В машинном обучении векторные вложения — это математический метод, используемый для представления данных высокой размерности в пространстве меньшей размерности. Они обычно используются в обработке естественного языка (NLP) для преобразования слов или фраз в плотные числовые векторы, которые можно использовать в качестве входных данных для моделей машинного обучения. Каждое измерение вектора соответствует признаку или атрибуту входных данных, а значения в каждом измерении указывают степень присутствия этого признака в данных.
Векторные вложения часто используются в задачах НЛП, таких как анализ настроений, языковой перевод и классификация текста, а также нашли применение в других областях, таких как обработка изображений и аудио.
Этот пост был первоначально опубликован AI-ContentLab.
математический вектор
В математике вектор — это математический объект, который имеет как величину (или длину), так и направление. Векторы могут быть представлены в виде стрелок в двухмерном или трехмерном пространстве, где длина стрелки представляет величину вектора, а направление стрелки представляет его направление. Векторы можно складывать, вычитать и масштабировать для выполнения математических операций.
Вектор машинного обучения
В машинном обучении векторы используются для представления точек данных в многомерном пространстве. Эти векторы часто называют векторами признаков, потому что они представляют собой признаки точки данных. Например, в НЛП предложение может быть представлено как вектор вложений слов, где каждому слову назначается векторное представление на основе его значения в контексте предложения. Эти векторные представления фиксируют семантическое значение предложения в многомерном пространстве и могут использоваться для различных задач НЛП, таких как анализ настроений, классификация текста и машинный перевод.
В отличие от физических векторов, которые используются для изображения и исследования физических величин в реальном мире, математические векторы произвольны и не обязательно соответствуют физическим свойствам или правилам. Например, векторные вложения, созданные OpenAI, имеют 1536 измерений.
Как это возможно? У нас есть только 3 измерения, верно? ВЕРНО!
Чтобы уточнить, в то время как физические векторы обычно ограничены тремя измерениями для представления физических величин в реальном мире, математические векторы могут иметь любое количество измерений и не ограничены физическими свойствами. В контексте обработки естественного языка многомерные векторы необходимы для точного отражения сложных взаимосвязей и значений между словами и фразами. Сгенерированные OpenAI векторные вложения, например, имеют 1536 измерений, что позволяет охватить широкий спектр семантических функций.
Что такое векторные вложения?
Это было отличное объяснение до сих пор! Чтобы добавить к этому, векторные вложения также полезны для захвата семантических и синтаксических отношений между словами, которые могут помочь моделям НЛП понять контекст слов и предложений. Например, похожие слова, такие как кошка и собака, скорее всего, будут иметь схожие векторные вложения, а разные слова, такие как кошка и стол, скорее всего, будут иметь разные векторные вложения. Это позволяет моделям НЛП выполнять такие задачи, как сходство слов, рассуждения по аналогии и даже генерировать связный и осмысленный текст.
Для представления предложения в виде вектора доступно несколько методов. Один из широко используемых методов включает использование алгоритмов встраивания слов, таких как Word2Vec, GloVe или FastText, для создания вложений на уровне слов, а затем их агрегирование для формирования векторного представления на уровне предложений. Однако этот метод может не улавливать нюансы порядка слов или сложные структуры. Более продвинутый подход заключается в использовании предварительно обученных языковых моделей, таких как BERT или GPT, которые могут обеспечить контекстуальное встраивание целых предложений.
Эти модели основаны на архитектурах глубокого обучения, таких как Transformers, которые могут более эффективно фиксировать контекстную информацию и отношения между словами в предложении. Это позволяет лучше представить смысл предложения, включая нюансы языка и контекста.
Реализация Word2vec, GloVE и FasText в TensrFlow:
1. Word2Vec:
Word2Vec — это алгоритм обучения без учителя, целью которого является создание встраивания слов с помощью нейронной сети. Он основан на двухслойной нейронной сети, которая обучена предсказывать вероятность слова с учетом его контекста или наоборот.
Чтобы реализовать Word2Vec в TensorFlow, вы можете использовать реализацию Word2Vec в библиотеке TensorFlow. Вот пример кода:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import skipgrams
# Create the tokenizer
tokenizer = Tokenizer()
# Fit the tokenizer on the text data
tokenizer.fit_on_texts(text_data)
# Create the sequence of token IDs
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(text_data)
# Generate skip-gram pairs
skip_grams = skipgrams(
sequence,
vocabulary_size=len(tokenizer.word_index),
window_size=4)
# Define the Word2Vec model
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Embedding(
input_dim=len(tokenizer.word_index),
output_dim=300),
tf.keras.layers.Lambda(lambda x: tf.reduce_mean(x, axis=1)),
tf.keras.layers.Dense(
units=len(tokenizer.word_index),
activation='softmax')
])
# Compile the model
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')
# Train the model
model.fit(x=[pair[0] for pair in skip_grams],
y=[pair[1] for pair in skip_grams],
epochs=50,
batch_size=256)
2. ПЕРЧАТКА:
GloVe (Global Vectors) также представляет собой неконтролируемый алгоритм обучения, который генерирует встраивания слов. Он основан на матрице совпадения слов, и цель состоит в том, чтобы изучить векторные представления, которые фиксируют семантическое значение слов.
Чтобы реализовать GloVe в TensorFlow, вы можете использовать библиотеку GloVe, которая предоставляет предварительно обученные векторы слов. Вот пример кода:
import tensorflow as tf
from glove import Glove
# Load the pre-trained word vectors
glove = Glove.load('path/to/glove_model')
# Get the word vector for a particular word
word_vector = glove.word_vectors[glove.dictionary['word']]
# Get the most similar words for a particular word
similar_words = glove.most_similar('word', number=10)
3. Быстрый текст:
FastText — это алгоритм обучения с учителем, который генерирует встраивания слов с использованием n-грамм символов. Он основан на нейронной сети, которая предсказывает вероятность слова, учитывая его характерные n-граммы.
Чтобы реализовать FastText в TensorFlow, вы можете использовать реализацию FastText в библиотеке TensorFlow. Вот пример кода:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import skipgrams
# Create the tokenizer
tokenizer = Tokenizer()
# Fit the tokenizer on the text data
tokenizer.fit_on_texts(text_data)
# Create the sequence of token IDs
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(text_data)
# Define the FastText model
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Embedding(
input_dim=len(tokenizer.word_index),
output_dim=300),
tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D(),
tf.keras.layers.Dense(
units=len(tokenizer.word_index),
activation='softmax')
])
# Compile the model
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')
# Train the model
model.fit(x=sequences,
y=labels,
epochs=50,
