基于循环神经网络的自然语言处理

### 基于循环神经网络的自然语言处理 #### 1. 词向量的类比 词向量嵌入的优点在于它能够将类比关系线性化。下面我们使用预训练的 GloVe 向量来进行一些类比操作。 首先，加载预训练的 GloVe 向量并存储在字典中，代码如下： ```python import numpy as np import scipy from sklearn.manifold import TSNE import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline ######################## # Loading glove vector ######################## EMBEDDING_FILE = '~/Downloads/glove.6B.300d.txt' print('Indexing word vectors') embeddings_index = {} f = open(EMBEDDING_FILE) count = 0 for line in f: if count == 0: count = 1 continue values = line.split() word = values[0] coefs = np.asarray(values[1:], dtype='float32') embeddings_index[word] = coefs f.close() print('Found %d word vectors of glove.' % len(embeddings_index)) ``` 输出结果为： ``` Indexing word vectors Found 399999 word vectors of glove. ``` 接着，我们使用“queen”、“man”和“woman”的词向量来创建一个伪“king”的词向量，代码如下： ```python king_wordvec = embeddings_index['king'] queen_wordvec = embeddings_index['queen'] man_wordvec = embeddings_index['man'] woman_wordvec = embeddings_index['woman'] pseudo_king = queen_wordvec - woman_wordvec + man_wordvec cosine_simi = np.dot(pseudo_king/np.linalg.norm(pseudo_king),king_wordvec/np.linalg.norm(king_wordvec)) print 'Cosine Similarity',cosine_simi ``` 输出结果为： ``` Cosine Similarity 0.663537 ``` 这表明 `queen - woman + man` 很好地代表了“king”的概念，因为伪“king”和“king”的词向量之间的余弦相似度较高，约为 0.67。 最后，我们通过 t-SNE 将 300 维的 GloVe 向量降维到二维空间，以展示词向量之间的类比关系，代码如下： ```python tsne = TSNE(n_components=2) words_array = [] word_list = ['king','queen','man','woman'] for w in word_list: words_array.append(embeddings_index[w]) index1 = embeddings_index.keys()[0:100] for i in xrange(100): words_array.append(embeddings_index[index1[i]]) words_array = np.array(words_array) words_tsne = tsne.fit_transform(words_array) ax = plt.subplot(111) for i in xrange(4): plt.text(words_tsne[i, 0], words_tsne[i, 1],word_list[i]) plt.xlim((-50,20)) plt.ylim((0,50)) ``` 从结果图中可以看到，“king”和“queen”的词向量彼此靠近并聚集在一起，“man”和“woman”的词向量也聚集在一起。而且，“king”和“man”以及“queen”和“woman”之间的向量差几乎平行且长度相当。 在进入循环神经网络之前，需要强调词嵌入对于自然语言处理中的循环神经网络的重要性。循环神经网络无法直接理解文本，因此文本中的每个单词都需要有某种数字表示形式。词嵌入向量是一个很好的选择，因为单词可以由词嵌入向量的各个分量所代表的多个概念来表示。循环神经网络可以通过两种方式工作：一种是将词嵌入向量作为输入；另一种是让网络自己学习这些嵌入向量。在后一种情况下，词嵌入向量将更倾向于通过循环神经网络解决的最终问题。然而，有时循环神经网络可能需要学习大量其他参数，或者网络可能只有很少的数据用于训练。在这种情况下，将词嵌入向量作为参数进行学习可能会导致过拟合或次优结果。因此，在这些场景中，使用预训练的词向量嵌入可能是一个更明智的选择。 #### 2. 循环神经网络简介 循环神经网络（RNN）旨在利用和学习序列信息。RNN 架构对序列中的每个元素执行相同的任务，因此得名“循环”。由于任何语言中单词的顺序依赖性，RNN 在自然语言处理任务中非常有用。例如，在预测句子中的下一个单词时，前面的单词序列至关重要。 一般来说，在序列的任何时间步，RNN 会根据之前的计算结果（即先前的记忆和当前输入）计算一些记忆。这个计算得到的记忆用于对当前时间步进行预测，并作为输入传递到下一步。循环神经网络的基本架构原理如下图所示： ```mermaid graph LR classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px A(输入 x1):::process --> B(隐藏状态 h1):::process B --> C(输出 o1):::process D(输入 x2):::process --> E(隐藏状态 h2):::process E --> F(输出 o2):::process G(输入 x3):::process --> H(隐藏状态 h3):::process H --> I(输出 o3):::process B --> E E --> H ``` 如果要处理七个单词的句子序列，展开的 RNN 架构将表示一个七层的前馈神经网络，不同之处在于每层的权重是共享的。这显著减少了循环神经网络中需要学习的参数数量。 下面是 RNN 中一些常用符号的含义： | 符号 | 含义 | | ---- | ---- | | $x_t$ | 时间步 t 的输入 | | $h_t$ | 时间步 t 的计算记忆或隐藏状态 | | $o_t$ | 时间步 t 的输出 | | $W_{hh}$ | 从时间步 t 的记忆状态 $h_t$ 到时间步 t+1 的记忆状态 $h_{t+1}$ 的权重矩阵 | | $W_{xh}$ | 从输入 $x_t$ 到隐藏状态 $h_t$ 的权重矩阵 | | $W_{ho}$ | 从记忆状态 $h_t$ 到输出 $o_t$ 的权重矩阵 | 当输入以独热编码形式呈现时，权重矩阵 $W_{xh}$ 起到某种词向量嵌入矩阵的作用。或者，在独热编码输入的情况下，也可以选择使用一个可学习的单独嵌入矩阵，使得独热编码输入向量通过嵌入层时输出所需的嵌入向量。 #### 3. RNN 各组件详细分析 - **输入 $x_t$**：表示时间步 t 的输入单词的向量。例如，它可以是一个独热编码向量，其中对应词汇表中单词索引的分量设置为 1，也可以是来自预训练库（如 GloVe）的词向量嵌入。一般假设 $x_t \in \mathbb{R}^{1\times D}$。如果要预测 V 个类别，那么输出 $y_t \in \mathbb{R}^{1\times V}$。 - **记忆或隐藏状态向量 $h_t$**：其长度可以根据用户的选择而定。如果选择的状态数量为 n，则 $h_t \in \mathbb{R}^{1\times n}$，权重矩阵 $W_{hh} \in \mathbb{R}^{n\times n}$。 - **权重矩阵**：$W_{xh} \in \mathbb{R}^{n\times D}$ 是连接输入到隐藏状态的权重矩阵，$W_{ho} \in \mathbb{R}^{n\times V}$ 是连接隐藏状态到输出的权重矩阵。 - **隐藏状态 $h_t$ 的计算**：$h_t = f(W_{hh}h_{t - 1} + W_{xh}x_t)$，其中 f 是一个选定的非线性激活函数。$W_{hh}h_{t - 1} + W_{xh}x_t$ 的维度为 n，即 $W_{hh}h_{t - 1} + W_{xh}x_t \in \mathbb{R}^{1\times n}$。函数 f 对 $W_{hh}h_{t - 1} + W_{xh}x_t$ 进行逐元素操作以产生 $h_t$，因此 $W_{hh}h_{t - 1} + W_{xh}x_t$ 和 $h_t$ 具有相同的维度。 - **输出 $o_t$ 的计算**：当涉及多类分类问题（如预测下一个单词）时，输出层是词汇表中单词数量的 SoftMax 函数。