基于循环神经网络的自然语言处理技术解析

### 基于循环神经网络的自然语言处理技术解析 #### 1. 词向量的类比应用 词向量嵌入的一个显著优势在于其能够将类比关系线性化。这里我们使用预训练的 GloVe 向量来进行一些类比操作。 ##### 1.1 加载 GloVe 向量 以下是加载 GloVe 向量的代码： ```python import numpy as np import scipy from sklearn.manifold import TSNE import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline ######################## # Loading glove vector ######################## EMBEDDING_FILE = '~/Downloads/glove.6B.300d.txt' print('Indexing word vectors') embeddings_index = {} f = open(EMBEDDING_FILE) count = 0 for line in f: if count == 0: count = 1 continue values = line.split() word = values[0] coefs = np.asarray(values[1:], dtype='float32') embeddings_index[word] = coefs f.close() print('Found %d word vectors of glove.' % len(embeddings_index)) ``` 运行上述代码后，输出结果为： ``` Indexing word vectors Found 399999 word vectors of glove. ``` ##### 1.2 构建伪词向量并计算余弦相似度 我们选取“king”、“queen”、“man”和“woman”这几个词的 GloVe 向量来寻找类比关系。创建一个伪词向量 `pseudo_king`，其计算方式为：`pseudo_king = queen_wordvec - woman_wordvec + man_wordvec`。 以下是具体代码： ```python king_wordvec = embeddings_index['king'] queen_wordvec = embeddings_index['queen'] man_wordvec = embeddings_index['man'] woman_wordvec = embeddings_index['woman'] pseudo_king = queen_wordvec - woman_wordvec + man_wordvec cosine_simi = np.dot(pseudo_king/np.linalg.norm(pseudo_king),king_wordvec/np.linalg.norm(king_wordvec)) print 'Cosine Similarity',cosine_simi ``` 输出的余弦相似度约为 0.663537，这表明 `queen - woman + man` 很好地代表了“king”的概念。 ##### 1.3 使用 t-SNE 进行可视化 通过 t-SNE 将 300 维的 GloVe 向量降维到二维空间，以直观展示词向量之间的关系。 ```python tsne = TSNE(n_components=2) words_array = [] word_list = ['king','queen','man','woman'] for w in word_list: words_array.append(embeddings_index[w]) index1 = embeddings_index.keys()[0:100] for i in xrange(100): words_array.append(embeddings_index[index1[i]]) words_array = np.array(words_array) words_tsne = tsne.fit_transform(words_array) ax = plt.subplot(111) for i in xrange(4): plt.text(words_tsne[i, 0], words_tsne[i, 1],word_list[i]) plt.xlim((-50,20)) plt.ylim((0,50)) ``` 从可视化结果可以看出，“king”和“queen”的词向量彼此靠近并聚集在一起，“man”和“woman”的词向量也聚集在一起，并且“king”与“man”、“queen”与“woman”之间的向量差几乎平行且长度相近。 ##### 1.4 词嵌入对循环神经网络的重要性 在自然语言处理中，循环神经网络本身无法理解文本，因此文本中的每个词都需要有某种数字表示形式。词嵌入向量是一个很好的选择，因为词可以由词嵌入向量的各个分量所代表的多个概念来表示。循环神经网络可以通过两种方式使用词嵌入向量：一是将预训练的词嵌入向量作为输入；二是让网络自己学习这些嵌入向量。但在某些情况下，如网络需要学习大量其他参数或训练数据较少时，学习词嵌入向量作为参数可能会导致过拟合或次优结果，此时使用预训练的词向量嵌入可能是更明智的选择。 #### 2. 循环神经网络简介 循环神经网络（RNN）旨在利用和学习序列信息。其架构会对序列中的每个元素执行相同的任务，因此得名“循环”。由于语言中单词的顺序依赖性，RNN 在自然语言处理任务中非常有用。例如，在预测句子中的下一个单词时，前面的单词序列至关重要。 在序列的每个时间步，RNN 会根据之前的计算（即先前的记忆和当前输入）计算一些记忆。这个计算得到的记忆用于当前时间步的预测，并作为输入传递到下一个时间步。 RNN 的基本架构可以在时间上展开，以表示完整的序列。如果要处理长度为 7 的单词序列，展开后的 RNN 架构将表示一个七层的前馈神经网络，不同之处在于每层的权重是共享的，这显著减少了需要学习的参数数量。 以下是 RNN 中一些常用的符号说明： |符号|含义| | ---- | ---- | |$x_t$|时间步 $t$ 的输入| |$h_t$|时间步 $t$ 的计算记忆或隐藏状态| |$o_t$|时间步 $t$ 的输出| |$W_{hh}$|从时间步 $t$ 的记忆状态 $h_t$ 到时间步 $t + 1$ 的记忆状态 $h_{t+1}$ 的权重矩阵| |$W_{xh}$|从输入 $x_t$ 到隐藏状态 $h_t$ 的权重矩阵| |$W_{ho}$|从记忆状态 $h_t$ 到输出 $o_t$ 的权重矩阵| 当输入以独热编码形式呈现时，权重矩阵 $W_{xh}$ 可以充当某种词向量嵌入矩阵。也可以选择使用一个可学习的单独嵌入矩阵，使独热编码的输入向量通过嵌入层后得到所需的嵌入向量。 #### 3. RNN 的详细组件分析 ##### 3.1 输入、隐藏状态和输出 - **输入 $x_t$**：表示时间步 $t$ 的输入单词的向量。可以是独热编码向量，也可以是来自预训练库（如 GloVe）的词向量嵌入。一般假设 $x_t \in \mathbb{R}^{1\times D}$。如果要预测 $V$ 个类别，则输出 $y_t \in \mathbb{R}^{1\times V}$。 - **隐藏状态 $h_t$**：用户可以选择其长度。如果选择的状态数为 $n$，则 $h_t \in \mathbb{R}^{1\times n}$，权重矩阵 $W_{hh} \in \mathbb{R}^{n\times n}$。 - **输出 $o_t$**：当涉及多类分类问题（如预测下一个单词）时，输出层是词汇表中单词数量的 SoftMax 函数。预测的输出向量 $o_t \in \mathbb{R}^{1\times V}$ 可以表示为 $SoftMax(W_{ho}h_t)$。 ##### 3.2 隐藏状态的计算 隐藏状态 $h_t$ 在时间步 $t$ 的计算方式