Немного про word2vec: полезная теория

Когда-то мне было нужно узнать кое-что про то, как устроен word2vec и — удивительно — нигде нормальной информации я не нашёл. В половине статей просто демонстрировали формулы и умные слова (я тоже так могу), в другой половине информация была не очень полной. То, что мне было нужно, я собирал по крупицам. настала пора поделиться этими крупицами, особенно, если учесть, что уже почти полгода я ничего не публиковал.

Поэтому здесь я немного расскажу о том, что такое word2vec, зачем он нужен, как он работает — и прочие мелочи. Статья теоретическая (про сам word2vec, а не про векторное пространство, если что), написана достаточно простым языком, но все же содержит в себе практические идеи. Enjoy!

Что такое word2vec?

word2vec — это инструмент (набор алгоритмов) для расчета векторных представлений слов, реализует две основные архитектуры — Continuous Bag of Words (CBOW) и Skip-gram. На вход подается корпус текста, а на выходе получается набор векторов слов.

Принцип работы:

Нахождение связей между контекстами слов согласно предположению, что слова, находящиеся в похожих контекстах, имеют тенденцию значить похожие вещи, т.е. быть семантически близкими. Более формально задача стоит так: максимизация косинусной близости между векторами слов (скалярное произведение векторов), которые появляются рядом друг с другом, и минимизация косинусной близости между векторами слов, которые не появляются друг рядом с другом. Рядом друг с другом в данном случае значит в близких контекстах.

Например, слова «анализ» и «исследование» часто встречаются в похожих контекстах, вроде «Ученые провели анализ алгоритмов» или «Ученые провели исследование алгоритмов». Word2vec анализирует эти контексты и делает вывод, что слова «анализ» и «исследование» являются близкими по смыслу. Так как подобные выводы word2vec делает на основании большого количества текста, выводы оказываются вполне адекватными. Скажем, когда я тренировал word2vec на коллекции из 10 000 небольших научных текстов (что, вообще-то, маловато), то для слова «Испания» на готовой модели получил следующий список наиболее близких по смыслу слов — Италия, Австралия, Нидерланды, Португалия, Франция. То есть, всё вполне четко, за исключением, разве что, Австралии.

На основании вышесказанного можно сделать вывод: для обучения модели word2vec хорошего качества нужен большой-пребольшой корпус. Википедия, например, вполне подойдёт.

Зачем это надо?

word2vec можно отличнейшим образом применять для различных задач обработки естественного языка, как-то:

• Кластеризация слов по принципу их семантической близости
• Выявление семантической близости слов (например, к чему семантически ближе слово кот — к еде или космическим пиратам)
• Некоторые товарищи используют word2vec для анализа тональности, впрочем, не очень успешно. То есть, вполне успешно, но все-таки не очень.

И так далее, в общем-то.

В своей работе я использую word2vec для генерации контекстно близких слов для запроса в поисковую систему, которую мы разрабатываем, чтобы получать более полные результаты относительно запроса. А еще для сравнения документов по смыслу. Много для чего использую 🙂

Немного занудства

Довольно часто word2vec называют алгоритмом. А это ошибка, ведь word2vec — это не один алгоритм. Там есть два типа алгоритмов — на основе моделей Continuous Bag of Words и Skip-gram, в каждой из которых может применяться или не применяться негативное сэмплирование (которое Negative Sampling), а может еще быть прикручена и функция активации Hierarchical Softmax. То есть называть word2vec алгоритмом — не совсем логично. word2vec — это инструмент, набор алгоритмов или фреймворк.

Многие считают, что word2vec — это алгоритм глубокого обучения (которое Deep Learning). Спешу расстроить — word2vec это не глубокое обучение. Потому как там применяется вполне себе обычная, а не «глубокая» нейросеть прямого распространения (Feed-forward Neural Network).

Как всё это работает?

1. Читается корпус, и рассчитывается встречаемость каждого слова в корпусе (т.е. количество раз, когда слово встретилось в корпусе — и так для каждого слова)
2. Массив слов сортируется по частоте (слова сохраняются в хэш-таблице), и удаляются редкие слова (их еще зовут гапаксами)
3. Строится дерево Хаффмана. Дерево Хаффмана (Huffman Binary Tree) часто применяется для кодирования словаря — это значительно снижает вычислительную и временную сложность алгоритма.
4. Из корпуса читается т.н. субпредложение (sub-sentence) и проводится субсэмплирование наиболее частотных слов (sub-sampling). Субпредложение — это некий базовый элемент корпуса, обычно — просто предложение, но это может быть и абзац, например, или даже целая статья. Субсэмплирование — это процесс изъятия наиболее частотных слов из анализа, что ускоряет процесс обучения алгоритма и способствует значительному увеличению качества получающейся модели.
5. По субпредложению проходим окном (размер окна задается алгоритму в качестве параметра). В данном случае под окном подразумевается максимальная дистанция между текущим и предсказываемым словом в предложении. То есть, если окно равно трем, то для предложения «Я твой дом труба шатал» анализ (то есть применение алгоритмов на базе одной из архитектур CBOW или Skip-gram) будет проходит внутри блока в три слова — для «Я твой дом», «твой дом труба» и т.д. Окно по умолчанию равно пяти, рекомендуемым значением является десять.
6. Применяется нейросеть прямого распространения (Feedforward Neural Network) с функцией активации иерархический софтмакс (Hierarchical Softmax) и/или негативное сэмплирование (Negative Sampling). Hierarchical softmax лучше ведет себя при работе с не очень частотными словами, но работает помедленнее, negative sampling лучше работает с частотными словами и любит вектора слов небольшой размерности (скажем, 50-100), зато побыстрее.

CBOW и Skip-gram — это что такое?

Вообще, CBOW и Skip-gram — это нейросетевые архитектуры, которые описывают, как именно нейросеть «учится» на данных и «запоминает» представления слов. Принципы у обоих архитектур разные. Принцип работы CBOW — предсказывание слова при данном контексте, а skip-gram наоборот — предсказывается контекст при данном слове.

Continuous Bag of Words (CBOW) – обычная модель мешка слов с учётом четырёх ближайших соседей термина (два предыдущих и два последующих слова) без учёта порядка следования. Кажется, что вполне понятно, и пример не нужен 🙂

k-skip-n-gram — это последовательность длиной n, где элементы находятся на расстоянии не более, чем k друг от друга. Например, дано предложение *Я твой дом труба шатал*. Для этого предложения 1-skip-2-gram будет выглядеть, как набор биграмм («Я твой», «твой дом», «дом труба», «труба шатал») плюс следующие последовательности: *Я дом, твой труба, дом шатал* — то есть, пропускаем одно (1-skip) слово, а из оставшихся справа и слева от пропущенного делаем биграмм (2-gram).

Что такое негативное сэмплирование, и зачем оно нужно?

Как мы помним, задача построения модели word2vec выглядит так: максимизация близости векторов слов (скалярное произведение векторов), которые появляются рядом друг с другом, и минимизация близости векторов слов, которые не появляются друг рядом с другом.

Представим упрощенное уравнение этой идеи:

(1)  

В числителе мы имеем близость слов контекста () и целевого слова (), в знаменателе — близость всех других контекстов () и целевого слова (). Проблема в том, что считать все это долго и сложно — контекстов может быть огромное множество для каждого слова. Негативное сэмплирование — один из способов справиться с этой проблемой. Принцип — мы не считаем ВСЕ возможные контексты, а выбираем случайным образом НЕСКОЛЬКО контекстов w_c1. И в результате если слово кошка появляется в контексте еды, то вектор слова еда будет ближе к вектору слова кошка, чем вектора некоторых иных случайно выбранных слов (например, косяк, снаряд или Гитлер), и необязательно привлекать вообще все слова из обучающего корпуса. Такой подход значительно облегчает процесс тренировки word2vec. Работает оно приблизительно как на картинке ниже:

Немного практических советов

На что влияют параметры и какие параметры — оптимальные?

• CBOW работает быстрее, зато Skip-gram работает лучше, особенно для относительно редких слов
• Иерархический софтмакс хорошо подходит для создания лучшей модели относительно редких слов, негативное сэмплирование же лучше моделирует более частотные слова.
• Применение суб-сэмплирования улучшает производительность. Рекомендуемый параметр субсэмплирования от 1e-3 до 1е-5
• Размер вектора чем больше, тем лучше (впрочем, не всегда, это от корпуса зависит)
• Размер окна — для Skip-gram оптимальный размер около 10, для CBOW — в районе 5

И как все-таки лучше тренировать word2vec?

Сам товарищ Миколов (изобретатель word2vec, если что) считает, что модель CBOW лучше подходит для больших корпусов текстов (сто миллионов, миллиард слов и больше), так как быстрее и чуть лучше работает с более частотными словами, а Skip-gram лучше для небольших корпусов текстов (меньше ста миллионов слов), так как лучше учитывает редкие слова и работает медленнее. Но в общем случае лучше применять схему skip-gram + negative sampling + окно 10 слов + субсэмплирование 1е-5 + размер вектора 300, так как по моему опыту она показывает наилучшие результаты.

В одной из следующих статей я планирую коснуться практики работы с этим чудесным инструментом. Как обычно, буду рад критическим комментариям. Впредь постараюсь почаще выкладывать новые статьи.

118,364 просмотров всего, 11 просмотров сегодня