以词表为类别标签集合的分类问题，其输人为历史词序列w1,w2...,wt-1，输出为目标词wt 。然后就可以从无标注的文本语料中构建训练数据集，并通过优化该数据集上的分类损失（如交叉熵损失或负对数似然损失）对模型进行训练。由于监督信号来自数据自身，因此这种学习方式也被称为自监督学习 (Self supervised Learning)。

在讨论模型的具体实现方式之前，首先面临的一个问题是：如何处理动态长度的历史词序列（模型输人）？

一个直观的想法是使用词袋表示，但是这种表示方式忽略了词的顺序信息，语义表达能力非常有限。

前馈神经网络语言模型 ( Feed-forward Neural Network Language Model）以及循环神经网络语言模型 (Recurrent Neural Network Language Model, RNNIM)，分别从数据和模型的角度解决这一问题。

1.2、前馈神经网络语言模型 ( Feed-forward Neural Network Language Model）

前馈神经网络语言模型利用了传统N元语言模型中的马尔可夫假设( Markov Assumprion）：对下一个词的预测只与历史中最近的n一1 个词相关。从形式上看：

因此，模型的输人变成了长度为n-1 的定长词序列，模型的任务也转化为对条件概率进行估计。

前馈神经网络由输人层、词向量层、隐含层和输出层构成。在前馈神经网络语言模型中，词向量层首先对输人层长为n-1的历史词序列进行编码，将每个词表示为一个低维的实数向量，即词向量；然后，隐含层对词向量层进行线性变换，并使用激活函数实现非线性映射；最后，输出层通过线性变换将隐含层向量映射至词表空间，再通过 Softmax 函数得到在词表上的归一化的概率分布

（1）输入层。模型的输入层由当前时刻t的历史词序列构成，要为离散的符号表示。在具体实现中，既可以使用每个词的独热编码 ( One-Hot Encoding)，也可以直接使用每个词在词表中的位置下标。

（2）词向量层。词向量层将输入层中的每个词分别映射至一个低维、稠密的实值特征向量。词向量层也可以理解为一个查找表 (Lookup Table)，获取词量的过程，也就是根据词的素引从查找表中找出对应位置的向量的过程。

（3）隐含层。隐含对词向量层x进行线性变换与激活

（4）输出层。模型的输出层对h做线性变换，并利用 Softmax函数进行归一化，以而获得词表 V空间内的概率分布。

综上所述，前馈神经网络语言模型的自由参数包含词向量矩阵E，词向量层与隐含层之间的权值矩阵和偏置， 模型训练完成后，矩阵E则为预训练得到的静态词向量

模型实现

1、数据准备

使用 NLTK 中提供的 Reuters 语料库，该语料库被广泛用于文本分类任务，其中包含 10788 篇新闻类文档，每篇文档具有1个或至个类别。这里忽路数据中的文本类别信息，而只使用其中的文本数据进行词向量的训练。由于在语言模型的训练过程中需要 人一些预留的标记，例如句首标记、句尾标记，以及在构建批次（Batch）时用于补齐序列长度的标记（Padding token） 等，因此定义以下常量：

BOS_TOKEN = "<bos>"＃句首标记
EOS_TOKEN = "<eos>"＃包尾标记 
PAD_TOKEN = "<pad>" # 补齐标记

然后加载语料库，构建数据集，建立词表

from collections import defaultdict, Counterclass Vocab:def __init__(self, tokens=None):self.idx_to_token = list()self.token_to_idx = dict()if tokens is not None:if "<unk>" not in tokens:tokens = tokens + ["<unk>"]for token in tokens:self.idx_to_token.append(token)self.token_to_idx[token] = len(self.idx_to_token) - 1self.unk = self.token_to_idx['<unk>']@classmethoddef build(cls, text, min_freq=1, reserved_tokens=None):token_freqs = defaultdict(int)for sentence in text:for token in sentence:token_freqs[token] += 1uniq_tokens = ["<unk>"] + (reserved_tokens if reserved_tokens else [])uniq_tokens += [token for token, freq in token_freqs.items() \if freq >= min_freq and token != "<unk>"]return cls(uniq_tokens)def __len__(self):return len(self.idx_to_token)def __getitem__(self, token):return self.token_to_idx.get(token, self.unk)def convert_tokens_to_ids(self, tokens):return [self[token] for token in tokens]def convert_ids_to_tokens(self, indices):return [self.idx_to_token[index] for index in indices]def save_vocab(vocab, path):with open(path, 'w') as writer:writer.write("\n".join(vocab.idx_to_token))def read_vocab(path):with open(path, 'r') as f:tokens = f.read().split('\n')return Vocab(tokens)

#加载语料库
def load_reuters():#从 nltk 导入reutersfrom nltk.corpus import reuters#获取所有句子text = reuters.sents()# lowercase (optional)text = [[word.lower() for word in sentence] for sentence in text]#构建词表，传入预留标记vocab = Vocab.build(text, reserved_tokens=[PAD_TOKEN, BOS_TOKEN, EOS_TOKEN])#利用词表将文本数据转换为idcorpus = [vocab.convert_tokens_to_ids(sentence) for sentence in text]return corpus, vocab#保存词向量
def save_pretrained(vocab, embeds, save_path):"""Save pretrained token vectors in a unified format, where the first linespecifies the `number_of_tokens` and `embedding_dim` followed with alltoken vectors, one token per line."""with open(save_path, "w") as writer:writer.write(f"{embeds.shape[0]} {embeds.shape[1]}\n")for idx, token in enumerate(vocab.idx_to_token):vec = " ".join(["{:.4f}".format(x) for x in embeds[idx]])writer.write(f"{token} {vec}\n")print(f"Pretrained embeddings saved to: {save_path}")

2、数据

创建数据处理类，实现架前馈神经网络模型的训练数据构建与存取功能

#从dataset类中派生一个子类
class NGramDataset(Dataset):def __init__(self, corpus, vocab, context_size=2):self.data = []self.bos = vocab[BOS_TOKEN]#句首标记self.eos = vocab[EOS_TOKEN]#句尾标记for sentence in tqdm(corpus, desc="Dataset Construction"):# 插入句首句尾符号sentence = [self.bos] + sentence + [self.eos]#如果句子长度小于预定义的上下文大小，则跳过if len(sentence) < context_size:continuefor i in range(context_size, len(sentence)):# 模型输入：长为context_size的上文context = sentence[i-context_size:i]# 模型输出：当前词target = sentence[i]#每个训练样本由(context, target)构成self.data.append((context, target))def __len__(self):return len(self.data)def __getitem__(self, i):return self.data[i]def collate_fn(self, examples):# 从独立样本集合中构建batch输入输出inputs = torch.tensor([ex[0] for ex in examples], dtype=torch.long)targets = torch.tensor([ex[1] for ex in examples], dtype=torch.long)return (inputs, targets)

3、模型

创建语言模型类，参数包含词向量层，由词向量层到隐含层，由隐含层到输出层的线性变换参数

class FeedForwardNNLM(nn.Module):def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, context_size, hidden_dim):super(FeedForwardNNLM, self).__init__()# 词嵌入层self.embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)# 线性变换：词嵌入层->隐含层self.linear1 = nn.Linear(context_size * embedding_dim, hidden_dim)# 线性变换：隐含层->输出层self.linear2 = nn.Linear(hidden_dim, vocab_size)# 使用ReLU激活函数self.activate = F.reluinit_weights(self)def forward(self, inputs):#将输入词序列映射为词向量，通过view函数对映射后的词向量序列组成的三维张量进行重构，完成词表的拼接embeds = self.embeddings(inputs).view((inputs.shape[0], -1))hidden = self.activate(self.linear1(embeds))output = self.linear2(hidden)# 根据输出层（logits）计算概率分布并取对数，以便于计算对数似然# 这里采用PyTorch库的log_softmax实现log_probs = F.log_softmax(output, dim=1)return log_probs

4、训练

#超参数设置
embedding_dim = 64 #词向量维度
context_size = 2 #隐含层维度
hidden_dim = 128 #批次大小
batch_size = 1024 #输入上下文长度
num_epoch = 10 #训练迭代次数# 读取文本数据，构建FFNNLM训练数据集（n-grams）
corpus, vocab = load_reuters()
dataset = NGramDataset(corpus, vocab, context_size)
data_loader = get_loader(dataset, batch_size)# 负对数似然损失函数
nll_loss = nn.NLLLoss()
# 构建FFNNLM，并加载至device
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = FeedForwardNNLM(len(vocab), embedding_dim, context_size, hidden_dim)
model.to(device)
# 使用Adam优化器
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)model.train()
total_losses = []
for epoch in range(num_epoch):total_loss = 0for batch in tqdm(data_loader, desc=f"Training Epoch {epoch}"):inputs, targets = [x.to(device) for x in batch]optimizer.zero_grad()log_probs = model(inputs)loss = nll_loss(log_probs, targets)loss.backward()optimizer.step()total_loss += loss.item()print(f"Loss: {total_loss:.2f}")total_losses.append(total_loss)# 保存词向量（model.embeddings）
save_pretrained(vocab, model.embeddings.weight.data, "ffnnlm.vec")

1.3、循环神经网络语言模型 (Recurrent Neural Network Language Model, RNNIM)

在前馈神经网络语言模型中，对下—个词的预测需要回看多长的历史是由超参数n决定的。但是，不同的句子对历史长度的期望往往是变化的。例如，对于句子 “他 喜欢吃 苹果”，根据“吃” 容易推测出，下个词有很大概率 是一种食物。因此，只需要考虑较短的历史就足够了。而对于结构较为复杂的句子，如“他感冒了，于是下班 之后 去了 医院”，则需要看到较长的历史 (“感冒”）才能合理地预测出目标词 〝医院”。

循环神经网络语言模型正是为了处理这种不定长依赖而设计的一种语言模型。循环神经网络是用来处理序列数据的一种神经网络，而自然语言正好满足这种序列结构性质。循环神经网络语言模型中的每一时刻都维护一个隐含 状态，该状态蕴含了 当前词的所有历史信息，且与当新词一起被作为下一时刻的输入。这个随时刻变化而不断更新的隐含状态也被称作记忆（Merory)。

以上只是循环神经网络最基本的形式，当序列较长时，训练阶段会存在梯度弥散(Vanishing gradient ）或者梯度爆炸（Exploding gradient) 的风险。为了应对这一问题，以前的做法是在梯度反向传播的过程中按长度进行截断 ( Truncated Backpropagation Through Time ），从而使得模型能够得到有效的训练，但是与此同时，也减弱了模型对于长距离依赖的建模能力。这种做法一直持续到2015 年左右，之后被含有门控机制的循环神经网络，如长短时记忆网络（LSTM)代替。

模型实现

1、数据准备

仍然使用 NLTK 中提供的 Reuters 语料库

2、数据

创建数据处理类，使用序列预测的方式构建训练样本，与前馈神经网络模型不同，RNNLM是输入长度是动态变化的，因此构建批次时，需要对批次内的样本补齐，时长度一致

class RnnlmDataset(Dataset):def __init__(self, corpus, vocab):self.data = []self.bos = vocab[BOS_TOKEN]self.eos = vocab[EOS_TOKEN]self.pad = vocab[PAD_TOKEN]for sentence in tqdm(corpus, desc="Dataset Construction"):# 模型输入：BOS_TOKEN, w_1, w_2, ..., w_ninput = [self.bos] + sentence# 模型输出：w_1, w_2, ..., w_n, EOS_TOKENtarget = sentence + [self.eos]self.data.append((input, target))def __len__(self):return len(self.data)def __getitem__(self, i):return self.data[i]def collate_fn(self, examples):# 从独立样本集合中构建batch输入输出inputs = [torch.tensor(ex[0]) for ex in examples]targets = [torch.tensor(ex[1]) for ex in examples]# 对batch内的样本进行padding，使其具有相同长度inputs = pad_sequence(inputs, batch_first=True, padding_value=self.pad)targets = pad_sequence(targets, batch_first=True, padding_value=self.pad)return (inputs, targets)

3、模型

class RNNLM(nn.Module):def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim):super(RNNLM, self).__init__()# 词嵌入层self.embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)# 循环神经网络：这里使用LSTMself.rnn = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, batch_first=True)# 输出层self.output = nn.Linear(hidden_dim, vocab_size)def forward(self, inputs):embeds = self.embeddings(inputs)# 计算每一时刻的隐含层表示hidden, _ = self.rnn(embeds)output = self.output(hidden)log_probs = F.log_softmax(output, dim=2)return log_probs

4、训练

embedding_dim = 64
context_size = 2
hidden_dim = 128
batch_size = 1024
num_epoch = 10# 读取文本数据，构建FFNNLM训练数据集（n-grams）
corpus, vocab = load_reuters()
dataset = RnnlmDataset(corpus, vocab)
data_loader = get_loader(dataset, batch_size)# 负对数似然损失函数，忽略pad_token处的损失
nll_loss = nn.NLLLoss(ignore_index=dataset.pad)
# 构建RNNLM，并加载至device
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = RNNLM(len(vocab), embedding_dim, hidden_dim)
model.to(device)
# 使用Adam优化器
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)model.train()
for epoch in range(num_epoch):total_loss = 0for batch in tqdm(data_loader, desc=f"Training Epoch {epoch}"):inputs, targets = [x.to(device) for x in batch]optimizer.zero_grad()log_probs = model(inputs)loss = nll_loss(log_probs.view(-1, log_probs.shape[-1]), targets.view(-1))loss.backward()optimizer.step()total_loss += loss.item()print(f"Loss: {total_loss:.2f}")save_pretrained(vocab, model.embeddings.weight.data, "rnnlm.vec")

运行结果

2、Word2vec词向量

从词向量学习的角度来看，基于神经网络语言模型的预训练方法存在一个明显的缺点，即当对t时刻词进行预测时，模型只利用了历史词序列作为输人，而损失了与“未来”上下文之间的共现信息。

介绍一类训练效率更高、 表达能力更强的词向量预训练模型一-Word2vec ，其中包括 CBOW ( Continuous Bag-of Words）模型以及 Skip-grarn 模型。这两个模型由 Tomas Mikolov 等人于 2013年提出，它们不再是严格意义上的语言模型，完全基于词与词之间的共现信息实现词向量的学习

2.1、CBOW模型

给定一段文本，CBOW 模型的基本思想是根据上下文对目标词进行预测。 与神经网络语言模型不同，CBOW模型不考虑上下文中单词的位置或者顺序，因此模型的输人实际上是一个“词袋”而非序列，这也是模型取名为 “Coninuous Bag-of words”的原因。但是，这并不意味者位置信息毫无用处。相关研究表明，融入相对位置信息之后所得到的词向量在语法相关的自然语言处理任务（如词性标注、依存句法分析）上表现更好。

与一般的前馈神经 网络相比，CBOW 模型的隐含层只是执行对词向量层取平均的操作，而没有线性变换以及非线性激活的过程。所以，也可以认为 CBOW 模型是没有隐含层的，这也是CBOW 模型具有高训练效率的主要原因。

模型实现：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import Dataset
from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence
from tqdm.auto import tqdm
from utils import BOS_TOKEN, EOS_TOKEN, PAD_TOKEN
from utils import load_reuters, save_pretrained, get_loader, init_weightsclass CbowDataset(Dataset):def __init__(self, corpus, vocab, context_size=2):self.data = []self.bos = vocab[BOS_TOKEN]self.eos = vocab[EOS_TOKEN]for sentence in tqdm(corpus, desc="Dataset Construction"):sentence = [self.bos] + sentence+ [self.eos]#如果句子长度不足以构建（上下文，目标词）训练样本，则跳过if len(sentence) < context_size * 2 + 1:continuefor i in range(context_size, len(sentence) - context_size):# 模型输入：左右分别取context_size长度的上下文context = sentence[i-context_size:i] + sentence[i+1:i+context_size+1]# 模型输出：当前词target = sentence[i]self.data.append((context, target))def __len__(self):return len(self.data)def __getitem__(self, i):return self.data[i]def collate_fn(self, examples):inputs = torch.tensor([ex[0] for ex in examples])targets = torch.tensor([ex[1] for ex in examples])return (inputs, targets)#与前馈神经网络较为接近，区别在于隐含层完全线性化，只需要对输入层向量取平均
class CbowModel(nn.Module):def __init__(self, vocab_size, embedding_dim):super(CbowModel, self).__init__()# 词嵌入层self.embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)# 线性变换：隐含层->输出层self.output = nn.Linear(embedding_dim, vocab_size)init_weights(self)def forward(self, inputs):embeds = self.embeddings(inputs)# 计算隐含层：对上下文词向量求平均hidden = embeds.mean(dim=1)output = self.output(hidden)log_probs = F.log_softmax(output, dim=1)return log_probsembedding_dim = 64
context_size = 2
hidden_dim = 128
batch_size = 1024
num_epoch = 10# 读取文本数据，构建CBOW模型训练数据集
corpus, vocab = load_reuters()
dataset = CbowDataset(corpus, vocab, context_size=context_size)
data_loader = get_loader(dataset, batch_size)nll_loss = nn.NLLLoss()
# 构建CBOW模型，并加载至device
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = CbowModel(len(vocab), embedding_dim)
model.to(device)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)model.train()
for epoch in range(num_epoch):total_loss = 0for batch in tqdm(data_loader, desc=f"Training Epoch {epoch}"):inputs, targets = [x.to(device) for x in batch]optimizer.zero_grad()log_probs = model(inputs)loss = nll_loss(log_probs, targets)loss.backward()optimizer.step()total_loss += loss.item()print(f"Loss: {total_loss:.2f}")# 保存词向量（model.embeddings）
save_pretrained(vocab, model.embeddings.weight.data, "cbow.vec")

运行结果

2.2、 Skip-gram 模型

绝大多数词向量学习模型本质上都是在建立词与其上下文之间的联系。CBOW 模型使用上下文窗口中词的集合作为条件输人预测目标词，。而Skip-gram 模型在此基础之上作了进一步的简化，使用Ct中的每个词作为独立的上下文对目标词进行预测。因此，Skip-gram 模型建立的是词与词之间的共现关系，即，原文献口对于 Skip-gram 模型的描述是根据当前词wt 预测其上下文中的词wt+j，即。这两种形式是等价的。

模型实现：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import Dataset
from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence
from tqdm.auto import tqdm
from utils import BOS_TOKEN, EOS_TOKEN, PAD_TOKEN
from utils import load_reuters, save_pretrained, get_loader, init_weights#模型输入与CBOW接近，区别在于输入输出都是单个词，即在一定程度上下文窗口大小内共现的词对
class SkipGramDataset(Dataset):def __init__(self, corpus, vocab, context_size=2):self.data = []self.bos = vocab[BOS_TOKEN]self.eos = vocab[EOS_TOKEN]for sentence in tqdm(corpus, desc="Dataset Construction"):sentence = [self.bos] + sentence + [self.eos]for i in range(1, len(sentence)-1):# 模型输入：当前词w = sentence[i]# 模型输出：一定窗口大小内的上下文left_context_index = max(0, i - context_size)right_context_index = min(len(sentence), i + context_size)context = sentence[left_context_index:i] + sentence[i+1:right_context_index+1]self.data.extend([(w, c) for c in context])def __len__(self):return len(self.data)def __getitem__(self, i):return self.data[i]def collate_fn(self, examples):inputs = torch.tensor([ex[0] for ex in examples])targets = torch.tensor([ex[1] for ex in examples])return (inputs, targets)class SkipGramModel(nn.Module):def __init__(self, vocab_size, embedding_dim):super(SkipGramModel, self).__init__()self.embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)self.output = nn.Linear(embedding_dim, vocab_size)init_weights(self)def forward(self, inputs):embeds = self.embeddings(inputs)#根据当前词的词向量，对上下文进行预测output = self.output(embeds)log_probs = F.log_softmax(output, dim=1)return log_probsembedding_dim = 64
context_size = 2
hidden_dim = 128
batch_size = 1024
num_epoch = 10# 读取文本数据，构建Skip-gram模型训练数据集
corpus, vocab = load_reuters()
dataset = SkipGramDataset(corpus, vocab, context_size=context_size)
data_loader = get_loader(dataset, batch_size)nll_loss = nn.NLLLoss()
# 构建Skip-gram模型，并加载至device
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = SkipGramModel(len(vocab), embedding_dim)
model.to(device)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)model.train()
for epoch in range(num_epoch):total_loss = 0for batch in tqdm(data_loader, desc=f"Training Epoch {epoch}"):inputs, targets = [x.to(device) for x in batch]optimizer.zero_grad()log_probs = model(inputs)loss = nll_loss(log_probs, targets)loss.backward()optimizer.step()total_loss += loss.item()print(f"Loss: {total_loss:.2f}")# 保存词向量（model.embeddings）
save_pretrained(vocab, model.embeddings.weight.data, "skipgram.vec")

输出

2.3、 负采样

目前介绍的词向量预训练模型可以归纳为对目标词的条件项测任务。如根据上下文预测当前词（CBOW 模型）或者根据当前词预测上下文（Skip-gram模型）。 当词表规模较大且计算资源有限时，这类模型的训练过程会受到输出层概率归一化 (Normalization）计算效率的影响。负采样方法则提供了一种新的任务视角：给定当前词与其上下文，最大化两者共现的概率。这样一来，问题就被简化为对于(w,c)的二元分类问题（共现或者非共现），从而规避了大词表上的归一化计算。

基于负采样的 Skip-gram 模型

1、数据

在基于负采样的 Skip-gram 模型中，对于每个训练（正）样本，需要根据某个负采样概率分布生成相应的负样本，同时需要保证负样本不包含当前上下文窗口内的词。一种实现方式是，在构建训练数据的过程中就完成负样本的生成，这样在训练时直接读取负样本即可。这样做的优点是训练过程无须再进行负采样，因而效率较高；缺点是每次迭代使用的是同样的负样本，缺乏多样性。 这里采用在训练过程中实时进行负采样的实现方式，

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import Dataset
from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence
from tqdm.auto import tqdm
from utils import BOS_TOKEN, EOS_TOKEN, PAD_TOKEN
from utils import load_reuters, save_pretrained, get_loader, init_weightsclass SGNSDataset(Dataset):def __init__(self, corpus, vocab, context_size=2, n_negatives=5, ns_dist=None):self.data = []self.bos = vocab[BOS_TOKEN]self.eos = vocab[EOS_TOKEN]self.pad = vocab[PAD_TOKEN]for sentence in tqdm(corpus, desc="Dataset Construction"):sentence = [self.bos] + sentence + [self.eos]for i in range(1, len(sentence)-1):# 模型输入：(w, context) ；输出为0/1，表示context是否为负样本w = sentence[i]left_context_index = max(0, i - context_size)right_context_index = min(len(sentence), i + context_size)context = sentence[left_context_index:i] + sentence[i+1:right_context_index+1]context += [self.pad] * (2 * context_size - len(context))self.data.append((w, context))# 负样本数量self.n_negatives = n_negatives# 负采样分布：若参数ns_dist为None，则使用uniform分布self.ns_dist = ns_dist if ns_dist is not None else torch.ones(len(vocab))def __len__(self):return len(self.data)def __getitem__(self, i):return self.data[i]def collate_fn(self, examples):words = torch.tensor([ex[0] for ex in examples], dtype=torch.long)contexts = torch.tensor([ex[1] for ex in examples], dtype=torch.long)batch_size, context_size = contexts.shapeneg_contexts = []# 对batch内的样本分别进行负采样for i in range(batch_size):# 保证负样本不包含当前样本中的contextns_dist = self.ns_dist.index_fill(0, contexts[i], .0)neg_contexts.append(torch.multinomial(ns_dist, self.n_negatives * context_size, replacement=True))neg_contexts = torch.stack(neg_contexts, dim=0)return words, contexts, neg_contexts

2、模型

class SGNSModel(nn.Module):def __init__(self, vocab_size, embedding_dim):super(SGNSModel, self).__init__()# 词嵌入self.w_embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)# 上下文嵌入self.c_embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)def forward_w(self, words):w_embeds = self.w_embeddings(words)return w_embedsdef forward_c(self, contexts):c_embeds = self.c_embeddings(contexts)return c_embeds

3、训练

def get_unigram_distribution(corpus, vocab_size):# 从给定语料中统计unigram概率分布token_counts = torch.tensor([0] * vocab_size)total_count = 0for sentence in corpus:total_count += len(sentence)for token in sentence:token_counts[token] += 1unigram_dist = torch.div(token_counts.float(), total_count)return unigram_dist#超参数
embedding_dim = 64
context_size = 2
hidden_dim = 128
batch_size = 1024
num_epoch = 10
n_negatives = 10 #负样本数量# 读取文本数据
corpus, vocab = load_reuters()
# 计算unigram概率分布
unigram_dist = get_unigram_distribution(corpus, len(vocab))
# 根据unigram分布计算负采样分布: p(w)**0.75
negative_sampling_dist = unigram_dist ** 0.75
negative_sampling_dist /= negative_sampling_dist.sum()
# 构建SGNS训练数据集
dataset = SGNSDataset(corpus,vocab,context_size=context_size,n_negatives=n_negatives,ns_dist=negative_sampling_dist
)
data_loader = get_loader(dataset, batch_size)device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = SGNSModel(len(vocab), embedding_dim)
model.to(device)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)model.train()
for epoch in range(num_epoch):total_loss = 0for batch in tqdm(data_loader, desc=f"Training Epoch {epoch}"):words, contexts, neg_contexts = [x.to(device) for x in batch]optimizer.zero_grad()batch_size = words.shape[0]# 提取batch内词、上下文以及负样本的向量表示word_embeds = model.forward_w(words).unsqueeze(dim=2)context_embeds = model.forward_c(contexts)neg_context_embeds = model.forward_c(neg_contexts)# 正样本的分类（对数）似然context_loss = F.logsigmoid(torch.bmm(context_embeds, word_embeds).squeeze(dim=2))context_loss = context_loss.mean(dim=1)# 负样本的分类（对数）似然neg_context_loss = F.logsigmoid(torch.bmm(neg_context_embeds, word_embeds).squeeze(dim=2).neg())neg_context_loss = neg_context_loss.view(batch_size, -1, n_negatives).sum(dim=2)neg_context_loss = neg_context_loss.mean(dim=1)# 损失：负对数似然loss = -(context_loss + neg_context_loss).mean()loss.backward()optimizer.step()total_loss += loss.item()print(f"Loss: {total_loss:.2f}")# 合并词嵌入矩阵与上下文嵌入矩阵，作为最终的预训练词向量
combined_embeds = model.w_embeddings.weight + model.c_embeddings.weight
save_pretrained(vocab, combined_embeds.data, "sgns.vec")

输出

3、GloVe词向量

无论是基于神经网络语言模型还是 word2vec 的词向量预训练方法，本质上都是利用文本中词与词在局部上下文中的共现信息作为自监督学习信号。除此之外，另一类常用于估计词向量的方法是基于矩阵分解的方法，例如潜在语义分析等。这类方法首先对语料进行统计分析，并获得合有全局统计信息的“词-上下文”共现短阵，然后利用奇异值分解 (Singular Value Decomposition, SVD )对该矩阵进行降维，进而得到词的低维表示。然而，传统的矩阵分解方法得到的词 向量不具备良好的几何性质，因此，结合词向量以及矩阵分解的思想，提出Glove ( Global Vectors for Word Representation）模型。

3.1、模型实现

Glove模型的基本思想是利用词向量对 “词-上下文〞共现矩阵进行预测（或者回归），从而实现隐式的短阵分解。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import Dataset
from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence
from tqdm.auto import tqdm
from utils import BOS_TOKEN, EOS_TOKEN, PAD_TOKEN
from utils import load_reuters, save_pretrained, get_loader, init_weights
from collections import defaultdict#构建数据处理块，该模块需要完成共现矩阵的构建与存取
class GloveDataset(Dataset):def __init__(self, corpus, vocab, context_size=2):# 记录词与上下文在给定语料中的共现次数self.cooccur_counts = defaultdict(float)self.bos = vocab[BOS_TOKEN]self.eos = vocab[EOS_TOKEN]for sentence in tqdm(corpus, desc="Dataset Construction"):sentence = [self.bos] + sentence + [self.eos]for i in range(1, len(sentence)-1):w = sentence[i]left_contexts = sentence[max(0, i - context_size):i]right_contexts = sentence[i+1:min(len(sentence), i + context_size)+1]# 共现次数随距离衰减: 1/d(w, c)for k, c in enumerate(left_contexts[::-1]):self.cooccur_counts[(w, c)] += 1 / (k + 1)for k, c in enumerate(right_contexts):self.cooccur_counts[(w, c)] += 1 / (k + 1)self.data = [(w, c, count) for (w, c), count in self.cooccur_counts.items()]def __len__(self):return len(self.data)def __getitem__(self, i):return self.data[i]def collate_fn(self, examples):words = torch.tensor([ex[0] for ex in examples])contexts = torch.tensor([ex[1] for ex in examples])counts = torch.tensor([ex[2] for ex in examples])return (words, contexts, counts)class GloveModel(nn.Module):def __init__(self, vocab_size, embedding_dim):super(GloveModel, self).__init__()# 词嵌入及偏置向量self.w_embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)self.w_biases = nn.Embedding(vocab_size, 1)# 上下文嵌入及偏置向量self.c_embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)self.c_biases = nn.Embedding(vocab_size, 1)def forward_w(self, words):w_embeds = self.w_embeddings(words)w_biases = self.w_biases(words)return w_embeds, w_biasesdef forward_c(self, contexts):c_embeds = self.c_embeddings(contexts)c_biases = self.c_biases(contexts)return c_embeds, c_biases#超参数
embedding_dim = 64
context_size = 2
batch_size = 1024
num_epoch = 10# 用以控制样本权重的超参数
m_max = 100
alpha = 0.75
# 从文本数据中构建GloVe训练数据集
corpus, vocab = load_reuters()
dataset = GloveDataset(corpus,vocab,context_size=context_size
)
data_loader = get_loader(dataset, batch_size)device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = GloveModel(len(vocab), embedding_dim)
model.to(device)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)model.train()
for epoch in range(num_epoch):total_loss = 0for batch in tqdm(data_loader, desc=f"Training Epoch {epoch}"):words, contexts, counts = [x.to(device) for x in batch]# 提取batch内词、上下文的向量表示及偏置word_embeds, word_biases = model.forward_w(words)context_embeds, context_biases = model.forward_c(contexts)# 回归目标值：必要时可以使用log(counts+1)进行平滑log_counts = torch.log(counts)# 样本权重weight_factor = torch.clamp(torch.pow(counts / m_max, alpha), max=1.0)optimizer.zero_grad()# 计算batch内每个样本的L2损失loss = (torch.sum(word_embeds * context_embeds, dim=1, keepdim=True) + word_biases + context_biases - log_counts) ** 2# 样本加权损失wavg_loss = (weight_factor * loss).mean()wavg_loss.backward()optimizer.step()total_loss += wavg_loss.item()print(f"Loss: {total_loss:.2f}")# 合并词嵌入矩阵与上下文嵌入矩阵，作为最终的预训练词向量
combined_embeds = model.w_embeddings.weight + model.c_embeddings.weight
save_pretrained(vocab, combined_embeds.data, "glove.vec")

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