使用词嵌入层通过 Keras 进行NLP深度学习迷你教程

本是古典何须时尚 2022-09-13 14:28 150阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  内容介绍
 *  词嵌入
 *  Keras 嵌入层
 *  学习嵌入的例子
 *  使用预训练GloVe嵌入的示例

# 内容介绍 #

**词嵌入** 提供了词及其相对含义的密集表示。

它们是对较简单的词袋模型表示中使用的稀疏表示的改进。

词嵌入可以从文本数据中学习并在项目中重复使用。它们也可以作为在文本数据上拟合神经网络的一部分来学习。

在本文中，您将了解如何使用词嵌入在 Python 中使用 Keras 进行深度学习。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBATXLmlbDmja7mnag_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]

# 词嵌入 #

词嵌入是一类使用密集向量表示来表示词和文档的方法。

它是对传统词袋模型编码方案的改进，后者使用大型稀疏向量来表示每个词或对向量中的每个词进行评分以表示整个词汇表。这些表示是稀疏的，因为词汇量很大，并且给定的单词或文档将由主要由零值组成的大向量表示。

相反，在嵌入中，单词由密集向量表示，其中向量表示单词在连续向量空间中的投影。单词在向量空间中的位置是从文本中学习的，并基于使用时围绕该单词的单词。单词在学习向量空间中的位置称为其嵌入。

从文本中学习词嵌入方法的两个流行示例包括：

*  **Word2Vec**
 *  **GloVe**

除了这些精心设计的方法之外，词嵌入还可以作为深度学习模型的一部分进行学习。这可能是一种较慢的方法，但会根据特定的训练数据集定制模型。

# Keras 嵌入层 #

Keras 提供了一个嵌入层，可用于文本数据的神经网络。

它要求输入数据是整数编码的，以便每个单词都由一个唯一的整数表示。可以使用Keras提供的Tokenizer API执行此数据准备步骤。

嵌入层用随机权重初始化，并将学习训练数据集中所有单词的嵌入。

它是一个灵活的层，可以以多种方式使用，例如：

*  它可以单独使用来学习一个词嵌入，以后可以保存并在另一个模型中使用。
 *  它可以用作深度学习模型的一部分，其中嵌入与模型本身一起学习。
 *  它可用于加载预训练的词嵌入模型，这是一种迁移学习。

嵌入层被定义为网络的第一个隐藏层。它必须指定 3 个参数：

*  **input\_dim**：这是文本数据中词汇表的大小。例如，如果您的数据是整数编码为 0-10 之间的值，那么词汇表的大小将为 11 个单词。
 *  **output\_dim**：这是将嵌入单词的向量空间的大小。它为每个单词定义了该层的输出向量的大小。例如，它可以是 32 或 100 甚至更大。针对您的问题测试不同的值。
 *  **input\_length**：这是输入序列的长度，正如您为 Keras 模型的任何输入层定义的那样。例如，如果您的所有输入文档都由 1000 个单词组成，那么这将是 1000 个。

例如，下面我们定义了一个 Embedding 层，其中包含 200 个词汇表（例如，从 0 到 199 的整数编码词，包括在内）、一个 32 维的向量空间，其中将嵌入词，以及每个包含 50 个词的输入文档。

e = Embedding(200, 32, input_length=50)

嵌入层具有学习的权重。如果您将模型保存到文件，这将包括嵌入层的权重。

**Embedding** 层的输出是一个 2D 向量，对于输入的单词序列（输入文档）中的每个单词都有一个嵌入。

如果您希望将Dense层直接连接到 Embedding 层，则必须首先使用Flatten层将 2D 输出矩阵展平为 1D 向量。

现在，让我们看看如何在实践中使用嵌入层。

# 学习嵌入的例子 #

在本节中，我们将研究如何在将神经网络拟合到文本分类问题上的同时学习词嵌入。

我们将定义一个小问题，其中有 10 个文本文档，每个文档都有一个关于学生提交的作品的评论。每个文本文档被分类为正“1”或负“0”。这是一个简单的情感分析问题。

首先，我们将定义文档及其类标签。

# 文本
    docs = ['Well done!',
    		'Good work',
    		'Great effort',
    		'nice work',
    		'Excellent!',
    		'Weak',
    		'Poor effort!',
    		'not good',
    		'poor work',
    		'Could have done better.']
    # 标签
    labels = array([1,1,1,1,1,0,0,0,0,0])

接下来，我们可以对每个文档进行整数编码。这意味着嵌入层将具有整数序列作为输入。我们可以尝试使用其他更复杂的词模型编码包，例如计数或 TF-IDF。

Keras提供one\_hot() 函数，该函数创建每个单词的哈希作为有效的整数编码。我们将估计词汇量大小为 50，这比从哈希函数中减少冲突概率所需的要大得多。

# 对文档进行整数编码
    vocab_size = 50
    encoded_docs = [one_hot(d, vocab_size) for d in docs]
    print(encoded_docs)

序列具有不同的长度，Keras 更喜欢将输入向量化并且所有输入具有相同的长度。我们将填充所有输入序列以使其长度为 4。同样，我们可以使用内置的Keras函数来完成此操作，在本例中为pad\_sequences() 函数。

# 文档的最大长度为4个单词
    max_length = 4
    padded_docs = pad_sequences(encoded_docs, maxlen=max_length, padding='post')
    print(padded_docs)

我们现在准备将嵌入层定义为神经网络模型的一部分。

该嵌入具有50词汇和为4的输入长度我们将选择8种尺寸的小嵌入空间。

该模型是一个简单的二元分类模型。重要的是，嵌入层的输出将是 4 个向量，每个向量 8 维，每个词一个。我们将其展平为一个包含 32 个元素的向量，以传递给Dense输出层。

model = Sequential()
    model.add(Embedding(vocab_size, 8, input_length=max_length))
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
    # 编译模型
    model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
    # 汇总模型
    print(model.summary())

最后，我们可以拟合和评估分类模型。

# 拟合模型
    model.fit(padded_docs, labels, epochs=50, verbose=0)
    # 评估模型
    loss, accuracy = model.evaluate(padded_docs, labels, verbose=0)
    print('Accuracy: %f' % (accuracy*100))

下面提供了完整的代码清单。

from numpy import array
    from keras.preprocessing.text import one_hot
    from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
    from keras.models import Sequential
    from keras.layers import Dense
    from keras.layers import Flatten
    from keras.layers.embeddings import Embedding
    # 默认文档
    docs = ['Well done!',
    		'Good work',
    		'Great effort',
    		'nice work',
    		'Excellent!',
    		'Weak',
    		'Poor effort!',
    		'not good',
    		'poor work',
    		'Could have done better.']
    # 文档类别
    labels = array([1,1,1,1,1,0,0,0,0,0])
    # 对文档进行整数编码
    vocab_size = 50
    encoded_docs = [one_hot(d, vocab_size) for d in docs]
    print(encoded_docs)
    # 文档的最大长度为4个单词
    max_length = 4
    padded_docs = pad_sequences(encoded_docs, maxlen=max_length, padding='post')
    print(padded_docs)
    # 定义模型
    model = Sequential()
    model.add(Embedding(vocab_size, 8, input_length=max_length))
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
    # 编译模型
    model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
    # 汇总模型
    print(model.summary())
    # 拟合模型
    model.fit(padded_docs, labels, epochs=50, verbose=0)
    # 评估模型
    loss, accuracy = model.evaluate(padded_docs, labels, verbose=0)
    print('Accuracy: %f' % (accuracy*100))

运行示例首先打印整数编码文档。

[[6, 16], [42, 24], [2, 17], [42, 24], [18], [17], [22, 17], [27, 42], [22, 24], [49, 46, 16, 34]]

然后打印每个文档的填充版本，使它们的长度统一。

[[ 6 16  0  0]
     [42 24  0  0]
     [ 2 17  0  0]
     [42 24  0  0]
     [18  0  0  0]
     [17  0  0  0]
     [22 17  0  0]
     [27 42  0  0]
     [22 24  0  0]
     [49 46 16 34]]

定义网络后，将打印层的摘要。我们可以看到，正如预期的那样，  
Embedding 层的输出是一个 4×8 矩阵，它被 Flatten 层压缩为一个 32 元素的向量。

_________________________________________________________________
    Layer (type)                 Output Shape              Param #
    =================================================================
    embedding_1 (Embedding)      (None, 4, 8)              400
    _________________________________________________________________
    flatten_1 (Flatten)          (None, 32)                0
    _________________________________________________________________
    dense_1 (Dense)              (None, 1)                 33
    =================================================================
    Total params: 433
    Trainable params: 433
    Non-trainable params: 0
    _________________________________________________________________

注意：您的结果可能会因算法或评估程序的随机性或数值精度的差异而有所不同。考虑多次运行该示例并比较平均结果。

最后，打印出训练模型的准确率，表明它完美地学习了训练数据集（这并不奇怪）。

Accuracy: 100.000000

您可以将 Embedding 层中学习到的权重保存到文件中，以便以后在其他模型中使用。

通常，您还可以使用此模型对测试数据集中具有相同类型词汇的其他文档进行分类。

接下来，让我们看看在 Keras 中加载一个预先训练好的词嵌入。

# 使用预训练GloVe嵌入的示例 #

Keras Embedding 层也可以使用在别处学习的词嵌入。

在自然语言处理领域，学习、保存和制作免费的词嵌入是很常见的。

例如，GloVe 方法背后的研究人员在他们的网站上提供了一套预训练的词嵌入，该词嵌入是在公共领域许可下发布的。看：

[GloVe：用于词表示的全局向量][GloVe]

最小的嵌入包是 822Mb，称为 **glove.6B.zip** 。它在 10 亿个标记（单词）的数据集上进行了训练，词汇量为 40 万个单词。有几种不同的嵌入向量大小，包括 50、100、200 和 300 维。

您可以下载这个嵌入集合，我们可以使用来自训练数据集中单词的预训练嵌入的权重为 Keras嵌入层播种。

这个例子的灵感来自Keras项目中的一个例子： **pretrained\_word\_embeddings.py** 。

下载解压后，你会看到几个文件，其中一个是 **glove.6B.100d.txt** ，里面有一个100维的 **embedding** 版本。

如果您查看文件内部，您会在每行看到一个标记（单词），后跟权重（100 个数字）。例如，下面是嵌入 ASCII 文本文件的第一行，显示了“ the ”的嵌入。

the -0.038194 -0.24487 0.72812 -0.39961 0.083172 0.043953 -0.39141 0.3344 -0.57545 0.087459 0.28787 -0.06731 0.30906 -0.26384 -0.13231 -0.20757 0.33395 -0.33848 -0.31743 -0.48336 0.1464 -0.37304 0.34577 0.052041 0.44946 -0.46971 0.02628 -0.54155 -0.15518 -0.14107 -0.039722 0.28277 0.14393 0.23464 -0.31021 0.086173 0.20397 0.52624 0.17164 -0.082378 -0.71787 -0.41531 0.20335 -0.12763 0.41367 0.55187 0.57908 -0.33477 -0.36559 -0.54857 -0.062892 0.26584 0.30205 0.99775 -0.80481 -3.0243 0.01254 -0.36942 2.2167 0.72201 -0.24978 0.92136 0.034514 0.46745 1.1079 -0.19358 -0.074575 0.23353 -0.052062 -0.22044 0.057162 -0.15806 -0.30798 -0.41625 0.37972 0.15006 -0.53212 -0.2055 -1.2526 0.071624 0.70565 0.49744 -0.42063 0.26148 -1.538 -0.30223 -0.073438 -0.28312 0.37104 -0.25217 0.016215 -0.017099 -0.38984 0.87424 -0.72569 -0.51058 -0.52028 -0.1459 0.8278 0.27062

与上一节一样，第一步是定义示例，将它们编码为整数，然后将序列填充为相同长度。

在这种情况下，我们需要能够将单词映射到整数以及将整数映射到单词。

Keras 提供了一个可以拟合训练数据的Tokenizer类，可以通过调用Tokenizer类上的texts\_to\_sequences()方法一致地将文本转换为序列，并提供对word\_index属性中单词到整数的字典映射的访问。

# 默认文档
    docs = ['Well done!',
    		'Good work',
    		'Great effort',
    		'nice work',
    		'Excellent!',
    		'Weak',
    		'Poor effort!',
    		'not good',
    		'poor work',
    		'Could have done better.']
    # 文档类别
    labels = array([1,1,1,1,1,0,0,0,0,0])
    # prepare tokenizer
    t = Tokenizer()
    t.fit_on_texts(docs)
    vocab_size = len(t.word_index) + 1
    # 对文档进行整数编码
    encoded_docs = t.texts_to_sequences(docs)
    print(encoded_docs)
    # 文档的最大长度为4个单词
    max_length = 4
    padded_docs = pad_sequences(encoded_docs, maxlen=max_length, padding='post')
    print(padded_docs)

这很慢。过滤训练数据中唯一词的嵌入可能会更好。

接下来，我们需要为训练数据集中的每个单词创建一个嵌入矩阵。我们可以通过枚举Tokenizer.word\_index中的所有唯一词并从加载的 GloVe 嵌入中定位嵌入权重向量来做到这一点。

结果是我们将在训练期间看到的词的权重矩阵。

# 为训练文档中的单词创建一个权重矩阵 
    embedding_matrix = zeros((vocab_size, 100))
    for word, i in t.word_index.items():
    	embedding_vector = embeddings_index.get(word)
    	if embedding_vector is not None:
    		embedding_matrix[i] = embedding_vector

现在我们可以像以前一样定义模型、拟合和评估它。

关键区别在于嵌入层可以使用 GloVe 词嵌入权重进行播种。我们选择了 100 维版本，因此必须定义 Embedding 层，并将output\_dim设置为 100。最后，我们不想更新该模型中学习到的词权重，因此我们将模型的可训练属性设置为False .

e = Embedding(vocab_size, 100, weights=[embedding_matrix], input_length=4, trainable=False)

下面列出了完整的工作示例。

from numpy import array
    from numpy import asarray
    from numpy import zeros
    from keras.preprocessing.text import Tokenizer
    from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
    from keras.models import Sequential
    from keras.layers import Dense
    from keras.layers import Flatten
    from keras.layers import Embedding
    # 默认文档
    docs = ['Well done!',
    		'Good work',
    		'Great effort',
    		'nice work',
    		'Excellent!',
    		'Weak',
    		'Poor effort!',
    		'not good',
    		'poor work',
    		'Could have done better.']
    # 文档类别
    labels = array([1,1,1,1,1,0,0,0,0,0])
    # prepare tokenizer
    t = Tokenizer()
    t.fit_on_texts(docs)
    vocab_size = len(t.word_index) + 1
    # 对文档进行整数编码
    encoded_docs = t.texts_to_sequences(docs)
    print(encoded_docs)
    # 文档的最大长度为4个单词
    max_length = 4
    padded_docs = pad_sequences(encoded_docs, maxlen=max_length, padding='post')
    print(padded_docs)
    # load the whole embedding into memory
    embeddings_index = dict()
    f = open('../glove_data/glove.6B/glove.6B.100d.txt')
    for line in f:
    	values = line.split()
    	word = values[0]
    	coefs = asarray(values[1:], dtype='float32')
    	embeddings_index[word] = coefs
    f.close()
    print('Loaded %s word vectors.' % len(embeddings_index))
    # 为训练文档中的单词创建一个权重矩阵 
    embedding_matrix = zeros((vocab_size, 100))
    for word, i in t.word_index.items():
    	embedding_vector = embeddings_index.get(word)
    	if embedding_vector is not None:
    		embedding_matrix[i] = embedding_vector
    # define model
    model = Sequential()
    e = Embedding(vocab_size, 100, weights=[embedding_matrix], input_length=4, trainable=False)
    model.add(e)
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
    # 编译模型
    model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
    # summarize the model
    print(model.summary())
    # fit the model
    model.fit(padded_docs, labels, epochs=50, verbose=0)
    # 评估模型
    loss, accuracy = model.evaluate(padded_docs, labels, verbose=0)
    print('Accuracy: %f' % (accuracy*100))

注意：您的结果可能会因算法或评估程序的随机性或数值精度的差异而有所不同。考虑多次运行该示例并比较平均结果。

运行该示例可能需要更长的时间，但随后证明它同样能够解决这个简单的问题。

[[6, 2], [3, 1], [7, 4], [8, 1], [9], [10], [5, 4], [11, 3], [5, 1], [12, 13, 2, 14]]
    
    [[ 6  2  0  0]
     [ 3  1  0  0]
     [ 7  4  0  0]
     [ 8  1  0  0]
     [ 9  0  0  0]
     [10  0  0  0]
     [ 5  4  0  0]
     [11  3  0  0]
     [ 5  1  0  0]
     [12 13  2 14]]
    
    Loaded 400000 word vectors.
    
    _________________________________________________________________
    Layer (type)                 Output Shape              Param #
    =================================================================
    embedding_1 (Embedding)      (None, 4, 100)            1500
    _________________________________________________________________
    flatten_1 (Flatten)          (None, 400)               0
    _________________________________________________________________
    dense_1 (Dense)              (None, 1)                 401
    =================================================================
    Total params: 1,901
    Trainable params: 401
    Non-trainable params: 1,500
    _________________________________________________________________
    
    
    Accuracy: 100.000000

在实践中，我鼓励您尝试使用固定的预训练嵌入学习词嵌入，并尝试在预训练嵌入之上执行学习。

[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBATXLmlbDmja7mnag_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]: /images/20220828/a7599bfb49aa4200bc251ebfd4714371.png
[GloVe]: https://nlp.stanford.edu/projects/glove/