自然语言处理：稠密向量表示

介绍

大家好，博主又来给大家分享知识了。今天给大家分享的内容是稠密向量表示。看过我这篇博文自然语言处理：稀疏向量表示-CSDN博客的小伙伴们，心中可能会产生这样的疑问：既然存在稀疏向量这一概念，那么在自然语言处理领域中，是否也存在着与之相对应的稠密向量呢？事实上，答案是确切无疑的。

稠密向量表示是自然语言处理等领域中用于表征文本或数据的一种重要方式。那么，我们直接进入正题。

稠密向量

定义阐述

稠密向量是指向量中的大部分元素都具有非零值，且这些元素通常是连续、有意义的数值。与稀疏向量(大部分元素为零值)形成鲜明对比。例如，在一个100维的向量中，如果有80个以上的元素都不为零，且这些非零元素都承载着特定的信息，那么这样的向量就可以被称为稠密向量。

稠密向量表示

在自然语言处理(NLP)领域，如何将文本有效地表示为计算机能够处理的形式一直是关键问题之一。稠密向量表示作为一种重要的文本表示方式，在近年来得到了广泛的应用和研究。与稀疏向量表示(如独热编码、词袋模型等)不同，稠密向量表示能够将每个词映射为一个低维、连续且密集的向量，从而更好地捕捉词与词之间的语义关系，为自然语言处理任务带来更强大的表现力。

概念阐述

稠密向量表示是指将文本中的每个词映射到一个低维的向量空间中，每个词对应一个向量，且向量中的元素大部分不为零。这些向量通常是通过训练得到的，使得语义相近的词在向量空间中的距离较近，而语义相差较大的词距离较远。

例如，在经典的词嵌入模型Word2Vec中，“猫”和“狗”这两个语义相近的词，它们对应的稠密向量在向量空间中的距离会相对较近；而“猫”和“汽车”这两个语义差异较大的词，其向量距离则会较远。

表示方法

Word2Vec

概念阐述

Word2Vec是由谷歌开发的一种词嵌入模型，它有两种主要的训练方式：连续词袋模型(CBOW)和Skip-Gram模型。CBOW模型是根据上下文词来预测中心词，而Skip-Gram模型则是根据中心词来预测上下文词。通过大量文本的训练，Word2Vec能够学习到词与词之间的语义关系，并将其编码到稠密向量中。

原理解释

连续词袋模型

Continuous Bag-Of-Words model，CBOW。假设给定一个词序列 $w_1, w_2, \cdots, w_T$ $w_1, w_2, \cdots, w_T$ ，对于其中的中心词 $w_t$ ，CBOW模型利用其上下文词 $w_{t - c}, \cdots, w_{t - 1}, w_{t + 1}, \cdots, w_{t + c}$ （ $c$ 为上下文窗口大小）来预测 $w_t$ 。

具体来说，模型首先将上下文词的词向量进行求和或平均等操作，得到一个上下文向量表示，然后通过一个线性层和Softmax函数计算出在词汇表中每个词作为中心词的概率，目标是最大化预测中心词的概率。通过不断调整模型参数(即词向量和线性层的权重)，使得预测概率尽可能接近真实情况，从而学习到词的向量表示。

Skip-Gram模型

与CBOW相反，Skip-Gram模型是给定中心词 $w_t$ ，预测其上下文词 $w_{t - c}, \cdots, w_{t - 1}, w_{t + 1}, \cdots, w_{t + c}$ 。它将中心词的词向量通过一个线性层和Softmax函数，计算出在词汇表中每个词作为上下文词的概率，同样通过最大化这些概率来学习词向量。为了提高训练效率，通常会采用负采样等技术，即只对少量的负样本(非上下文词)进行更新，而不是对整个词汇表进行计算。

注：Softmax函数是机器学习，尤其是在多分类问题中常用的一种函数。它本质上是一种归一化指数函数。对于一个长度为 $n$ 的向量 $\mathbf{z}=(z_1,z_2,\cdots,z_n)$ ，Softmax函数将其转换为一个概率分布 $\mathbf{\sigma}(\mathbf{z})=(\sigma_1(\mathbf{z}),\sigma_2(\mathbf{z}),\cdots,\sigma_n(\mathbf{z}))$ ，其中每个元素 $\sigma_i(\mathbf{z})$ 的计算公式为： $\sigma_i(\mathbf{z}) = \frac{e^{z_i}}{\sum_{j = 1}^{n}e^{z_j}}$ ，这里 $e$ 是自然常数，约等于2.71828。

测试代码

下面的演示代码需要安装gensim库与nltk库。安装命令：

python">pip install gensim
pip install nltk

注：gensim是一个用于主题建模、文档索引和相似性检索的Python库，它在自然语言处理和信息检索领域应用广泛。

python"># 从gensim库的models模块导入Word2Vec类，用于训练词向量模型
from gensim.models import Word2Vec
# 导入nltk库，它是自然语言处理常用工具，可用于文本分词等操作
import nltk# 下载nltk的'punkt_tab'数据包quiet=True表示静默下载不显示过多信息
nltk.download('punkt_tab', quiet=True)# 创建一个列表，用于存放经过分词处理后的句子
sentences = [# 对句子进行分词，将句子拆分为单词列表nltk.word_tokenize("I love natural language processing"),# 对该句子进行分词，将其拆分为单词列表nltk.word_tokenize("Natural language processing is interesting"),# 对该句子进行分词，将其拆分为单词列表nltk.word_tokenize("I enjoy working with text data")
]# 利用Word2Vec类训练模型，传入分词后的句子列表及相关训练参数
model = Word2Vec(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4)
# 从训练好的模型中获取单词对应的词向量
word_vector = model.wv['natural']
# 打印出单词的词向量
print(word_vector)

运行结果

python">[ 9.7702928e-03  8.1651136e-03  1.2809718e-03  5.0975787e-031.4081288e-03 -6.4551616e-03 -1.4280510e-03  6.4491653e-03-4.6173059e-03 -3.9930656e-03  4.9244044e-03  2.7130984e-03-1.8479753e-03 -2.8769434e-03  6.0107317e-03 -5.7167388e-03-3.2367026e-03 -6.4878250e-03 -4.2346325e-03 -8.5809948e-03-4.4697891e-03 -8.5112294e-03  1.4037776e-03 -8.6181965e-03-9.9166557e-03 -8.2016252e-03 -6.7726658e-03  6.6805850e-033.7845564e-03  3.5616636e-04 -2.9579818e-03 -7.4283206e-035.3341867e-04  4.9989222e-04  1.9561886e-04  8.5259555e-047.8633073e-04 -6.8160298e-05 -8.0070542e-03 -5.8702733e-03-8.3829118e-03 -1.3120425e-03  1.8206370e-03  7.4171280e-03-1.9634271e-03 -2.3252917e-03  9.4871549e-03  7.9704521e-05-2.4045217e-03  8.6048469e-03  2.6870037e-03 -5.3439722e-036.5881060e-03  4.5101536e-03 -7.0544672e-03 -3.2317400e-048.3448651e-04  5.7473574e-03 -1.7176545e-03 -2.8065301e-031.7484308e-03  8.4717153e-04  1.1928272e-03 -2.6342822e-03-5.9857843e-03  7.3229838e-03  7.5873756e-03  8.2963575e-03-8.5988473e-03  2.6364254e-03 -3.5599626e-03  9.6204039e-032.9037679e-03  4.6411133e-03  2.3856151e-03  6.6084778e-03-5.7432903e-03  7.8944126e-03 -2.4109220e-03 -4.5618857e-03-2.0609903e-03  9.7335577e-03 -6.8565905e-03 -2.1917201e-037.0009995e-03 -5.5749417e-05 -6.2949671e-03 -6.3935257e-038.9403950e-03  6.4295758e-03  4.7735930e-03 -3.2620477e-03-9.2676198e-03  3.7868882e-03  7.1605504e-03 -5.6328895e-03-7.8650126e-03 -2.9727400e-03 -4.9318983e-03 -2.3151112e-03]进程已结束，退出代码为 0

这段代码的目的是通过gensim库中的Word2Vec工具，在给定的示例文本数据上训练一个 Word2Vec模型，并获取特定单词的词向量。其意义在于以实际的代码示例展示了如何运用Word2Vec模型进行词嵌入的训练和应用。

通过这样的实践，能够帮助理解Word2Vec模型的工作机制，以及如何根据具体需求设置模型参数。同时，获取到的词向量可以作为后续自然语言处理任务(如文本分类、语义相似度计算等)的输入特征，为进一步的文本分析和处理提供基础。

GloVe

概念阐述

Global Vectors for Word Representation(全局词向量表示)。GloVe是一种基于全局词频统计的词嵌入方法。它结合了全局统计信息(如词共现矩阵)和局部上下文信息，通过对词共现矩阵进行分解来学习词向量。GloVe模型能够捕捉到词与词之间的语义相似性，并且在很多自然语言处理任务中表现出色。

原理解释

GloVe的核心是基于词共现矩阵进行建模。首先构建一个词共现矩阵 $X$ ，其中 $X_{ij}$ 表示单词 $i$ 和单词 $j$ 在一定窗口大小内共同出现的次数。然后定义一个权重函数 $f(X_{ij})$ ，用于调整不同共现次数的权重。模型的目标函数是最小化以下式子：
$J = \sum_{i = 1}^{V}\sum_{j = 1}^{V} f(X_{ij})(\mathbf{w}_i^{\top} \tilde{\mathbf{w}}_j + b_i + \tilde{b}_j - \log(X_{ij}))^2$
其中， $\mathbf{w}_i$ 和 $\mathbf{\tilde{w}}_j$ 分别是单词 $i$ 和单词 $j$ 的词向量， $b_i$ 和 $\tilde{b}_j$ 是偏置项， $V$ 是词汇表的大小。通过最小化这个目标函数，调整词向量和偏置项的值，使得模型能够学习到词与词之间的语义关系，从而得到每个词的稠密向量表示。这种方法既利用了全局的词共现统计信息，又通过权重函数考虑了不同共现频率的重要性，能够较好地捕捉词的语义相似性。

测试代码

python"># 导入gensim库的downloader模块并将其重命名为api，用于下载和加载预训练模型
import gensim.downloader as api# 使用api的load方法加载预训练的GloVe模型，这里加载的是在维基百科等大规模语料上训练得到的、词向量维度为50的模型
glove_model = api.load("glove-wiki-gigaword-50")
# 从加载好的GloVe模型中获取单词'language'对应的词向量
word_vector = glove_model['language']
# 打印出单词'language'的词向量
print(word_vector)

运行结果

python">[==================================================] 100.0% 66.0/66.0MB downloaded
[-5.7990e-01 -1.1010e-01 -1.1557e+00 -2.9906e-03 -2.0613e-01  4.5289e-01-1.6671e-01 -1.0382e+00 -9.9241e-01  3.9884e-01  5.9230e-01  2.2990e-011.5213e+00 -1.7764e-01 -2.9726e-01 -3.9235e-01 -7.8471e-01  1.5594e-016.9077e-01  5.9537e-01 -4.4340e-01  5.3514e-01  3.2853e-01  1.2437e+001.2972e+00 -1.3878e+00 -1.0925e+00 -4.0925e-01 -5.6971e-01 -3.4656e-013.7163e+00 -1.0489e+00 -4.6708e-01 -4.4739e-01  6.2300e-03  1.9649e-02-4.0161e-01 -6.2913e-01 -8.2506e-01  4.5591e-01  8.2626e-01  5.7091e-012.1199e-01  4.6865e-01 -6.0027e-01  2.9920e-01  6.7944e-01  1.4238e+00-3.2152e-02 -1.2603e-01]进程已结束，退出代码为 0

此代码借助gensim的downloader模块加载已有的预训练GloVe模型，并获取特定单词的词向量。展示了在实际应用中如何利用现有的预训练资源，快速获取具有语义信息的词向量。

对于自然语言处理任务而言，从头训练一个高质量的GloVe模型需要大量的计算资源和时间，而使用预训练模型可以节省这些成本，并且能够直接利用模型在大规模语料上学习到的通用语义知识。获取到的词向量可以用于各种下游任务，如文本生成、机器翻译等，为这些任务提供有效的语义表示基础。

FastText

概念阐述

FastText是Facebook开发的一种词嵌入模型，它在Word2Vec的基础上进行了改进。FastText不仅考虑了单词本身，还考虑了单词的子词信息，将单词分解为多个子词单元，通过对这些子词单元的向量进行组合来表示单词。这种方式使得FastText在处理一些低频词和未登录词时表现更好，并且训练速度较快。

原理解释

FastText将一个单词 $w$ 表示为其所有子词(n-gram)的集合，例如对于单词“where”，可以将其拆分为“<wh”, “whe”, “her”, “ere”, “re>”(这里的“<”和“>”是为了表示单词的开始和结束)。每个子词都有一个对应的向量，单词的向量是其所有子词向量的平均值(或其他组合方式)。在训练过程中，FastText同样使用类似于Word2Vec的Skip-Gram或CBOW模型结构，但输入和输出是基于子词和单词的关系。

例如，在Skip-Gram模式下，给定一个单词(由子词组成)，模型预测其上下文单词(也由子词组成)。通过这种方式，FastText能够利用子词信息来学习词向量，对于低频词和未登录词，即使在训练数据中出现次数很少或未出现，也可以通过其组成的子词向量来推断其语义，从而提高了模型对这些词的处理能力。同时，由于子词的数量相对固定且较少，相比于直接处理单词，计算量较小，训练速度更快。

注：在自然语言处理中，n-gram是一种基于统计语言模型的文本分析方法和表示形式。n-gram中的“n”代表一个正整数，它表示在一个文本序列中连续的n个元素(通常是单词、字符或子词)组成的片段。当n取不同值时，有不同的称呼和特点。

测试代码

python"># 导入nltk库，该库常用于自然语言处理，可进行分词等操作
import nltk
# 从gensim库的models模块导入FastText类，用于训练FastText词向量模型
from gensim.models import FastText# 创建一个列表，用于存储经过分词处理后的句子
sentences = [# 对指定句子进行分词，将其拆分为单词列表nltk.word_tokenize("I love natural language processing"),# 对该句子进行分词，把句子转换为单词列表nltk.word_tokenize("Natural language processing is interesting"),# 对该句子进行分词，得到其单词列表nltk.word_tokenize("I enjoy working with text data")
]# 使用FastText类训练词向量模型，传入分词后的句子及相关训练参数
model = FastText(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4)
# 从训练好的FastText模型中获取单词对应的词向量
word_vector = model.wv['processing']
# 打印出单词的词向量
print(word_vector)

运行结果

python">[ 3.3896533e-04  1.2234123e-03 -5.7721173e-04  1.2110006e-03-8.4143237e-04  1.2102504e-03  3.1009479e-04 -2.9250517e-04-9.2577550e-04 -3.9671731e-04 -1.0591430e-03  8.6814631e-054.5050467e-05  1.1047326e-03  1.6321391e-03  1.8581320e-04-1.0883521e-03 -1.2522429e-03  3.4576116e-04 -1.5095163e-04-4.1193713e-04 -6.6900707e-04 -2.6195022e-04 -1.1279929e-03-1.0890584e-03 -5.4424966e-04  7.7632366e-04 -1.1274570e-04-4.2356615e-04 -8.8767544e-04 -4.4122807e-04  2.5886507e-04-7.6934521e-05  5.1066180e-04 -6.5700058e-04 -8.3437335e-05-5.6637503e-04  8.4565405e-04 -8.6744101e-04  6.1168929e-046.3064869e-04  5.3516997e-04  5.5950042e-04 -7.0557039e-04-3.4122753e-05  7.9875800e-04 -1.1056685e-03  1.0425310e-03-1.2741376e-03  1.6672417e-03 -1.5813092e-03  2.5517193e-03-9.9835073e-05  9.6053939e-04  1.3062666e-03  2.3153044e-04-1.3653330e-04 -1.0332001e-03 -1.0826821e-03  5.4440869e-04-8.1823772e-04 -1.3729651e-04 -6.6463393e-04 -5.1843171e-04-7.2306214e-04 -5.4225551e-05  6.6293875e-04  1.9342188e-031.2314037e-03  1.0806741e-03  6.9083611e-04  2.4014399e-034.5534750e-04 -6.0677901e-04  1.0309564e-03  1.4764530e-042.5867225e-04 -2.1658045e-04 -1.7186189e-04 -3.6531693e-04-6.9878355e-04 -2.7997219e-05 -8.1560697e-04  7.5246557e-04-1.7356009e-03 -1.4884018e-04 -2.7626095e-04 -5.0394284e-043.5904782e-04  5.8024796e-04 -1.6554090e-03 -2.2582409e-046.8962271e-04  2.4506263e-04 -1.1304558e-03  4.1245561e-04-1.5265215e-03  2.7017840e-04 -2.0676332e-03 -2.0971213e-04]进程已结束，退出代码为 0

该代码利用gensim库中的FastText类，在给定的示例文本上训练一个FastText模型，并获取特定单词的词向量。我们通过实际操作展示了FastText模型的训练过程和应用方式。由于FastText模型在处理低频词和未登录词方面具有优势，通过这段代码可以验证和理解这种优势是如何实现的。

训练得到的词向量可以应用于多种自然语言处理场景，如文本分类中作为特征输入，能够提高模型对包含低频词或未登录词文本的处理效果，增强模型的泛化能力和鲁棒性。同时，也为进一步研究和改进FastText模型提供了实践基础。

应用优势

强大的语义表达能力：稠密向量能够捕捉词与词之间丰富的语义关系。例如在Word2Vec模型中，语义相近的词(如“苹果”和“香蕉”)在向量空间中距离较近，这使得模型可以通过向量运算来推断词之间的语义关联。
泛化能力强：对于未在训练数据中出现的词(未登录词)，一些稠密向量表示方法(如FastText)可以通过子词信息来推断其语义。
低维度表示：相比于稀疏向量表示(如独热编码)，稠密向量通常是低维的。例如，独热编码的维度等于词汇表的大小，当词汇表很大时，向量维度会非常高，导致计算复杂度增加和数据稀疏性问题。而稠密向量的维度可以根据需要进行调整，一般在几十到几百维之间，大大减少了计算量和存储空间的需求，同时也提高了模型的训练效率。
适合深度学习模型：深度学习模型(如神经网络)在处理连续的、低维的稠密向量时表现出色。稠密向量可以直接作为深度学习模型的输入，模型能够更容易地学习到向量中的特征和模式。

应用劣势

训练成本高：训练一个高质量的稠密向量模型通常需要大量的计算资源和时间。
可解释性差：稠密向量中的每个维度并没有明确的语义含义，很难直观地解释向量中的元素与词的具体特征之间的关系。
对数据依赖大：稠密向量模型的性能很大程度上依赖于训练数据的质量和规模。如果训练数据存在偏差或噪声，或者数据量不足，模型学习到的词向量可能无法准确地表示词的语义。
缺乏上下文感知(部分模型)：一些早期的稠密向量表示方法(如Word2Vec和GloVe)学习到的是词的静态向量表示，缺乏对上下文的感知。也就是说，同一个词在不同的上下文中可能具有不同的语义，但这些模型无法根据上下文动态地调整词向量。

结论赋能

稠密向量表示作为自然语言处理中的重要技术，为文本的表示和处理提供了更强大、更有效的方式。通过Word2Vec、GloVe、FastText等模型，我们能够学习到具有丰富语义信息的词向量，从而在各种自然语言处理任务中取得更好的效果。

然而，它也存在训练成本高、可解释性差等缺点。随着技术的不断发展，稠密向量表示也在不断演进和完善，未来有望在更多领域发挥更大的作用。同时，对于不同的任务和数据特点，选择合适的稠密向量表示方法和模型参数，仍然是需要不断探索和研究的方向。

结束

好了，以上就是本次分享的全部内容了，希望大家都能理解与掌握这部分内容。在自然语言处理领域，稠密向量作用显著：

它能够精准捕捉词语、句子及文档的语义信息，通过向量距离衡量语义相似度。
可作为特征输入分类模型，助力文本分类与情感分析，提升判断准确性。
在机器翻译中实现源语言与目标语言间的语义传递转换，提高翻译质量效率。
用于信息检索能更好理解语义，提升召回率与准确率。
在文本生成任务里引导生成符合语义要求的内容。
还可表示知识图谱中的实体和关系，辅助知识推理与补全。

那么本次分享就到这里了。最后，博主还是那句话：请大家多去大胆的尝试和使用，成功总是在不断的失败中试验出来的，敢于尝试就已经成功了一半。如果大家对博主分享的内容感兴趣或有帮助，请点赞和关注。大家的点赞和关注是博主持续分享的动力🤭，博主也希望让更多的人学习到新的知识。