AI大模型之路 第三篇：从零实现词嵌入模型，加深理解！

你好，我是郭震

今天我们研究「AI大模型第三篇」：词维度预测，很多读者听过词嵌入，这篇文章解答下面问题：

• 词嵌入是什么意思？

• 怎么做到的？原理是什么？

• 从零实现一个专属你数据集的词嵌入

我们完整从零走一遍，根基的东西要理解透，这样才能发明出更好的东西。

1 skip-gram模型

Skip-gram模型是一种广泛使用的词嵌入（Word Embedding）方法，由Mikolov等人在2013年提出。它是Word2Vec模型的一种形式，主要用于从大量文本中学习词汇的高质量向量表示。

Skip-gram模型的目标是通过给定的目标词来预测其上下文中的词汇，从而在这个过程中学习词的嵌入表示。

因此，Skip-gram模型通过给定词预测上下文，来最终学习到每个单词的词嵌入表示。

★

有些同学可能不理解，通过给定词预测上下文，是什么意思？为什么要这么做？

因为，某个单词的上下文是有规律可寻的，比如 am单词的上下文，一般就是 I，teacher，或tired，am后面一定不会出现：eat或walk，因为两个动词不可能出现在一起。

正是利用这个规律，也就是已知条件，我们学习到另一些好的特性，比如在这里，我们学习到每一个单词的数学向量表示，计算机只认得数字，它不认识我们认识的单词。

2 求解问题

假设我们有一个简单的句子："the quick brown fox jumps over the lazy dog"，并且我们选择Skip-gram模型进行词向量的训练。

我们可以挑选“fox”作为输入词，上下文窗口大小为2：

• 输入："fox"

• 预测的上下文："quick"、"brown"、"jumps"、"over"

3 求解思路：

• 1 对“fox”进行独热编码。

• 2 使用Word2Vec模型预测“fox”的上下文词。

• 3 通过调整模型权重来最小化预测误差，使得模型可以更准确地预测到“fox”的正确上下文。

4 训练模型

用到的包

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset

词汇表和单词索引

sentence = "the quick brown fox jumps over the lazy dog"
words = sentence.split()
word_to_ix = {word: i for i, word in enumerate(set(words))}

创建你的数据集

context_size = 2
data = []
for i in range(context_size, len(words) - context_size):
    target = words[i]
    context = [words[i - j - 1] for j in range(context_size)] + [words[i + j + 1] for j in range(context_size)]
    data.append((target, context))
    
class SkipGramDataset(Dataset):
    def __init__(self, data, word_to_ix):
        self.data = data
        self.word_to_ix = word_to_ix

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, idx):
        target, context = self.data[idx]
        target_idx = self.word_to_ix[target]
        context_idx = torch.tensor([self.word_to_ix[w] for w in context], dtype=torch.long)
        return target_idx, context_idx

创建模型SkipGramModel

class SkipGramModel(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim):
        super(SkipGramModel, self).__init__()
        self.embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.predictions = nn.Linear(embedding_dim, vocab_size)

    def forward(self, input_words):
        embeds = self.embeddings(input_words)
        scores = self.predictions(embeds)
        log_probs = torch.log_softmax(scores, dim=1)
        return log_probs

训练模型SkipGramModel

# 初始化模型和优化器
embedding_dim = 10
vocab_size = len(word_to_ix)
model = SkipGramModel(vocab_size, embedding_dim)
loss_function = nn.NLLLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 数据加载器
dataset = SkipGramDataset(data, word_to_ix)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=True)

for epoch in range(50):
    total_loss = 0
    for target_idx, context_idx in dataloader:
        model.zero_grad()

        # 得到模型的预测对数概率输出
        log_probs = model(target_idx)

        # 循环计算每个上下文词的损失并累加
        loss = 0
        for context_word_idx in context_idx.view(-1):
            loss += loss_function(log_probs, context_word_idx.unsqueeze(0))

        # 反向传播和优化
        loss.backward()
        optimizer.step()

        total_loss += loss.item()
    print(f'Epoch {epoch + 1}, Loss: {total_loss}')

5 使用模型预测

使用模型SkipGramModel

def predict_context(model, input_word, word_to_ix, ix_to_word, top_n=3):
    # Check if the word is in the dictionary
    if input_word not in word_to_ix:
        return f"Word '{input_word}' not in vocabulary."

    # Prepare the model for evaluation
    model.eval()

    # Convert word to index and wrap in tensor
    word_idx = torch.tensor([word_to_ix[input_word]], dtype=torch.long)

    # Forward pass to get log probabilities
    with torch.no_grad():
        log_probs = model(word_idx)

    # Convert log probabilities to actual probabilities
    probs = torch.exp(log_probs).squeeze(0)  # Remove batch dimension

    # Get the indices of the top N probabilities
    top_indices = torch.topk(probs, top_n, dim=0)[1].tolist()

    # Convert indices back to words
    top_words = [ix_to_word[idx] for idx in top_indices]

    return top_words


# Create a reverse dictionary to map indices back to words
ix_to_word = {index: word for word, index in word_to_ix.items()}

# Example usage: predict context words for 'fox'
predicted_context_words = predict_context(model, 'fox', word_to_ix, ix_to_word, top_n=4)
print(f"Context words for 'fox': {predicted_context_words}")

6 结果分析

以上代码完整可运行，我们打印预测结果，看到预测fox的上下文是准确的：

最后打印我们得到的fox单词的嵌入词向量：

# 确保'fox'在词汇表中
if 'fox' in word_to_ix:
    # 获取'fox'的索引
    fox_index = word_to_ix['fox']

    # 获取嵌入层
    embeddings = model.embeddings

    # 提取'fox'的嵌入向量
    fox_vector = embeddings(torch.tensor([fox_index], dtype=torch.long))

    # 打印向量
    print("Embedding vector for 'fox':")
    print(fox_vector)
else:
    print("Word 'fox' not found in the vocabulary.")

我们这里嵌入词向量长度为10，见代码，看到打印结果长度也是10，这是正确的：

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