引言

词向量和文本向量是自然语言处理（NLP）中用于表达文本数据的数学模型。

词向量：

1. One-Hot 编码: 每个词都用一个很长的向量表示，向量的长度是词典的大小，其中只有一个元素是1，其他都是0。
2. TF-IDF: 考虑词在文档中的频率和在整个语料库中的逆文档频率。
3. Word2Vec: 通过神经网络模型来学习词的向量，使得语义上相近的词在向量空间中也相近。
4. GloVe: 全局向量，基于共现矩阵和相关词的相对比例来生成词向量。
5. FastText: 类似于Word2Vec，但考虑了词内字符的子结构。

文本向量：

1. 词袋模型（BoW）: 文本被表示为词的集合，不考虑词的顺序。
2. TF-IDF: 文本中的每个词都由其TF-IDF值来表示。
3. 段落向量（Doc2Vec）: 相似于Word2Vec，但是整个文档有一个独立的向量。
4. 平均词向量: 一个文本中所有词的词向量的平均值。
   10.BERT, GPT: 使用预训练的语言模型，获取每个词或整个句子/段落的嵌入向量。
5. RNN, LSTM, GRU: 对于序列文本，这些循环网络能够捕获文本中的时序信息，输出整个序列的表示。

词向量和文本向量广泛应用于文本分类、信息检索、情感分析、机器翻译等NLP任务。它们可以有效地捕捉文本的语义信息，并用于各种机器学习模型。

1. 文本向量化

• 对于机器来说，字符是没有含义的，只是有区别
• 只使用字符无法去刻画字与字、词与词、文本与文本之间的关系
• 文本转化为向量可以更好地刻画文本之间的关系
• 向量化后，可以启用大量的机器学习算法，具有很高的价值
• 文本是由词和字组成的，想将文本转化为向量，首先要能够把词和字转化为向量
• 所有向量应该有同一维度n，我们可以称这个n维空间是一个语义空间

我 [0.78029002 0.77010974 0.07479124 0.4106988 ]
爱 [0.14092194 0.63690971 0.73774712 0.42768218]
北京 [0.95780568 0.51903789 0.76615855 0.6399924 ]
天安门 [0.73861383 0.49694373 0.13213538 0.41237077]

2. one-hot编码

One-Hot编码是一种用于表示类别变量的方法，常用于自然语言处理和其他机器学习应用。在这种编码方案中，每个唯一的类别或词都由一个全为0的向量表示，除了一个位置为1。这个"1"的位置通常由词或类别在词汇表或类别列表中的索引决定。

例如，如果我们有一个词汇表：[‘苹果’, ‘香蕉’, ‘橙子’]，对应的One-Hot编码可能如下：
‘苹果’：[1, 0, 0]
‘香蕉’：[0, 1, 0]
‘橙子’：[0, 0, 1]

One-Hot编码的优点是简单、有效，但也有缺点，比如它不能捕捉词之间的关系（例如，"苹果"和"香蕉"都是水果）。此外，当词汇表很大时，One-Hot编码会非常占用存储空间和计算资源，因为每个词都需要一个与词汇表大小相等的向量。

在对文本向量化时，也可以考虑词频
不错 [0, 0, 0, 1, 0]
不错 不错 [0, 0, 0, 2, 0]

有时也可以不事先准备词表，临时构建
如做文本比对任务，成对输入，此时维度可随时变化

one-hot编码-缺点

• 如果有很多词，编码向量维度会很高，而且向量十分稀疏（大部分位置都是零），计算负担很大（维度灾难）
• 编码向量不能反映字词之间的语义相似性，只能做到区分

3. 词向量-word2vec

Word2Vec是一种用于生成词向量的模型，由Google的研究人员Mikolov等人于2013年提出。与One-Hot编码不同，Word2Vec生成的是稠密的、低维度的向量，这些向量能够捕捉词与词之间的语义关系。

Word2Vec主要有两种架构：

1. Skip-gram：给定一个词，预测其上下文。
2. Continuous Bag of Words (CBOW)：给定一个上下文，预测中间的词。

Word2Vec通过大量的文本数据进行训练，以捕捉词之间的共现关系，并将这些信息编码到低维向量中。这些向量有许多有趣的性质，例如相似的词会被映射到向量空间中相近的点。

例如，Word2Vec能够捕捉到类比关系，比如“国王 - 男人 + 女人 = 女王”。

Word2Vec的优点包括：

• 捕捉复杂的词关系。
• 向量维度相对较低，节省存储和计算资源。

缺点包括：

• 需要大量的数据进行训练。
• 不能很好地处理文本中的多义词。

我们希望得到一种词向量，使得向量关系能反映语义关系，比如：
cos（你好， 您好） > cos(你好，天气）
即词义的相似性反映在向量的相似性

国王 - 男人 = 皇后 -女人
即向量可以通过数值运算反映词之间的关系

同时，不管有多少词，向量维度应当是固定的

3.1 词向量-基于语言模型

基于语言模型的词向量生成方法与Word2Vec等词嵌入技术有本质区别。在这类方法中，词向量是作为预训练语言模型的副产品而生成的。这些模型包括长短时记忆（LSTM）、门控循环单元（GRU）或者更先进的架构如Transformer。

语言模型的主要任务是给定一个词序列，预测下一个词。这种预测是基于整个词序列的上下文信息。在训练过程中，模型学习到的词向量能够捕捉到丰富的语义和语法信息。

ELMo（Embeddings from Language Models）和BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是两个典型的基于语言模型的词向量生成方法。

优点：

1. 能捕捉更丰富、更复杂的语义信息，包括词义消歧。
2. 由于是基于完整的上下文进行预测，所生成的词向量通常更为准确。
3. 适用于各种NLP任务，包括但不限于文本分类、命名实体识别和问答系统。

缺点：

1. 计算复杂度高，需要更多的计算资源。
2. 由于模型架构的复杂性，需要有一定的专业知识来进行调优。

基于语言模型的词向量因其高度的灵活性和准确性在许多NLP应用中得到了广泛应用。

4 词向量 - word2vec基于窗口

4.1 词向量-如何训练

做出假设：
如果两个词在文本中出现时，它的前后出现的词相似，则这两个词语义相似。

如：

基于前述思想，我们尝试用窗口中的词（或者说周围词）来表示（预测）中间词

或用中间词来表示周围词

词向量-训练的问题

1. 输出层使用one-hot向量会面临维度灾难，因为词表可能很大。
2. 收敛速度缓慢

代码
cbow.py

#coding:utf8

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np


"""
基于pytorch的词向量CBOW
模型部分
"""

class CBOW(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_size, window_length):
        super(CBOW, self).__init__()
        self.word_vectors = nn.Embedding(vocab_size, embedding_size)
        self.pooling = nn.AvgPool1d(window_length)
        self.projection_layer = nn.Linear(embedding_size, vocab_size)

    def forward(self, context):
        context_embedding = self.word_vectors(context)
        context_embedding = self.pooling(context_embedding.transpose(1, 2)).squeeze()
        pred = self.projection_layer(context_embedding)
        return pred

vocab_size = 8  #词表大小
embedding_size = 4  #人为指定的向量维度
window_length = 4  #窗口长度
model = CBOW(vocab_size, embedding_size, window_length)
#假如选取一个词窗口【1,2,3,4,5】·
context = torch.LongTensor([[1,2,4,5]])
pred = model(context)  #训练目标是输出3
print("预测值：", pred)

print("词向量矩阵")
print(model.state_dict()["word_vectors.weight"])

5. Huffman树

对所有词进行二进制编码，使其符合以下特点

1. 不同词编码不同
2. 每个词的编码不会成为另一个词编码的前缀，即如果某个词编码为011，则不能有词的编码是0111或0110或011001等
3. 构造出的词编码总体长度最小，且越高频词编码越短

代码

"""
    构建霍夫曼树
"""


class HuffmanNode:
    def __init__(self, word_id, frequency):
        self.word_id = word_id  # 叶子结点存词对应的id, 中间节点存中间节点id
        self.frequency = frequency  # 存单词频次
        self.left_child = None
        self.right_child = None
        self.father = None
        self.Huffman_code = []  # 霍夫曼码（左1右0）
        self.path = []  # 根到叶子节点的中间节点id


class HuffmanTree:
    def __init__(self, wordid_frequency_dict):
        self.word_count = len(wordid_frequency_dict)  # 单词数量
        self.wordid_code = dict()
        self.wordid_path = dict()
        self.root = None
        unmerge_node_list = [HuffmanNode(wordid, frequency) for wordid, frequency in
                             wordid_frequency_dict.items()]  # 未合并节点list
        self.huffman = [HuffmanNode(wordid, frequency) for wordid, frequency in
                        wordid_frequency_dict.items()]  # 存储所有的叶子节点和中间节点
        # 构建huffman tree
        self.build_tree(unmerge_node_list)
        # 生成huffman code
        self.generate_huffman_code_and_path()

    def merge_node(self, node1, node2):
        sum_frequency = node1.frequency + node2.frequency
        mid_node_id = len(self.huffman)  # 中间节点的value存中间节点id
        father_node = HuffmanNode(mid_node_id, sum_frequency)
        if node1.frequency >= node2.frequency:
            father_node.left_child = node1
            father_node.right_child = node2
        else:
            father_node.left_child = node2
            father_node.right_child = node1
        self.huffman.append(father_node)
        return father_node

    def build_tree(self, node_list):
        while len(node_list) > 1:
            i1 = 0  # 概率最小的节点
            i2 = 1  # 概率第二小的节点
            if node_list[i2].frequency < node_list[i1].frequency:
                [i1, i2] = [i2, i1]
            for i in range(2, len(node_list)):
                if node_list[i].frequency < node_list[i2].frequency:
                    i2 = i
                    if node_list[i2].frequency < node_list[i1].frequency:
                        [i1, i2] = [i2, i1]
            father_node = self.merge_node(node_list[i1], node_list[i2])  # 合并最小的两个节点
            if i1 < i2:
                node_list.pop(i2)
                node_list.pop(i1)
            elif i1 > i2:
                node_list.pop(i1)
                node_list.pop(i2)
            else:
                raise RuntimeError('i1 should not be equal to i2')
            node_list.insert(0, father_node)  # 插入新节点
        self.root = node_list[0]

    def generate_huffman_code_and_path(self):
        stack = [self.root]
        while len(stack) > 0:
            node = stack.pop()
            # 顺着左子树走
            while node.left_child or node.right_child:
                code = node.Huffman_code
                path = node.path
                node.left_child.Huffman_code = code + [1]
                node.right_child.Huffman_code = code + [0]
                node.left_child.path = path + [node.word_id]
                node.right_child.path = path + [node.word_id]
                # 把没走过的右子树加入栈
                stack.append(node.right_child)
                node = node.left_child
            word_id = node.word_id
            word_code = node.Huffman_code
            word_path = node.path
            self.huffman[word_id].Huffman_code = word_code
            self.huffman[word_id].path = word_path
            # 把节点计算得到的霍夫曼码、路径  写入词典的数值中
            self.wordid_code[word_id] = word_code
            self.wordid_path[word_id] = word_path

    # 获取所有词的正向节点id和负向节点id数组
    def get_all_pos_and_neg_path(self):
        positive = []  # 所有词的正向路径数组
        negative = []  # 所有词的负向路径数组
        for word_id in range(self.word_count):
            pos_id = []  # 存放一个词 路径中的正向节点id
            neg_id = []  # 存放一个词 路径中的负向节点id
            for i, code in enumerate(self.huffman[word_id].Huffman_code):
                if code == 1:
                    pos_id.append(self.huffman[word_id].path[i])
                else:
                    neg_id.append(self.huffman[word_id].path[i])
            positive.append(pos_id)
            negative.append(neg_id)
        return positive, negative


def main():
    words = "你 我 他 你们 我们 他们 它们"
    freqs = "50 10 8 7 6 3 2"
    word_to_id = dict((word, i) for i, word in enumerate(words.split()))
    print(word_to_id)
    word_frequency = dict((word_to_id[x], int(y)) for x, y in zip(words.split(), freqs.split()))
    tree = HuffmanTree(word_frequency)
    word_code = dict((word, tree.wordid_code[word_to_id[word]]) for word in words.split())
    print(word_code)


if __name__ == '__main__':
    main()

6. 负采样-negative sampling

词向量训练最终采取softmax作为激活函数，得到预测词的分布
于一个数组V
如果V中元素很多，则该计算非常耗时
反向传播时，所有权重一起更新非常耗时

替代方案
不再计算所有词的概率，只挑选某些词计算其概率

使用sigmoid函数逐个计算概率，代替softmax
只更新选择的部分词的权重矩阵

7. Glove基于共现矩阵

7.1 Glove词向量

• 问题转化：
• 给定三个词的词向量，Va, Vb, Vc三者的通过某个函数映射后，其比值应接近ABC的共现概率比
• 即目标为找到向量使得 f(Va, Vb, Vc) = P(A|B)/P(A|C)
• 预测数值，属于回归问题, 损失函数使用均方差
• f的设计论文中给出的是f(Va, Vb, Vc) = (Va - Vb )·Vc

7.2 Glove对比word2vec

Glove通过共现矩阵，让模型看到了整个文本的信息，而word2vec模型一直在看某个窗口

8. 词向量训练总结

1. 根据词与词之间关系的某种假设，制定训练目标
2. 设计模型，以词向量为输入
3. 随机初始化词向量，开始训练
4. 训练过程中词向量作为参数不断调整，获取一定的语义信息
5. 使用训练好的词向量做下游任务

词向量存在的问题：

• 词向量是“静态”的。每个词使用固定向量，没有考虑前后文
• 一词多义的情况。西瓜 - 苹果 - 华为
• 影响效果的因素非常多
  维度选择、随机初始化、skip-gram/cbow/glove、分词质量、词频截断、未登录词、窗口大小、迭代轮数、停止条件、语料质量等
• 没有好的直接评价指标。常需要用下游任务来评价

9. 词向量应用

9.1词向量应用-寻找近义词

9.2 词向量应用-句向量或文本向量

1. 将一句话或一段文本分成若干个词
2. 找到每个词对应的词向量
3. 所有词向量加和求平均或通过各种网络模型，得到文本向量
4. 使用文本向量计算相似度或进行聚类等

9.3 词向量应用-KMeans

• 随机选择k个点作为初始质心
• repeat
• 将每个点指派到最近的质心，形成k个簇
• 重新计算每个簇的质心
• until
• 质心不发生变化

代码
kmeans.py

import numpy as np
import random
import sys
'''
Kmeans算法实现
原文链接：https://blog.csdn.net/qingchedeyongqi/article/details/116806277
'''

class KMeansClusterer:  # k均值聚类
    def __init__(self, ndarray, cluster_num):
        self.ndarray = ndarray
        self.cluster_num = cluster_num
        self.points = self.__pick_start_point(ndarray, cluster_num)

    def cluster(self):
        result = []
        for i in range(self.cluster_num):
            result.append([])
        for item in self.ndarray:
            distance_min = sys.maxsize
            index = -1
            for i in range(len(self.points)):
                distance = self.__distance(item, self.points[i])
                if distance < distance_min:
                    distance_min = distance
                    index = i
            result[index] = result[index] + [item.tolist()]
        new_center = []
        for item in result:
            new_center.append(self.__center(item).tolist())
        # 中心点未改变，说明达到稳态，结束递归
        if (self.points == new_center).all():
            sum = self.__sumdis(result)
            return result, self.points, sum
        self.points = np.array(new_center)
        return self.cluster()

    def __sumdis(self,result):
        #计算总距离和
        sum=0
        for i in range(len(self.points)):
            for j in range(len(result[i])):
                sum+=self.__distance(result[i][j],self.points[i])
        return sum

    def __center(self, list):
        # 计算每一列的平均值
        return np.array(list).mean(axis=0)

    def __distance(self, p1, p2):
        #计算两点间距
        tmp = 0
        for i in range(len(p1)):
            tmp += pow(p1[i] - p2[i], 2)
        return pow(tmp, 0.5)

    def __pick_start_point(self, ndarray, cluster_num):
        if cluster_num < 0 or cluster_num > ndarray.shape[0]:
            raise Exception("簇数设置有误")
        # 取点的下标
        indexes = random.sample(np.arange(0, ndarray.shape[0], step=1).tolist(), cluster_num)
        points = []
        for index in indexes:
            points.append(ndarray[index].tolist())
        return np.array(points)

x = np.random.rand(100, 8)
kmeans = KMeansClusterer(x, 10)
result, centers, distances = kmeans.cluster()
print(result)
print(centers)
print(distances)

word2vec_kmeans.py

#!/usr/bin/env python3  
#coding: utf-8

#基于训练好的词向量模型进行聚类
#聚类采用Kmeans算法
import math
import re
import json
import jieba
import numpy as np
from gensim.models import Word2Vec
from sklearn.cluster import KMeans
from collections import defaultdict

#输入模型文件路径
#加载训练好的模型
def load_word2vec_model(path):
    model = Word2Vec.load(path)
    return model

def load_sentence(path):
    sentences = set()
    with open(path, encoding="utf8") as f:
        for line in f:
            sentence = line.strip()
            sentences.add(" ".join(jieba.cut(sentence)))
    print("获取句子数量：", len(sentences))
    return sentences

#将文本向量化
def sentences_to_vectors(sentences, model):
    vectors = []
    for sentence in sentences:
        words = sentence.split()  #sentence是分好词的，空格分开
        vector = np.zeros(model.vector_size)
        #所有词的向量相加求平均，作为句子向量
        for word in words:
            try:
                vector += model.wv[word]
            except KeyError:
                #部分词在训练中未出现，用全0向量代替
                vector += np.zeros(model.vector_size)
        vectors.append(vector / len(words))
    return np.array(vectors)


def main():
    model = load_word2vec_model("model.w2v") #加载词向量模型
    sentences = load_sentence("titles.txt")  #加载所有标题
    vectors = sentences_to_vectors(sentences, model)   #将所有标题向量化

    n_clusters = int(math.sqrt(len(sentences)))  #指定聚类数量
    print("指定聚类数量：", n_clusters)
    kmeans = KMeans(n_clusters)  #定义一个kmeans计算类
    kmeans.fit(vectors)          #进行聚类计算

    sentence_label_dict = defaultdict(list)
    for sentence, label in zip(sentences, kmeans.labels_):  #取出句子和标签
        sentence_label_dict[label].append(sentence)         #同标签的放到一起
    for label, sentences in sentence_label_dict.items():
        print("cluster %s :" % label)
        for i in range(min(10, len(sentences))):  #随便打印几个，太多了看不过来
            print(sentences[i].replace(" ", ""))
        print("---------")

if __name__ == "__main__":
    main()

KMeans优点：

• 速度很快，可以支持很大量的数据
• 样本均匀特征明显的情况下，效果不错

KMeans缺点：
人为设定聚类数量
初始化中心影响效果，导致结果不稳定
对于个别特殊样本敏感，会大幅影响聚类中心位置
不适合多分类或样本较为离散的数据

KMeans一些使用技巧：

• 先设定较多的聚类类别
• 聚类结束后计算类内平均距离
• 排序后，舍弃类内较低的类别
• 计算距离时可以尝试欧式距离、余弦距离或其他距离
• 短文本的聚类记得先去重，以及其他预处理

10. 词向量总结

1. 质变：将离散的字符转化为连续的数值
2. 通过向量的相似度代表语义的相似度
3. 词向量的训练基于很多不完全正确的假设，但是据此训练的词向量是有意义的
4. 使用无标注的文本的一种好方法