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词嵌入（word embedding）是一种词的类型表示，具有相似意义的词具有相似的表示，是将词汇映射到实数向量的方法总称。词嵌入是自然语言处理的重要突破之一。下面将围绕什么是词嵌入、三种词嵌入的主要算法展开讲解，并通过案例具体讲解如何利用词嵌入进行文本的情感分析。 什么是词嵌入？ 词嵌入实际上是一类技术，单个词在预定义的向量空间中被表示为实数向量，每个单词都映射到一个向量。举个例子，比如在一个文本中包含“猫”“狗”“爱情”等若干单词，而这若干单词映射到向量空间中，“猫”对应的向量为（0.1 0.2 0.3），“狗”对应的向量为（0.2 0.2 0.4），“爱情”对应的映射为（-0.4 -0.5 -0.2）（本数据仅为示意）。像这种将文本X{x12345……xn12345……yn }，这个映射的过程就叫做词嵌入。之所以希望把每个单词都变成一个向量，目的还是为了方便计算，比如“猫”，“狗”，“爱情”三个词。对于我们人而言，我们可以知道“猫”和“狗”表示的都是动物，而“爱情”是表示的一种情感，但是对于机器而言，这三个词都是用0,1表示成二进制的字符串而已，无法对其进行计算。而通过词嵌入这种方式将单词转变为词向量，机器便可对单词进行计算，通过计算不同词向量之间夹角余弦值cosine而得出单词之间的相似性。  此外，词嵌入还可以做类比，比如：v(“国王”)－v(“男人”)＋v(“女人”)≈v(“女王”)，v(“中国”)＋v(“首都”)≈v(“北京”)，当然还可以进行算法推理。有了这些运算，机器也可以像人一样“理解”词汇的意思了。 词嵌入主要算法 那么如何进行词嵌入呢？目前主要有三种算法： Embedding Layer 由于缺乏更好的名称，Embedding Layer是与特定自然语言处理上的神经网络模型联合学习的单词嵌入。该嵌入方法将清理好的文本中的单词进行one hot编码（热编码），向量空间的大小或维度被指定为模型的一部分，例如50、100或300维。向量以小的随机数进行初始化。Embedding Layer用于神经网络的前端，并采用反向传播算法进行监督。 被编码过的词映射成词向量，如果使用多层感知器模型MLP，则在将词向量输入到模型之前被级联。如果使用循环神经网络RNN，则可以将每个单词作为序列中的一个输入。 这种学习嵌入层的方法需要大量的培训数据，可能很慢，但是可以学习训练出既针对特定文本数据又针对NLP的嵌入模型。 Word2Vec（Word to Vector）/ Doc2Vec（Document to Vector） Word2Vec是由Tomas Mikolov 等人在《Efficient Estimation of Word Representation in Vector Space》一文中提出，是一种用于有效学习从文本语料库嵌入的独立词语的统计方法。其核心思想就是基于上下文，先用向量代表各个词，然后通过一个预测目标函数学习这些向量的参数。Word2Vec 的网络主体是一种单隐层前馈神经网络，网络的输入和输出均为词向量，其主要训练的是图中的红圈部分。  该算法给出了两种训练模型，CBOW (Continuous Bag-of-Words Model) 和 Skip-gram (Continuous Skip-gram Model)。CBOW将一个词所在的上下文中的词作为输入，而那个词本身作为输出，也就是说，看到一个上下文，希望大概能猜出这个词和它的意思。通过在一个大的语料库训练，得到一个从输入层到隐含层的权重模型；而Skip-gram它的做法是，将一个词所在的上下文中的词作为输出，而那个词本身作为输入，也就是说，给出一个词，希望预测可能出现的上下文的词，2-gram比较常用。  通过在一个大的语料库训练，得到一个从输入层到隐含层的权重模型。给定xx预测xxx的模型的输入都是词的向量，然后通过中间各种深度学习DL的CNN或RNN模型预测下一个词的概率。通过优化目标函数，最后得到这些词汇向量的值。Word2Vec虽然取得了很好的效果，但模型上仍然存在明显的缺陷，比如没有考虑词序，再比如没有考虑全局的统计信息。 Doc2Vec与Word2Vec的CBOW模型类似，也是基于上下文训练词向量，不同的是，Word2Vec只是简单地将一个单词转换为一个向量，而Doc2Vec不仅可以做到这一点，还可以将一个句子或是一个段落中的所有单词汇成一个向量，为了做到这一点，它只是将一个句子标签视为一个特殊的词，并且在这个特殊的词上做了一些处理，因此，这个特殊的词是一个句子的标签。如图所示，词向量作为矩阵W中的列被捕获，而段落向量作为矩阵D中的列被捕获。  GloVe（Global Vectors for Word Representation） GloVe是Pennington等人开发的用于有效学习词向量的算法，结合了LSA矩阵分解技术的全局统计与word2vec中的基于局部语境学习。 LSA全称Latent semantic analysis，中文意思是隐含语义分析，LSA算是主体模型topic model的一种，对于LSA的直观认识就是文章里有词语，而词语是由不同的主题生成的，比如一篇文章包含词语：计算机，另一篇文章包含词语：电脑，在一般的向量空间来看，这两篇文章不相关，但是在LSA看来，这两个词属于同一个主题，所以两篇文章也是相关的。该模型不依赖本地上下文，是对全局字词同现矩阵的非零项进行训练，其中列出了给定语料库中单词在彼此间共同出现的频率。 从本质上说，GloVe是具有加权最小二乘法目标的对数双线性模型。字词共现概率的比率又编码成某种形式的潜在可能意义。例如，以下是基于60亿词汇语料库的各种关于冰和蒸汽的词的共现概率：  如上表所示，“ice(冰)”与“solid(固体)”共现的可能性比“gas(气体)”大，“steam(蒸汽)”与“gas(气体)”共现的可能性比“solid(固体)”大，从而很轻易地可以区别出二者区别。而“ice(冰)”和“steam(蒸汽)”都与“water(水)”的共现概率较大，都与“fashion(时尚)”共现概率很小，因此无法区别“ice”和“steam”。只有在可能性的比率中（图表第三行），才会将像“water”和“fashion”这样的非区别性词汇（non-discriminative）的噪音相抵消，可能性比率越大（远大于1）的词与“ice”特性相关联，可能性比率越小（远小于1）则与“steam”的特性相关联。以这种方式，可能性比率编码了许多粗略形式的意义，这些意义与热力学相位的抽象概念相关联。 GloVe的训练目标是学习词向量，使得它们的点积等于“共现概率”的对数，由于比率的对数等于对数差，这个目标将共现概率的比率与词向量空间中的向量相关联，由于这些比率可以编码某种形式的意义，所以该信息也被编码为向量差异。所以所得到的词向量在单词类比任务上执行的很好。 词嵌入应用案例 当您在自然语言处理项目中使用词嵌入时，您可以选择自主学习词嵌入，当然这需要大量的数百万或数十亿文本数据，以确保有用的嵌入被学习。您也可以选择采用开源的预先训练好的词嵌入模型，研究人员通常会免费提供预先训练的词嵌入，例如word2vec和GloVe词嵌入都可以免费下载。 下面我们具体来看一下如何在KNIME中利用词嵌入进行情感分析，整体流程如下图所示：  首先，我们从IMDb网站上获取关于《Girlfight》这部影片的2000条评论，储存为.CSV格式的文件，利用File Reader这个节点把文本读入。  然后我们要将文件中的字符串转化成文档，把文件中除了文档的列都过滤掉，在结构图中是Document Creation这个节点，这是一个节点合集，点开包含三个子节点：
  接下来是进行文本的词向量训练，我们预设置词向量维度为200维，并通过上文所介绍的Doc2Vec算法将2000条评论文本转换成2000个向量数值，获得如下图所示的2000个词向量：   另一方面，在进行词向量训练的同时导入预先设定的情感分类标签： 然后，在Joiner节点处，带有”POS”或”NEG”标签的情感词典与训练好的2000条词向量进行匹配，使得2000条词向量分别贴上”POS”或”NEG”标签，这样就获得了2000条词向量的标签数据，以便后面训练情感分析模型。 接下来，由于200维的向量数据量太大，通过主成分分析PCA算法将200维的数据进行降维处理转化为二维向量，以便对其分类效果进行可视化，通过颜色标记，最终2000条评论的情感分析情况如图所示： 从图上看，POS和NEG的情感正负标签很明显，分类比较理想。 然后，我们开始训练模型。先将数据进行分区，训练集和测试集，七三开分为两部分，一部分是训练数据，一部分是检验数据。 训练模型为Random Forest模型，顾名思义，就是用随机的方式建立一个“森林”，“森林”里面有很多的决策树组成，随机森林的每一颗决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一颗决策树分别进行一下判断，看看这个样本该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。最终训练出来的Random Forest模型如下图所示： 最后，通过检测数据的测试，我们得出该模型的精度为95.5%，由此可见拟合的模型较为精确： 通过这个案例的练习，我们可以更好的理解词嵌入技术和算法对自然语言处理NLP的新思路，也是深度学习技术的革命性体现。 沈浩老师 |
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