语言模型系列之N-Gram、NPLM及Word2vec

上一篇博客简单梳理了NLP的技术架构、NLP语言模型的演化，以及最基本的语言模型Bag-of-Word词袋模型及基于词袋模型的重要模型和算法。本文将继续探讨NLP中重要的语言模型N元语言模型，并探究其变形。

根据上文公式1 $P(w_1w_2...w_T) = prod_{i = 1}^n {P(w_1)P(w_2|w_1)P(w_i|w_1w_2...w_{i-1})}$，词w出现的在序列位置T的概率取决于序列前面1~T-1所有词，而这样的模型参数空间巨大，训练计算量惊人且数据稀疏。而BOW（unigram）中，每维特征信息量过少。 依据著名马尔科夫假设（Markov Assumption），在N-gram中词T的概率仅仅受前N-1个词影响。N元模型公式$p(S)=p(w_1w_2...w_m) = p(w_1)*p(w_2)...*p(w_m|w_{m-N+1} w_{m-N+2}...w_{m-1})$
举个经典的二元语言模型（Bi-gram）例子：

图1： 二元语言模型实例（左为语料库中词频和词序列，右为“I want to eat Chinese food”概率计算过程）

图2：二元LM中句子概率计算

N-gram对中文词性标注（part of speech, POS）、中文分词（Word Segmentation）有很好的效果。中文分词和POS是中文文本分析中非常重要的一环，因此在此作为N-gram的应用简要介绍。此外，基于N-gram还出现了更多有价值的语言模型，如NNLM、CBOW等。

1.中文词性标注 - NGram应用

词性标注(POS tagging)是个典型的多分类问题，将每个词标注为名词、动词、形容词、副词、代词等（可能更细分）。举个例子，在“我/爱/北京”这句中，“爱”有很多词性，比如名词、动词。最简单的标注其语义的方案就是，看语料库中“爱”出现的次数。即$P(POS_i|爱) = frac{Count(爱asPOS_i)}{Count(爱) } ; i=1,2...k, k为总词性种类)$。
然而这种极简POS Tagging的方案依赖人工，且尚未考虑上下文。考虑到词性与前一两个词关系较大，因此我们引入N-Gram模型，最简单的比如前文提到的bi-gram模型，即在考虑“爱”的POS时考虑“我”的词性。则当前这个“爱”的词性概率分布为 $P(POS_i|我，爱) = P(POS_i | Pron.，爱) = frac{Count(前面被“副词”修饰的“爱"作为“POS_i”)}{Count(前面被“副词”修饰的“爱")} ； i=1,2,3...$ 计算这个概率需要对语料库进行统计。但前提是你得先判断好“我”的词性，因为采用2-gram模型，由于“我”已经是第一个词，在二元模型中只需要用极简的方案判断即可。利用NLTK的POS Tagger，可以轻松进行中文词性标注。在下一节分词中将po出代码。

2.中文分词 - NGram应用

中文分词在中文语义分析中有着绝对重要核心的地位。根据从朴素贝叶斯到N-gram语言模型的介绍， 中文分词，重要到某搜索引擎厂有专门的team在集中精力优化这一项工作，重要到能影响双语翻译10%的准确度，能影响某些query下搜索引擎几分之一的广告收入。
对于X = “我爱北京”这样一句话，有N中分词方案，对于$Y_i$这种分词方案，如$Y_0$ =（“我”“爱”“北京”）、$Y_1$ =（“我”“爱北”“京”）、（“我爱”“北京”）…, 套用贝叶斯公式有：

$$P(Y_i | X) = frac{P(X| Y_i)P(Yi)}{P(X)} propto {P(X| Y_i)P(Yi)}, i=1,2,3...$$
而无论在哪种 $Y_i$下，最终都能生成句子X。因此 $P(X| Y_i)$为1。 $P(Y_i | S) propto P(Yi), i=1,2,3...$。则只需要最大化 $P(Y_i)$即可。例如，在bi-gram语言模型中， $P(Y_0|X) propto P(Y_0) = P(我)P(爱|我)P(北京|爱)$， $P(Y_1|X) = P(Y_1) = P(我)P(爱北|我)P(京|爱北)$。根据语料库，P(京|爱北)的概率接近0, $P(Y_0)$较大，则采用这种分词策略。利用python的jieba库可以进行中文分词和词性标注，示例如下。

import jieba
import jieba.posseg
#中文分词
s = '我爱北京'
seg = jieba.cut(s)
for i in seg:
    print(i)
#中文词性标注    
seg_pos = jieba.posseg.cut(s)
for i in seg_pos:
    print(i.word, i.flag)

Output:
我
爱
北京    
(u'u6211', u'r')
(u'u7231', u'v')
(u'u5317u4eac', u'ns')    

3.从N-gram到NNLM

对N-gram的训练也产生了其他一些语言模型。著名的神经网络语言模型（NNLM）就是其中的典型代表。说高大上的NNLM是由N-gram演化而来的，这种理解的逻辑依据是——考虑前后文的量。下一篇中会讲到RNNLM及其延伸，其考虑前后文的量理论上将扩展为全文（$infty$）。在此篇我们只考虑固定个（N）上下文的情况。
Bengio《A Neural Probabilistic Language Model》NNLM经典之作，他提出利用三层神经网络构建语言模型。结构如图三。

图三：神经网络语言模型 by Bengio

图三中，C(w)为词w对应的词向量，为V*m维矩阵（V为总词数，m为词向量维度）。
神经网络(NN)的输入层为当前词$w_t$的前n-1个词$w_{t-n+1},...,w_{t-1}$各自的词向量(即word embedding)相拼接，合计共 $(n-1)m$ 维。
NN的隐藏层与普通NN无异，以tanh双曲正切函数作为激活函数。
NN的输出层共V个节点，对应每个词作为 $w_t$ 的log概率。可通过softmax函数对输出值y进行归一化为概率。
输入层直连输出层注意，存在权重矩阵$W_{V*(n-1)m}$, 直接关联了输入层与输出层。
故神经网络输出表达式如下：

$$z = b + Wx + Utanh(d+Hx), y=softmax(z)\ y_i = P(w_i|w_{t-n+1}, w_{t-2},..., w_{t-1}) = softmax(z_i) = exp(z_i)/sum_{k=1}^V{z_k}, \ 其中，W为输入层到Softmax层的线性变换， U为隐藏层到Softmax层的参数，w_iin{V}$$
V中每个词的词向量(word embedding)都存在于权重矩阵C中。故NLPM除了学习Weight和bias，还同时对输入层的词向量进行训练。模型的参数为C, U, H, W, b, d.模型对 $w_t$的损失函数即为：
$$L = - log y_t = -log softmax(z_t)$$ 整个模型的损失函数即为：
$$L = - sum{log y_t} = - sum{log P(w_t|w_{t-n+1}, w_{t-n+2}...w_{t-1})}$$
通过梯度下降训练参数更新过程如下：
$$theta^{new} = theta^{old} +etafrac{partial{P(w_t|w_{t-n+1}, w_{t-n+2}...w_{t-1})}}{partial{theta}}$$

详细更新过程、数学原理及简要实现可以参考这篇《Feedforward Neural Network Language Model(NNLM)原理及数学推导》。NPLM的python实现可以参考yuriyfilonov的NPLM_theono实现或者greninja的实现版本NPLM_tensorflow。

4.CBOW & Skip-gram

在NNLM的基础上，CBOW和Skip-gram可以理解为其两个特殊的变种，区别在于去掉了NPLM的隐藏层，而着重突出了输入层one-hot到word embedding这一步（毕竟，大家听说CBOW&Skip-gram都是从word2vec开始的嘛哈哈，别说你不是，大神受小妹一跪！）。与以上模型相似的是，它们同样考虑前后文，依然逃脱不了N-Gram语言模型的基因。只不过，CBOW通过上下文预测中心词概率，而Skip-gram模型则通过中心词预测上下文的概率。如图所示，模型与大体无异，这里着重介绍CBOW模型。

本文介绍的是一个经典且简单的CBOW模型，是来自Google的Tomas Mikolov 2013年论文[3]中的版本。图片推导参考[4]。
下图展示了一个多词上下文（context=multi_words）的CBOW模型。前面提过CBOW模型与NPLM的主要区别再去去掉了隐藏层，而图中提到的Hidden Layer实际并没有涉及任何非线性激活操作（如上文NPLM中的tanh），而仅仅是对输入层通过权重矩阵得到的词向量求平均。因此图中我将其标记成映射层（Projection Layer）。

）

符号定义： 语料库为D，词汇总数V；考虑上下文词语数C个，分别表示为 $w_{1k}, w_{2k}, ... , w_{Ck}$ ；映射层/词向量维度为N；$x_w$ 为词汇w的One-hot Representation，V维；$v_w$ 为词汇w的词向量，N维。
输入层： 输入层的节点为C个上下文词语的one-hot表示，共C*V输入节点。
映射层： 将输入层节点乘上权重矩阵 $W_{V*N}$ 得到的词向量（word embedding）求平均得到h。公式如下。

$$h_t = frac{1}{C}*W^Tsum_{i=1}^C{x_i} = frac{1}{C}*sum_{i=1}^C{v_i}\ 其中C个x_i均为词语t的上下文，C的大小可以人为指定$$
输出层： 映射层经过 $W'_{N*V} (而后即为U_{N*V})$ 权重矩阵后，得到V维z， 再对z进行softmax操作得到中心词为某个词j的概率分布。公式如下。
$$z =Ucdot{v_t}\ y_i = P(w_i|w_{1k}, w_{2k}, ... , w_{Ck}) = softmax(z_i) = frac{exp(u_i^Tv_t)}{sum_{j=1}^V{exp(u_j^Tv_t)}}$$

故该模型对于中心词w_t的损失为：

$$L = - log y_t = - log frac{exp(u_t^Tv_t)}{sum_{j=1}^V{exp(u_j^Tv_t)}} = -u_t^Tv_t + log sum_{j=1}^V{exp(u_k^Tv_t)} = - z_t + log sum_{j=1}^V{z_k}$$
加和得到模型总损失函数为
$$L = sum_{w_{context}} - log y_t = sum_{w_{context}}{ - log softmax(z_t) }$$

故从映射层到输出层的权重更新如下(详细推导参考[4])：

$$u_{w_j}^{new} = u_{w_j}^{old} - eta cdot{e_j} cdot{h}，其中u_{w_j}指的是权重矩阵W'=U的第j列$$

输入层到映射层的权重更新如下：

$$v_{w_{I,e}}^{new} = v_{w_{I,e}}^{old} - frac{1}{C}eta cdot{EH^T}$$

$$EH = frac{partial{E}}{partial{h_i}} = sum_{j=1}^V{frac{partial{E}}{partial{u_j}}frac{partial{u_j}}{partial{h_i}}} = sum_{j=1}^V{e_jw'_{ij}} (链式法则)$$

以上是CBOW模型的结构及简单推导，sam-iitj/CBOW提供了CBOW模型的实现，仅供大家参考学习。
虽然CBOW模型对NPLM模型进行了简化，但由于仍然包含softmax操作而耗时严重。[4]文中给出了层次softmax+负采样的方式对训练进行加速，[5]文对其进行了深化和整理，在此不再展开。

5.副产品Word2vec

不管是NPLM还是CBOW、Skip-gram，除了训练得到语言模型，还得到了副产品词向量，可以将语料库中的词通过权重矩阵得到更make sense且非稀疏的向量表达，同时还能将语义甚至语法通过空间距离的方式进行呈现，比如NLPer们熟知的“king-man+woman=queen”和“queen+kings-king=queens”的例子。这就是的词向量不仅在更多复杂语言模型中发挥作用，还有更多奇妙的应用，比如相似度度量，进而进行文本分类聚类，完成情感分析、关系挖掘等有趣的任务。
Python中的gensim库提供了word2vec的API，可以对词向量进行创建、训练、保存、重训练等操作，并利用其进行相似性度量等。

model = Word2Vec(docs, size=100, window=5, min_count=5, workers=2) #利用sentences构建词向量

model.save(file_path)  #将训练好的词向量进行保存

model = Word2Vec.load(file_path) #从文件载入模型，重训练或使用

model.wv['computer']  #查找computer的词向量
output：
array([-0.00449447, -0.00310097,  0.02421786, ...], dtype=float32)

model.wv.most_similar(positive=['woman', 'king'], negative=['man'])  #利用词向量计算词语间的空间关系
Output：
[('queen', 0.50882536), ...]

model.wv.similarity('woman', 'man') #计算两个词的相似度
Output：
0.73723527

附：Word2Vec参数说明

Class gensim.models.word2vec.Word2Vec(sentences=None,size=100,alpha=0.025,window=5, min_count=5, max_vocab_size=None, sample=0.001,seed=1, workers=3,min_alpha=0.0001, sg=0, hs=0, negative=5, cbow_mean=1, hashfxn=<built-in function hash>,iter=5,null_word=0, trim_rule=None, sorted_vocab=1, batch_words=10000)

·  sentences：可以是一个list，也可以直接大语料集Wikipedia、Reuter等构建。
·  sg： 用于设置训练算法，默认为0，对应CBOW算法；sg=1则采用skip-gram算法。
·  size：是指特征向量的维度，默认为100。大的size需要更多的训练数据,但是效果会更好. 推荐值为几十到几百。
·  window：表示当前词与预测词在一个句子中的最大距离是多少
·  alpha: 是学习速率
·  seed：用于随机数发生器。与初始化词向量有关。
·  min_count: 可以对字典做截断. 词频少于min_count次数的单词会被丢弃掉, 默认值为5
·  max_vocab_size: 设置词向量构建期间的RAM限制。如果所有独立单词个数超过这个，则就消除掉其中最不频繁的一个。每一千万个单词需要大约1GB的RAM。设置成None则没有限制。
·  sample: 高频词汇的随机降采样的配置阈值，默认为1e-3，范围是(0,1e-5)
·  workers参数控制训练的并行数。
·  hs: 如果为1则会采用hierarchica·softmax技巧。如果设置为0（defau·t），则negative sampling会被使用。
·  negative: 如果>0,则会采用negativesamp·ing，用于设置多少个noise words
·  cbow_mean: 如果为0，则采用上下文词向量的和，如果为1（defau·t）则采用均值。只有使用CBOW的时候才起作用。
·  hashfxn： hash函数来初始化权重。默认使用python的hash函数
·  iter： 迭代次数，默认为5
·  trim_rule： 用于设置词汇表的整理规则，指定那些单词要留下，哪些要被删除。可以设置为None（min_count会被使用）或者一个接受()并返回RU·E_DISCARD,uti·s.RU·E_KEEP或者uti·s.RU·E_DEFAU·T的函数。
·  sorted_vocab： 如果为1（defau·t），则在分配word index 的时候会先对单词基于频率降序排序。
·  batch_words：每一批的传递给线程的单词的数量，默认为10000

本文承接上文的词袋模型，串联了考虑有限个上下文的各类语言模型，以N-Gram模型开始，引出了神经网络语言模型NPLM及其变形CBOW、skip-gram以及副产品word2vec，并介绍了word2vec的应用。在写一篇文章中，将在有限上下文的基础上进一步突破，考虑全文档/Sequence的语言模型。
P.S. 文中若有错误，敬请指出，蟹蟹！

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参考
[1] 从朴素贝叶斯到N-GRAM
[2] 概率语言模型及其变形系列
[3] Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space
[4] PDF: word2vec Parameter Learning Explained
[5] Word2vec的加速：Hierarchical softmax与Negative Sampling

最后

以上就是故意鸭子为你收集整理的语言模型系列之N-Gram、NPLM及Word2vec的全部内容，希望文章能够帮你解决语言模型系列之N-Gram、NPLM及Word2vec所遇到的程序开发问题。

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