Day29_【深度学习（8）—循环神经网络RNN】

一、NLP背景知识

自然语言处理（Nature language Processing, NLP）

作用：让计算机读懂并生成人类语言

流程：

文本数据-->数据预处理层(分词，去重、构建词表)-->词嵌入层-->得到固定大小的词向量

-->神经网络-->结果

专有名词：

• 一个句子 = 一个样本 = 1条语料
• 所有样本 = 1个训练集 = 1个语料库
• 1个词 = 一个token
• 词向量：词用固定维度的向量表示
• 词向量矩阵：由所有词向量组成
• 词表：分词再去重的词语列表
• 时间步：一个时间步送一个token
• 向量的维度 = 向量的长度 = 特征数

1.分词

jieba分词器:是一个非常流行的 中文分词库，由 Python 编写，广泛应用于中文自然语言处理（NLP）任务中。

1.1 安装：

pip install jieba -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

1.2 API：

jieba.lcut(text) #直接返回列表（推荐使用）
jieba.cut(text)	#返回生成器（需用 list 转换）
jieba.cut_for_search(text)	#搜索引擎模式
jieba.lcut_for_search(text)	#搜索引擎模式 + 返回列表
jieba.load_userdict("dict.txt")	#加载自定义词典
jieba.add_word("新词")	#动态添加新词
jieba.del_word("词")	#删除词

2.词嵌入层

2.1 作用

将输入的词(token)转换为固定维度的词向量

将文本数据映射为数值向量

2.2 应用代表算法

RNN、LSTM、GRU

2.3 区别于one-hot

• 词嵌入层 vs One-Hot 编码 对比表

  特性	词嵌入层（Embedding Layer）	One-Hot 编码
  向量类型	低维稠密向量	高维稀疏向量
  “低维”含义	维度远小于词汇表大小（如 50、100、300）	——
  维度设置	由 embedding_dim 超参数决定	维度 = 词汇表大小（如 10,000）
  稠密性	✅ 稠密：向量中所有元素都可能为非零值	❌ 稀疏：只有一个元素为 1，其余全为 0
  向量示例	[0.2, -0.1, 0.8, 0.3]（4维）	[0, 0, 1, 0, 0]（5维）
  语义表达	✅ 能捕捉词语之间的语义相似性（如“猫”和“狗”相近）	❌ 无法表达语义关系，所有词正交
  存储效率	高：参数少，适合深度学习模型	低：占用空间大，尤其词汇表大时
  是否可训练	✅ 可作为神经网络的一部分进行训练和优化	❌ 固定编码，不可训练
  典型应用	RNN、LSTM、Transformer、文本分类等	基础编码、简单模型、特征工程

2.4 API

# num_embeddings：表示词的数量
# embedding_dim：表示用多少维的向量来表示每个词
nn.Embedding(num_embeddings=10, embedding_dim=4)

二、RNN

作用：RNN是专门处理序列数据的神经网络

序列数据：后面的数据跟前面的数据有关系

1. 原理

                                        

拆开来看：

1.h表示隐藏状态，具有记忆功能：每次学习到上一个神经元的结果、规律(上下文语意信息)，保存序列数据中的历史信息，并将这些信息传递给下一个时间步

2.每次输入两个值：上一个时间步的隐藏状态h0、当前状态的输入值input。

   每次输出两个值：输出当前时间步的隐藏状态hn、当前时间步的预测结果output。

2. RNN神经元内部计算

                

3. API

# input_size：输入数据的维度，一般设为词向量的维度
# hidden_size：隐藏层h的维度，也是当前层神经元的输出维度
# num_layers: 隐藏层h的层数，默认为1
RNN = nn.RNN(input_size, hidden_size，num_layers)# input的表示形式：[seq_len, batch_size, input_size]，
# 即[句子的长度，batch的大小，词向量的维度]=[词语个数,句子的个数,词向量的维度]
# h0的表示形式：[num_layers, batch_size, hidden_size]，
# 即[隐藏层的层数，batch的大小，隐藏层h的维度]output, hn = RNN(input, h0)