港理工在读博士小S：Word2Vec代码实战笔记

一、如何运行Word2Vec

Word2Vec的代码下载：

Google version (copied from original)C++11JavaPython

基本的系统配置：

• Windows Original: cygwin

• C++11: VS2013 Linux/Mac OS

• Any version you like

下面我们将讲解你该如何将Google的Word2Vec源代码跑起来。首先，在你下载完了源代码之后就会看到如下文件列表：

然后，你可以运行“make”来编译，然后就可以运行一些demo脚本：./demo-word.sh, ./demo-phrases.sh。

其中，demo-word.sh是来做单词的嵌入，而demo-phrases.sh是来做短语的嵌入。关于短语的嵌入，大家可以此案看Mikolov2013那篇论文。

下面，让我们来看demo-word.sh的运行。执行make后会自动解压缩形成text8这个默认的语料库。其他的语料可以从wiki corpus以及datatang来找到。其中wiki的语料都是有关wiki的一些相关语料，datatang的语料比较小。

二、参数设置

那么，demo-word.sh的脚本命令是怎么写的呢？这是一条命令：

其中所有的－都是参数，word2vec才是真正的命令。这些代码是：

time ./word2vec -train text8 -output vectors.bin

• cbow 1

• size 200

• window 8

• negative 25

• hs 0

• sample 1e-4

• threads 20

• binary 1

• iter 15

其中train对应的是输入的语料，这里指定的语料是text8。output指定的是输出文件地址。接下来的是模型的参数，cbow是取值0或1，0表示使用skipgram，1表示用cbow模型。

size是嵌入向量的维度。

window是滑动窗口，也就是context的大小。

negative是负采样的大小。

hs是hiearchical softmax算法，这是一种让word2vec提速的算法，但是它提速没有negative sampling提速快。hs＝0表示不用hiearchical softmax。

sample是科学技术方法的阈值，当我们做采样的时候会有一个词频的高低，sample就是需要计算的最小值。

threads是用到的线程数量。

binary是结果是否要用二进制方式储存，0表示输出是文本文件，1为二进制文件。

iter是算法迭代的次数。

所有这些参数都有默认值，平时使用的时候不需要更改。除此之外，Word2Vec还有如下一些参数：

alpha是学习率

?min-count：语料可以经过一些预处理，将词频低于mincount的就不考虑了。

?classes：是聚类的类别数。demo-classes这个脚本展示了如何使用classes。

我们知道，参数很重要。参数带来的效果要大于算法带来的效果。下面，列举一些常见的结论：

1. 一般cbow是比skipgram要慢，当精度要求高，速度要求不高的时候，可以用cbow模型
2. 当我们计算基于相似度的计算的时候，size一般在50到100之间。如果需要做后续的NLP任务的时候，size要设到600-1000.
3. window一般设置得和句子长度差不多
4. negative影响的是准确率。negative，hs以及sample都是跟近似算法有关的。

三、检测Word2Vec的运行效果

• 相似度：

接下来，我们用distance可以计算相似度。

另外，大家比较常用的是基于Python得Gensim版本。gensim是一个做很多NLP任务的一个包，包括word embedding和LDA等。

这是一个更可读，功能更多的包。它的函数也更多。另外，关于gensim的教程包括：

• basic - tutorial from author:

• application - tutorial from kaggle

第二个链接是一个用word2vec技术做应用的示例。

另外，我们可以测试诸如woman-man=queen-man这样的类比任务可以调用demo-analogy.sh来进行。

• Analogy：

这是一个做analogy的测试例子：

• 可视化：

下面这个网页展示了如何做可视化的方法：

tSNE CSV web demo

http://wordvectors.org/

下面是一个可视化的效果：

这是一个自然语言与深度学习的系列课程，课程大纲如下：

课程大纲

• Word2Vec: 词向量技术的基础与模型 - 深度学习与自然语言处理1（免费试听）

  本课程介绍自然语言处理中的基本工具：Word2Vec，它的历史渊源、原理、架构以及实现技术。 主要内容包括： 词嵌入问题：为什么要研究词嵌入，以及目前词嵌入方法的分类，Word2Vec的简单历史。

• 1、Word2Vec介绍：Word2Vec是在2013年Google开发的一套词嵌入方法，它包含CBOW和Skip-Gram两种方法。目前，人们使用比较多的是Skip-Gram方法。

• 2、Skip-Gram：详细介绍了Skip-Gram的工作原理。

• 3、进一步，课程介绍了什么是负采样（Negative sampling），它的目的是为了解决什么问题。 (课时：84分钟）

第一堂课程的课程概要如下：

在本次课程中，主讲人李嫣然会梳理聊天机器人前后三十年的发展脉络：从最早的聊天机器人具备怎样的功能，到当前最流行的各大公司、学界的聊天机器人有哪些新特征。以这些最新的聊天机器人为例，简要概述聊天机器人背后的主要技术要点，使大家能对聊天机器人有一个整体且较为全面的认知。

第一节课不仅可以使大家能亲自与当前流行的聊天机器人互动，同时也能基本理解在我们与聊天机器人“对话”的过程中，聊天机器人是如何处理人类语言并作出它的回答的。

课程大纲：

• 1.1 聊天机器人与人机交互

• 1.2 聊天机器人的前世今生

• 1.3 世界上第一个聊天机器人

• 1.4 最新聊天机器人面面观

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