Gensim - Desenvolvimento de incorporação de palavras
O capítulo nos ajudará a entender o desenvolvimento da incorporação de palavras no Gensim.
A incorporação de palavras, abordagem para representar palavras e documentos, é uma representação vetorial densa para texto em que palavras com o mesmo significado têm uma representação semelhante. A seguir estão algumas características da incorporação de palavras -
É uma classe de técnica que representa as palavras individuais como vetores de valor real em um espaço vetorial predefinido.
Esta técnica é frequentemente agrupada no campo de DL (aprendizado profundo) porque cada palavra é mapeada para um vetor e os valores do vetor são aprendidos da mesma forma que um NN (Redes Neurais).
A abordagem chave da técnica de incorporação de palavras é uma representação distribuída densa para cada palavra.
Métodos / algoritmos de incorporação de palavras diferentes
Conforme discutido acima, os métodos / algoritmos de incorporação de palavras aprendem uma representação vetorial de valor real a partir de um corpus de texto. Este processo de aprendizagem pode ser usado com o modelo NN em tarefas, como classificação de documentos, ou é um processo não supervisionado, como estatísticas de documentos. Aqui, vamos discutir dois métodos / algoritmos que podem ser usados para aprender a incorporação de palavras a partir de um texto -
Word2Vec do Google
Word2Vec, desenvolvido por Tomas Mikolov, et. al. no Google em 2013, é um método estatístico para aprender com eficiência a incorporação de palavras a partir de um corpus de texto. Na verdade, ele foi desenvolvido como uma resposta para tornar o treinamento de incorporação de palavras baseado em NN mais eficiente. Tornou-se o padrão de fato para incorporação de palavras.
A incorporação de palavras pelo Word2Vec envolve a análise dos vetores aprendidos, bem como a exploração da matemática vetorial na representação de palavras. A seguir estão os dois métodos de aprendizagem diferentes que podem ser usados como parte do método Word2Vec -
- Modelo CBoW (Continuous Bag of Words)
- Modelo Contínuo Skip-Gram
GloVe by Standford
GloVe (vetores globais para representação de palavras), é uma extensão do método Word2Vec. Foi desenvolvido por Pennington et al. em Stanford. O algoritmo GloVe é uma mistura de ambos -
- Estatísticas globais de técnicas de fatoração de matrizes como LSA (Latent Semantic Analysis)
- Aprendizagem baseada no contexto local em Word2Vec.
Se falarmos sobre seu funcionamento, em vez de usar uma janela para definir o contexto local, o GloVe constrói uma matriz de coocorrência de palavras explícitas usando estatísticas em todo o corpo do texto.
Desenvolvimento de incorporação de Word2Vec
Aqui, desenvolveremos a incorporação de Word2Vec usando Gensim. Para trabalhar com um modelo Word2Vec, Gensim nos forneceWord2Vec classe que pode ser importada de models.word2vec. Para sua implementação, o word2vec requer muito texto, por exemplo, todo o corpus de revisão da Amazon. Mas aqui, vamos aplicar este princípio em texto de memória pequena.
Exemplo de Implementação
Primeiro, precisamos importar a classe Word2Vec de gensim.models da seguinte maneira -
from gensim.models import Word2VecEm seguida, precisamos definir os dados de treinamento. Ao invés de pegar um grande arquivo de texto, estamos usando algumas sentenças para implementar este princípio.
sentences = [
['this', 'is', 'gensim', 'tutorial', 'for', 'free'],
['this', 'is', 'the', 'tutorials' 'point', 'website'],
['you', 'can', 'read', 'technical','tutorials', 'for','free'],
['we', 'are', 'implementing','word2vec'],
['learn', 'full', 'gensim', 'tutorial']
]Assim que os dados de treinamento forem fornecidos, precisamos treinar o modelo. pode ser feito da seguinte maneira -
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)Podemos resumir o modelo da seguinte forma -;
print(model)Podemos resumir o vocabulário da seguinte forma -
words = list(model.wv.vocab)
print(words)A seguir, vamos acessar o vetor de uma palavra. Estamos fazendo isso pela palavra 'tutorial'.
print(model['tutorial'])Em seguida, precisamos salvar o modelo -
model.save('model.bin')Em seguida, precisamos carregar o modelo -
new_model = Word2Vec.load('model.bin')Finalmente, imprima o modelo salvo da seguinte forma -
print(new_model)Exemplo de implementação completo
from gensim.models import Word2Vec
sentences = [
['this', 'is', 'gensim', 'tutorial', 'for', 'free'],
['this', 'is', 'the', 'tutorials' 'point', 'website'],
['you', 'can', 'read', 'technical','tutorials', 'for','free'],
['we', 'are', 'implementing','word2vec'],
['learn', 'full', 'gensim', 'tutorial']
]
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)
print(model)
words = list(model.wv.vocab)
print(words)
print(model['tutorial'])
model.save('model.bin')
new_model = Word2Vec.load('model.bin')
print(new_model)Resultado
Word2Vec(vocab=20, size=100, alpha=0.025)
[
'this', 'is', 'gensim', 'tutorial', 'for', 'free', 'the', 'tutorialspoint',
'website', 'you', 'can', 'read', 'technical', 'tutorials', 'we', 'are',
'implementing', 'word2vec', 'learn', 'full'
]
[
-2.5256255e-03 -4.5352755e-03 3.9024993e-03 -4.9509313e-03
-1.4255195e-03 -4.0217536e-03 4.9407515e-03 -3.5925603e-03
-1.1933431e-03 -4.6682903e-03 1.5440651e-03 -1.4101702e-03
3.5070938e-03 1.0914479e-03 2.3334436e-03 2.4452661e-03
-2.5336299e-04 -3.9676363e-03 -8.5054158e-04 1.6443320e-03
-4.9968651e-03 1.0974540e-03 -1.1123562e-03 1.5393364e-03
9.8941079e-04 -1.2656028e-03 -4.4471184e-03 1.8309267e-03
4.9302122e-03 -1.0032534e-03 4.6892050e-03 2.9563988e-03
1.8730218e-03 1.5343715e-03 -1.2685956e-03 8.3664013e-04
4.1721235e-03 1.9445885e-03 2.4097660e-03 3.7517555e-03
4.9687522e-03 -1.3598346e-03 7.1032363e-04 -3.6595813e-03
6.0000515e-04 3.0872561e-03 -3.2115565e-03 3.2270295e-03
-2.6354722e-03 -3.4988276e-04 1.8574356e-04 -3.5757164e-03
7.5391348e-04 -3.5205986e-03 -1.9795434e-03 -2.8321696e-03
4.7155009e-03 -4.3349937e-04 -1.5320212e-03 2.7013756e-03
-3.7055744e-03 -4.1658725e-03 4.8034848e-03 4.8594419e-03
3.7129463e-03 4.2385766e-03 2.4612297e-03 5.4920948e-04
-3.8912550e-03 -4.8226118e-03 -2.2763973e-04 4.5571579e-03
-3.4609400e-03 2.7903817e-03 -3.2709218e-03 -1.1036445e-03
2.1492650e-03 -3.0384419e-04 1.7709908e-03 1.8429896e-03
-3.4038599e-03 -2.4872608e-03 2.7693063e-03 -1.6352943e-03
1.9182395e-03 3.7772327e-03 2.2769428e-03 -4.4629495e-03
3.3151123e-03 4.6509290e-03 -4.8521687e-03 6.7615538e-04
3.1034781e-03 2.6369948e-05 4.1454583e-03 -3.6932561e-03
-1.8769916e-03 -2.1958587e-04 6.3395966e-04 -2.4969708e-03
]
Word2Vec(vocab=20, size=100, alpha=0.025)Visualizando a incorporação de palavras
Também podemos explorar a palavra incorporação com visualização. Isso pode ser feito usando um método de projeção clássico (como PCA) para reduzir os vetores de palavras de alta dimensão a gráficos 2-D. Uma vez reduzidos, podemos traçá-los no gráfico.
Plotagem de vetores de palavras usando PCA
Primeiro, precisamos recuperar todos os vetores de um modelo treinado da seguinte forma -
Z = model[model.wv.vocab]Em seguida, precisamos criar um modelo 2-D PCA de vetores de palavras usando a classe PCA da seguinte maneira -
pca = PCA(n_components=2)
result = pca.fit_transform(Z)Agora, podemos plotar a projeção resultante usando o matplotlib da seguinte forma -
Pyplot.scatter(result[:,0],result[:,1])Também podemos anotar os pontos do gráfico com as próprias palavras. Trace a projeção resultante usando o matplotlib da seguinte forma -
words = list(model.wv.vocab)
for i, word in enumerate(words):
pyplot.annotate(word, xy=(result[i, 0], result[i, 1]))Exemplo de implementação completo
from gensim.models import Word2Vec
from sklearn.decomposition import PCA
from matplotlib import pyplot
sentences = [
['this', 'is', 'gensim', 'tutorial', 'for', 'free'],
['this', 'is', 'the', 'tutorials' 'point', 'website'],
['you', 'can', 'read', 'technical','tutorials', 'for','free'],
['we', 'are', 'implementing','word2vec'],
['learn', 'full', 'gensim', 'tutorial']
]
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)
X = model[model.wv.vocab]
pca = PCA(n_components=2)
result = pca.fit_transform(X)
pyplot.scatter(result[:, 0], result[:, 1])
words = list(model.wv.vocab)
for i, word in enumerate(words):
pyplot.annotate(word, xy=(result[i, 0], result[i, 1]))
pyplot.show()Resultado
