使用Python視覺化Word2vec的結果

磐創 AI發表於2020-09-29
Python視覺化

作者|Mate Pocs 編譯|VK 來源|Towards Data Science

Word2vec絕對是我在自然語言處理研究中遇到的最有趣的概念。想象一下，有一種演算法可以成功地模擬理解單詞的含義及其在語言中的功能，它可以在不同的主題內來衡量單詞之間的接近程度。

我認為視覺化地表示word2vec向量會很有趣：本質上，我們可以獲取國家或城市的向量，應用主成分分析來減少維度，並將它們放在二維圖表上。然後，我們可以觀察視覺化的結果。

在本文中，我們將：

  • 從廣義上討論word2vec理論；

  • 下載原始的預訓練向量；

  • 看看一些有趣的應用程式：比如對一些單詞進行算術運算，比如著名的king-man+woman=queen等式

  • 根據word2vec向量看看我們能多精確地來繪製歐洲的首都。

word2vec的原始研究論文和預訓練模型來自2013年，考慮到NLP文獻的擴充套件速度，目前它是老技術。較新的方法包括GloVe（更快，可以在較小的語料庫上訓練）和fastText（能夠處理字元級的n-gram）。

Quick Word2Vec簡介

自然語言處理的核心概念之一是如何量化單詞和表示式，以便能夠在模型環境中使用它們。語言元素到數值表示的這種對映稱為詞嵌入。

Word2vec是一個詞嵌入過程。這個概念相對簡單：通過一個句子一個句子地在語料庫中迴圈去擬合一個模型，根據預先定義的視窗中的相鄰單詞預測當前單詞。

為此，它使用了一個神經網路，但實際上最後我們並不使用預測的結果。一旦模型被儲存，我們只儲存隱藏層的權重。在我們將要使用的原始模型中，有300個權重，因此每個單詞都由一個300維向量表示。

請注意，兩個單詞不必彼此接近的地方才被認為是相似的。如果兩個詞從來沒有出現在同一個句子中，但它們通常被相同的包圍，那麼可以肯定它們有相似的意思。

word2vec中有兩種建模方法：skip-gram和continuous bag of words，這兩種方法都有各自的優點和對某些超引數的敏感性……但是你知道嗎？我們將不擬合我們自己的模型，所以我不會花時間在它上面。

當然，你得到的詞向量取決於你訓練模型的語料庫。一般來說，你確實需要一個龐大的語料庫，有維基百科上訓練過的版本，或者來自不同來源的新聞文章。我們將要使用的結果是在Google新聞上訓練出來的。

如何下載和安裝

首先，你需要下載預訓練word2vec向量。你可以從各種各樣的模型中進行選擇，這些模型是針對不同型別的文件進行訓練的。

我用的是最初的模型，在Google新聞上受過訓練，你可以從很多來源下載，只需搜尋“Google News vectors negative 300”。或者， 在這裡下載：https://github.com/mmihaltz/word2vec-GoogleNews-vectors。

注意，這個檔案是1.66gb，但它包含了30億字的300維表示。

當談到在Python中使用word2vec時，再一次，你有很多包可供選擇，我們將使用gensim庫。假設檔案儲存在word2vec_pretrained資料夾中，可以用Python載入，程式碼如下所示：

from gensim.models.keyedvectors import KeyedVectors

word_vectors = KeyedVectors.load_word2vec_format(\
    './word2vec_pretrained/GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz', \
    binary = True, limit = 1000000)

limit引數定義了要匯入的單詞數，100萬對於我來說已經足夠了。

探索Word2vec

現在我們已經有了word2vec向量，我們可以檢視它的一些相關有趣的用法。

首先，你可以實際檢查任何單詞的向量表示：

word_vectors['dog']

結果，正如我們預期的，是一個300維的向量，並且這個向量很難解釋。我們通過對這些向量的加和減來計算新向量，然後計算餘弦相似度來找到最接近的匹配詞。

你可以使用most_similar函式找到同義詞，topn引數定義要列出的單詞數：

word_vectors.most_similar(positive = ['nice'], topn = 5)

結果

[('good', 0.6836092472076416),
 ('lovely', 0.6676311492919922),
 ('neat', 0.6616737246513367),
 ('fantastic', 0.6569241285324097),
 ('wonderful', 0.6561347246170044)]

現在，你可能認為用類似的方法，你也可以找到反義詞，你可能認為只需要把“nice”這個詞作為negative輸入。但結果卻是

[('J.Gordon_###-###', 0.38660115003585815),
 ('M.Kenseth_###-###', 0.35581791400909424),
 ('D.Earnhardt_Jr._###-###', 0.34227001667022705),
 ('G.Biffle_###-###', 0.3420777916908264),
 ('HuMax_TAC_TM', 0.3141660690307617)]

這些詞實際上表示離“nice”這個詞最遠的詞。

使用doesnt_match函式可以找出異常詞：

word_vectors.doesnt_match(
['Hitler', 'Churchill', 'Stalin', 'Beethoven'])

返回Beethoven。我想這很方便。

最後，讓我們看看一些操作的例子，這些操作通過賦予演算法一種虛假的智慧感而出名。如果我們想合併father和woman這兩個詞的向量，並且減去man這個詞的向量，程式碼如下

word_vectors.most_similar(
positive = ['father', 'woman'], negative = ['man'], topn = 1)

我們得到：

[('mother', 0.8462507128715515)]

腦子先轉一轉，想象一下我們只有兩個維度：親子關係和性別。“女人”這個詞可以用這個向量來表示：[0，1]，“男人”是[0，-1]，“父親”是[1，-1]，“母親”是[1，1]。現在，如果我們做同樣的運算，我們得到同樣的結果。當然，區別在於我們有300個維度，而不是示例中僅有的2個維度，維度的含義幾乎無法解釋。

在word2vec操作中，有一個著名的性別偏見例子，“doctor”這個詞的女性版本過去被計算為“nurse”。我試著複製，但沒有得到同樣的結果：

word_vectors.most_similar(
positive = ['doctor', 'woman'], negative = ['man'], topn = 1)

[('gynecologist', 0.7093892097473145)]

我們得到了婦科醫生，所以，我想這可能是進步吧？

好吧，現在我們已經檢查了一些基本的函式，讓我們來研究我們的視覺化吧！

Map函式

首先，我們需要一個Map函式。假設我們有一個要視覺化的字串列表和一個詞嵌入，我們希望：

  1. 找到列表中每個單詞的詞向量表示；

  2. 利用主成分分析法將維數降到2；

  3. 建立散點圖，將單詞作為每個資料點的標籤；

  4. 另外一個額外的好處是，可以從任何維度“旋轉”結果——主成分分析的向量是任意方向的，當我們繪製地理單詞時，我們可能想要改變這個方向，看是否可以與現實世界的方向一致。

我們需要以下庫：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.decomposition import PCA

import adjustText

列表中不常用的一個庫是adjustText，這是一個非常方便的包，它使得在散點圖中編寫圖例變得簡單，而不會重疊。對於我來說，找到這個解決方案非常困難，而且據我所知，在matplotlib或seaborn中沒有辦法做到這一點。

無需進一步說明，此函式將完全滿足我們的需要：

def plot_2d_representation_of_words(
    word_list, 
    word_vectors, 
    flip_x_axis = False,
    flip_y_axis = False,
    label_x_axis = "x",
    label_y_axis = "y", 
    label_label = "city"):

    pca = PCA(n_components = 2)

    word_plus_coordinates=[]

    for word in word_list: 

        current_row = []
        current_row.append(word)
        current_row.extend(word_vectors[word])
    word_plus_coordinates.append(current_row)

    word_plus_coordinates = pd.DataFrame(word_plus_coordinates)

    coordinates_2d = pca.fit_transform(
        word_plus_coordinates.iloc[:,1:300])
    coordinates_2d = pd.DataFrame(
        coordinates_2d, columns=[label_x_axis, label_y_axis])
    coordinates_2d[label_label] = word_plus_coordinates.iloc[:,0]
    if flip_x_axis:
        coordinates_2d[label_x_axis] = \
        coordinates_2d[label_x_axis] * (-1)
    if flip_y_axis:
        coordinates_2d[label_y_axis] = \
        coordinates_2d[label_y_axis] * (-1)

    plt.figure(figsize = (15,10))
    p1=sns.scatterplot(
        data=coordinates_2d, x=label_x_axis, y=label_y_axis)

    x = coordinates_2d[label_x_axis]
    y = coordinates_2d[label_y_axis]
    label = coordinates_2d[label_label]

    texts = [plt.text(x[i], y[i], label[i]) for i in range(len(x))]
    adjustText.adjust_text(texts)

現在是測試函式的時候了。我畫出了歐洲國家的首都。你可以使用任何列表，例如總統或其他歷史人物的名字，汽車品牌，烹飪原料，搖滾樂隊等等，只要在word_list引數中傳遞它。很有意思的是看到一堆堆的東西在兩個軸後面形成一個意思。

如果你想重現結果，以下是城市：

capitals = [
    'Amsterdam', 'Athens', 'Belgrade', 'Berlin', 'Bern', 
    'Bratislava', 'Brussels', 'Bucharest', 'Budapest', 
    'Chisinau', 'Copenhagen','Dublin', 'Helsinki', 'Kiev',
    'Lisbon', 'Ljubljana', 'London', 'Luxembourg','Madrid',
    'Minsk', 'Monaco', 'Moscow', 'Nicosia', 'Nuuk', 'Oslo', 
    'Paris','Podgorica', 'Prague', 'Reykjavik', 'Riga', 
    'Rome', 'San_Marino', 'Sarajevo','Skopje', 'Sofia', 
    'Stockholm', 'Tallinn', 'Tirana', 'Vaduz', 'Valletta',
    'Vatican', 'Vienna', 'Vilnius', 'Warsaw', 'Zagreb']

假設你仍然有我們在上一節中建立的word_vectors物件，可以這樣呼叫函式：

plot_2d_representation_of_words(
    word_list = capitals, 
    word_vectors = word_vectors, 
    flip_y_axis = True)

（翻轉y軸是為了建立更像真實貼圖的表示。）

結果是：

我不知道你的感受，當我第一次看到地圖的時候，我真不敢相信結果會有多好！是的，當然，你看得越久，你發現的“錯誤”就越多，一個不好的結果就是莫斯科離東方的距離並不像它應該的那麼遠……儘管如此，東西方几乎完全分離，斯堪的納維亞和波羅的海國家被很好地組合在一起，義大利周圍的首都也是如此。

需要強調的是，這絕不是純粹的地理位置，例如，雅典離西方很遠，但這是有原因的。讓我們回顧一下上面的地圖是如何匯出的，這樣我們就可以充分理解它了：

  • 谷歌的一組研究人員訓練了一個龐大的神經網路，根據上下文預測單詞；

  • 他們將每個單詞的權重儲存在一個300維的向量表示中；

  • 我們計算歐洲各國首都的向量；

  • 利用主成分分析法將維數降到2；

  • 把計算出的成分放在圖表上。

所以，語義的資訊不能代表真實地理資訊。但我覺得這個嘗試很有趣。

參考引用

原文連結：https://towardsdatascience.com/how-to-draw-a-map-using-python-and-word2vec-e9627b4eae34

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