49.词向量：把文字变成数字
词向量：把文字变成数字
🎯 前言：当文字遇上数学
想象一下，你是一个外星人🛸，刚刚降落到地球，面对着人类的语言文字一脸懵逼。你看到"苹果"这两个字，完全不知道这代表什么。但是，如果有人告诉你，"苹果"在数学世界里是 [0.8, 0.2, 0.9, 0.1, 0.7] 这样一串数字，而"香蕉"是 [0.7, 0.3, 0.8, 0.2, 0.6]，你突然发现这两串数字很相似！
这就是词向量的魔法🎭——它能把抽象的文字转换成计算机能理解的数字，让AI像理解数学一样理解语言！
就像《哈利波特》里的翻译咒语一样，词向量是连接人类语言和机器智能的神奇桥梁。今天，我们就来学习如何施展这个"数字化咒语"，让文字在数学的世界里舞蹈！
📚 目录
- 词向量：把文字变成数字
- 🎯 前言：当文字遇上数学
- 📚 目录
- 🧠 词向量的前世今生
- 什么是词向量？
- 为什么需要词向量？
- 🎨 One-Hot编码：最朴素的尝试
- 基本思想
- One-Hot的问题
- 📊 TF-IDF：统计学的智慧
- 基本思想
- 使用Scikit-learn实现TF-IDF
- 🚀 Word2Vec：革命性的突破
- 核心思想：分布式假设
- Word2Vec的两种架构
- 1. CBOW (Continuous Bag of Words)
- 2. Skip-gram
- Word2Vec的神奇特性
- 1. 词汇相似性
- 2. 词汇类比（最著名的例子）
- 🌟 GloVe：全局信息的力量
- 核心思想
- ⚡ FastText：子词的魔法
- 核心优势
- 💻 实战项目：构建文本相似度计算器
- 🎯 现代词向量：BERT时代的到来
- 传统词向量 vs 现代词向量
- 使用预训练的中文BERT模型
- 🎮 应用实例：文本分类与情感分析
- 🔧 常见问题与解决方案
- 1. 训练数据不足问题
- 2. 中文分词问题
- 3. 内存和性能问题
- 4. 词汇表外词（OOV）问题
- 🎯 词向量评估方法
- 1. 内在评估
- 2. 外在评估
- 🚀 词向量的未来发展
- 1. 上下文感知的词向量
- 2. 多模态词向量
- 🎬 下集预告
- 📝 总结与思考题
- 🌟 本文关键知识点
- 🤔 思考题
- 📋 实践作业
- 🔗 扩展阅读
- 💡 实用技巧
🧠 词向量的前世今生
什么是词向量？
词向量（Word Embedding）就是把词语转换成数字向量的技术。简单来说：
# 传统方式：文字就是文字
word = "苹果"
# 计算机：我不懂这是什么 😵# 词向量方式：文字变成数字
word_vector = [0.8, 0.2, 0.9, 0.1, 0.7]
# 计算机：我懂了！这是一串数字，我可以计算！ 🤖
为什么需要词向量？
- 计算机只懂数字：就像只会说中文的人遇到英文，需要翻译
- 语义相似性：相似的词应该有相似的数字表示
- 数学运算：可以对词语进行加减乘除（听起来很魔幻对吧！）
# 词向量的神奇之处
# 国王 - 男人 + 女人 = 女王
# King - Man + Woman = Queen
# 这在数学上真的可以实现！
🎨 One-Hot编码：最朴素的尝试
基本思想
想象你有一个班级，要给每个学生一个独特的标识。One-Hot编码就是给每个词一个"座位号"：
import numpy as np# 假设我们有一个小词汇表
vocabulary = ["苹果", "香蕉", "橙子", "葡萄", "西瓜"]def create_one_hot(word, vocab):"""创建One-Hot编码"""vector = [0] * len(vocab)if word in vocab:index = vocab.index(word)vector[index] = 1return vector# 让我们试试
apple_vector = create_one_hot("苹果", vocabulary)
banana_vector = create_one_hot("香蕉", vocabulary)print(f"苹果的One-Hot编码: {apple_vector}")
print(f"香蕉的One-Hot编码: {banana_vector}")
输出：
苹果的One-Hot编码: [1, 0, 0, 0, 0]
香蕉的One-Hot编码: [0, 1, 0, 0, 0]
One-Hot的问题
# 计算余弦相似度
def cosine_similarity(vec1, vec2):"""计算两个向量的余弦相似度"""dot_product = np.dot(vec1, vec2)norm1 = np.linalg.norm(vec1)norm2 = np.linalg.norm(vec2)return dot_product / (norm1 * norm2)# 苹果和香蕉都是水果，应该有相似性
similarity = cosine_similarity(apple_vector, banana_vector)
print(f"苹果和香蕉的相似度: {similarity}")
# 结果是0！完全不相似！
One-Hot编码的缺陷：
- 🚫 稀疏性：大部分元素都是0
- 🚫 维度灾难：词汇表越大，向量越长
- 🚫 语义无关：相似的词没有相似的表示
📊 TF-IDF：统计学的智慧
TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种经典的文本特征提取方法。
基本思想
- TF（词频）：这个词在文档中出现的频率
- IDF（逆文档频率）：这个词在整个语料库中的稀有程度
import math
from collections import Counterdef calculate_tf(text):"""计算词频"""words = text.lower().split()word_count = len(words)tf_dict = {}for word in words:tf_dict[word] = tf_dict.get(word, 0) + 1# 归一化for word in tf_dict:tf_dict[word] = tf_dict[word] / word_countreturn tf_dictdef calculate_idf(documents):"""计算逆文档频率"""N = len(documents)all_words = set()for doc in documents:words = doc.lower().split()all_words.update(words)idf_dict = {}for word in all_words:containing_docs = sum(1 for doc in documents if word in doc.lower().split())idf_dict[word] = math.log(N / containing_docs)return idf_dictdef calculate_tfidf(text, documents):"""计算TF-IDF向量"""tf_dict = calculate_tf(text)idf_dict = calculate_idf(documents)tfidf_dict = {}for word in tf_dict:tfidf_dict[word] = tf_dict[word] * idf_dict.get(word, 0)return tfidf_dict# 实际应用
documents = ["我喜欢吃苹果","苹果很甜很好吃","我喜欢香蕉","香蕉和苹果都是水果"
]tfidf1 = calculate_tfidf("我喜欢吃苹果", documents)
tfidf2 = calculate_tfidf("我喜欢香蕉", documents)print("文档1的TF-IDF:")
for word, score in tfidf1.items():print(f" {word}: {score:.4f}")print("\n文档2的TF-IDF:")
for word, score in tfidf2.items():print(f" {word}: {score:.4f}")
使用Scikit-learn实现TF-IDF
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import numpy as np# 文档集合
documents = ["我喜欢吃苹果","苹果很甜很好吃", "我喜欢香蕉","香蕉和苹果都是水果","水果很有营养"
]# 创建TF-IDF向量化器
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(documents)# 获取特征名称
feature_names = vectorizer.get_feature_names_out()# 打印结果
print("TF-IDF矩阵:")
print(f"特征词汇: {feature_names}")
print(f"矩阵形状: {tfidf_matrix.shape}")# 查看第一个文档的TF-IDF值
doc_tfidf = tfidf_matrix[0].toarray()[0]
for i, score in enumerate(doc_tfidf):if score > 0:print(f"{feature_names[i]}: {score:.4f}")
🚀 Word2Vec：革命性的突破
Word2Vec是Google在2013年推出的革命性技术，它的核心思想是：“你可以通过一个词的朋友来了解这个词”。
核心思想：分布式假设
“You shall know a word by the company it keeps” - 通过词汇的上下文来理解词汇
# 安装必要的库
# pip install gensim jiebaimport jieba
from gensim.models import Word2Vec
import numpy as np# 准备训练数据
sentences = ["我喜欢吃苹果","苹果很甜很好吃","我也喜欢香蕉","香蕉和苹果都是水果","水果很有营养很健康","健康的生活需要多吃水果","我每天都吃不同的水果","猫咪喜欢吃鱼","鱼很新鲜很好吃","我家的猫很可爱","可爱的动物都很受欢迎","狗狗也是很可爱的动物"
]# 分词处理
tokenized_sentences = []
for sentence in sentences:# 使用jieba分词words = list(jieba.cut(sentence))tokenized_sentences.append(words)print("分词结果:")
for i, tokens in enumerate(tokenized_sentences[:3]):print(f"句子{i+1}: {tokens}")# 训练Word2Vec模型
model = Word2Vec(sentences=tokenized_sentences,vector_size=100, # 词向量维度window=5, # 上下文窗口大小min_count=1, # 最小词频workers=4, # 并行线程数sg=0 # 0=CBOW, 1=Skip-gram
)# 获取词向量
def get_word_vector(word):"""获取词的向量表示"""try:return model.wv[word]except KeyError:return None# 测试词向量
apple_vector = get_word_vector("苹果")
banana_vector = get_word_vector("香蕉")if apple_vector is not None and banana_vector is not None:print(f"\n苹果的词向量 (前10维): {apple_vector[:10]}")print(f"香蕉的词向量 (前10维): {banana_vector[:10]}")# 计算相似度similarity = model.wv.similarity("苹果", "香蕉")print(f"苹果和香蕉的相似度: {similarity:.4f}")
Word2Vec的两种架构
1. CBOW (Continuous Bag of Words)
通过上下文预测中心词：
# CBOW例子：通过上下文预测中心词
# 输入：["我", "喜欢", "___", "很", "甜"]
# 输出：苹果def demonstrate_cbow():"""演示CBOW的工作原理"""print("CBOW (连续词袋模型):")print("输入上下文: ['我', '喜欢', '___', '很', '甜']")print("预测中心词: 苹果")# 训练CBOW模型cbow_model = Word2Vec(sentences=tokenized_sentences,vector_size=50,window=3,min_count=1,sg=0 # CBOW模式)return cbow_modelcbow_model = demonstrate_cbow()
2. Skip-gram
通过中心词预测上下文：
# Skip-gram例子：通过中心词预测上下文
# 输入：苹果
# 输出：["我", "喜欢", "很", "甜"]def demonstrate_skipgram():"""演示Skip-gram的工作原理"""print("\nSkip-gram (跳字模型):")print("输入中心词: 苹果")print("预测上下文: ['我', '喜欢', '很', '甜']")# 训练Skip-gram模型skipgram_model = Word2Vec(sentences=tokenized_sentences,vector_size=50,window=3,min_count=1,sg=1 # Skip-gram模式)return skipgram_modelskipgram_model = demonstrate_skipgram()
Word2Vec的神奇特性
1. 词汇相似性
def explore_word_similarity():"""探索词汇相似性"""print("\n=== 词汇相似性探索 ===")# 找到最相似的词try:similar_words = model.wv.most_similar("苹果", topn=3)print(f"与'苹果'最相似的词:")for word, score in similar_words:print(f" {word}: {score:.4f}")except KeyError:print("词汇不在模型中")explore_word_similarity()
2. 词汇类比（最著名的例子）
def word_analogy():"""词汇类比：King - Man + Woman = Queen"""print("\n=== 词汇类比 ===")# 由于我们的训练数据较小，这里演示概念# 在大规模语料上训练的模型可以实现：# 国王 - 男人 + 女人 = 女王# 北京 - 中国 + 日本 = 东京try:# 尝试简单的类比result = model.wv.most_similar(positive=['水果', '健康'], negative=['苹果'], topn=1)print(f"水果 + 健康 - 苹果 = {result}")except:print("当前模型训练数据不足以进行复杂类比")word_analogy()
🌟 GloVe：全局信息的力量
GloVe (Global Vectors for Word Representation) 结合了全局统计信息和局部上下文信息。
核心思想
GloVe认为词向量应该编码词汇共现统计信息的比率，而不是概率本身。
# 虽然GloVe的训练比较复杂，但我们可以使用预训练的模型
# 这里演示如何使用预训练的GloVe向量def load_glove_vectors(file_path):"""加载预训练的GloVe向量"""print("加载GloVe向量...")word_vectors = {}try:with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:for line in f:values = line.split()word = values[0]vector = np.array([float(val) for val in values[1:]])word_vectors[word] = vectorexcept FileNotFoundError:print("GloVe文件未找到，使用模拟数据")# 创建一些模拟向量用于演示words = ["apple", "banana", "fruit", "eat", "good"]for word in words:word_vectors[word] = np.random.randn(100)return word_vectors# 模拟GloVe向量的使用
def demonstrate_glove():"""演示GloVe的使用"""print("\n=== GloVe词向量演示 ===")# 创建模拟的GloVe向量glove_vectors = {"apple": np.array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]),"banana": np.array([0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6]),"fruit": np.array([0.15, 0.25, 0.35, 0.45, 0.55]),"car": np.array([0.9, 0.8, 0.7, 0.6, 0.5]),"drive": np.array([0.8, 0.9, 0.6, 0.7, 0.4])}# 计算相似度def cosine_similarity(v1, v2):return np.dot(v1, v2) / (np.linalg.norm(v1) * np.linalg.norm(v2))sim1 = cosine_similarity(glove_vectors["apple"], glove_vectors["banana"])sim2 = cosine_similarity(glove_vectors["apple"], glove_vectors["car"])print(f"apple和banana的相似度: {sim1:.4f}")print(f"apple和car的相似度: {sim2:.4f}")return glove_vectorsglove_vectors = demonstrate_glove()
⚡ FastText：子词的魔法
FastText是Facebook开发的词向量模型，它的特点是考虑了子词信息。
核心优势
- 处理未登录词：即使没见过的词，也能生成向量
- 子词信息：考虑词的内部结构
- 多语言支持：特别适合中文等复杂语言
from gensim.models import FastTextdef demonstrate_fasttext():"""演示FastText的使用"""print("\n=== FastText演示 ===")# 准备训练数据extended_sentences = tokenized_sentences + [["程序员", "写", "代码"],["代码", "很", "有趣"],["编程", "是", "一门", "艺术"],["人工智能", "很", "强大"],["机器学习", "需要", "数据"]]# 训练FastText模型fasttext_model = FastText(sentences=extended_sentences,vector_size=100,window=5,min_count=1,workers=4,min_n=2, # 最小子词长度max_n=5, # 最大子词长度sg=1 # Skip-gram)# 测试已知词try:programming_vec = fasttext_model.wv["编程"]print(f"'编程' 的词向量维度: {len(programming_vec)}")except KeyError:print("词汇不在模型中")# FastText的强大之处：处理未登录词try:# 即使"编程师"没有在训练数据中出现，FastText也能生成向量unknown_vec = fasttext_model.wv["编程师"]print(f"未登录词 '编程师' 的词向量维度: {len(unknown_vec)}")# 计算相似度similarity = fasttext_model.wv.similarity("编程", "编程师")print(f"'编程' 和 '编程师' 的相似度: {similarity:.4f}")except:print("FastText子词处理演示")return fasttext_modelfasttext_model = demonstrate_fasttext()
💻 实战项目：构建文本相似度计算器
让我们构建一个完整的文本相似度计算器：
import jieba
import numpy as np
from gensim.models import Word2Vec
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
from collections import Counterclass TextSimilarityCalculator:"""文本相似度计算器"""def __init__(self):self.model = Noneself.vocabulary = set()def preprocess_text(self, text):"""文本预处理"""# 分词words = list(jieba.cut(text))# 去除空格和标点words = [word for word in words if word.strip() and word.isalnum()]return wordsdef train_model(self, texts):"""训练词向量模型"""print("正在训练词向量模型...")# 预处理所有文本tokenized_texts = [self.preprocess_text(text) for text in texts]# 构建词汇表for words in tokenized_texts:self.vocabulary.update(words)# 训练Word2Vec模型self.model = Word2Vec(sentences=tokenized_texts,vector_size=100,window=5,min_count=1,workers=4,sg=1)print(f"模型训练完成，词汇表大小: {len(self.vocabulary)}")def get_text_vector(self, text):"""获取文本的向量表示"""words = self.preprocess_text(text)vectors = []for word in words:try:vector = self.model.wv[word]vectors.append(vector)except KeyError:# 如果词不在模型中，跳过continueif not vectors:# 如果没有任何词在模型中，返回零向量return np.zeros(self.model.vector_size)# 使用平均向量作为文本向量return np.mean(vectors, axis=0)def calculate_similarity(self, text1, text2):"""计算两个文本的相似度"""if self.model is None:raise ValueError("模型未训练，请先调用train_model方法")vec1 = self.get_text_vector(text1)vec2 = self.get_text_vector(text2)# 计算余弦相似度similarity = cosine_similarity([vec1], [vec2])[0][0]return similaritydef find_most_similar(self, query_text, candidate_texts, top_k=3):"""找到最相似的文本"""similarities = []for text in candidate_texts:sim = self.calculate_similarity(query_text, text)similarities.append((text, sim))# 按相似度排序similarities.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)return similarities[:top_k]# 使用示例
def main():# 准备训练数据training_texts = ["我喜欢吃苹果","苹果很甜很好吃","我也喜欢香蕉","香蕉和苹果都是水果","水果很有营养很健康","健康的生活需要多吃水果","我每天都吃不同的水果","编程是一门艺术","程序员需要不断学习","Python是一种编程语言","机器学习很有趣","人工智能改变世界","深度学习需要大量数据","算法是解决问题的方法"]# 创建计算器并训练模型calculator = TextSimilarityCalculator()calculator.train_model(training_texts)# 测试相似度计算print("\n=== 文本相似度测试 ===")test_cases = [("我爱吃水果", "我喜欢吃苹果"),("编程很好玩", "机器学习很有趣"),("健康生活", "水果很有营养"),("学习算法", "我喜欢吃苹果")]for text1, text2 in test_cases:similarity = calculator.calculate_similarity(text1, text2)print(f"'{text1}' 和 '{text2}' 的相似度: {similarity:.4f}")# 找到最相似的文本print("\n=== 相似文本查找 ===")query = "我想学习编程"similar_texts = calculator.find_most_similar(query, training_texts)print(f"与 '{query}' 最相似的文本:")for text, sim in similar_texts:print(f" {text} (相似度: {sim:.4f})")if __name__ == "__main__":main()
🎯 现代词向量：BERT时代的到来
随着深度学习的发展，出现了更强大的词向量技术：
传统词向量 vs 现代词向量
# 传统词向量的问题：一词多义
# "苹果"在不同语境下应该有不同的向量表示def demonstrate_context_problem():"""演示传统词向量的上下文问题"""print("\n=== 传统词向量的上下文问题 ===")sentences = ["我喜欢吃苹果", # 苹果：水果"苹果公司很有名", # 苹果：公司"他买了一个苹果手机" # 苹果：品牌]print("同一个词'苹果'在不同语境中的含义:")for i, sentence in enumerate(sentences, 1):print(f"{i}. {sentence}")print("\n传统词向量问题：")print("- 无论在哪个句子中，'苹果'都有相同的向量表示")print("- 无法根据上下文动态调整词的含义")print("\n现代词向量(BERT等)的优势：")print("- 根据上下文生成不同的词向量")print("- 能够处理一词多义问题")print("- 捕获更丰富的语义信息")demonstrate_context_problem()
使用预训练的中文BERT模型
# 注意：这需要安装transformers库
# pip install transformers torchdef demonstrate_bert_embeddings():"""演示BERT词嵌入"""print("\n=== BERT词嵌入演示 ===")try:from transformers import BertTokenizer, BertModelimport torch# 加载预训练的中文BERT模型tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')def get_bert_embedding(text):"""获取BERT词嵌入"""# 编码文本inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True)# 获取模型输出with torch.no_grad():outputs = model(**inputs)# 使用最后一层的隐藏状态embeddings = outputs.last_hidden_statereturn embeddings# 测试相同词在不同语境中的嵌入sentences = ["我喜欢吃苹果","苹果公司很有名"]for sentence in sentences:embedding = get_bert_embedding(sentence)print(f"'{sentence}' 的BERT嵌入维度: {embedding.shape}")print("BERT能够为不同语境中的同一个词生成不同的向量表示！")except ImportError:print("需要安装transformers库: pip install transformers torch")except Exception as e:print(f"BERT演示需要下载模型，可能需要网络连接: {e}")demonstrate_bert_embeddings()
🎮 应用实例：文本分类与情感分析
让我们用词向量构建一个简单的情感分析器：
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_reportclass SentimentAnalyzer:"""基于词向量的情感分析器"""def __init__(self):self.word2vec_model = Noneself.classifier = Noneself.vector_size = 100def train_word2vec(self, texts):"""训练词向量模型"""tokenized_texts = [list(jieba.cut(text)) for text in texts]self.word2vec_model = Word2Vec(sentences=tokenized_texts,vector_size=self.vector_size,window=5,min_count=1,workers=4,sg=1)def text_to_vector(self, text):"""将文本转换为向量"""words = list(jieba.cut(text))vectors = []for word in words:try:vector = self.word2vec_model.wv[word]vectors.append(vector)except KeyError:continueif not vectors:return np.zeros(self.vector_size)return np.mean(vectors, axis=0)def train_classifier(self, texts, labels):"""训练分类器"""print("正在训练词向量模型...")self.train_word2vec(texts)print("正在转换文本为向量...")X = np.array([self.text_to_vector(text) for text in texts])y = np.array(labels)print("正在训练分类器...")self.classifier = LogisticRegression(random_state=42)self.classifier.fit(X, y)print("训练完成！")def predict(self, text):"""预测文本情感"""if self.classifier is None:raise ValueError("模型未训练")vector = self.text_to_vector(text).reshape(1, -1)prediction = self.classifier.predict(vector)[0]probability = self.classifier.predict_proba(vector)[0]return prediction, max(probability)def evaluate(self, test_texts, test_labels):"""评估模型性能"""X_test = np.array([self.text_to_vector(text) for text in test_texts])y_pred = self.classifier.predict(X_test)accuracy = accuracy_score(test_labels, y_pred)report = classification_report(test_labels, y_pred)return accuracy, report# 使用示例
def sentiment_analysis_demo():"""情感分析演示"""print("\n=== 情感分析演示 ===")# 准备训练数据texts = ["这个电影太好看了，我很喜欢","今天天气真不错，心情很好","这家餐厅的菜很好吃，服务也很棒","我觉得这个产品质量很好","朋友们都很开心，聚会很成功","这个电影太无聊了，我不喜欢","今天天气很糟糕，心情不好","这家餐厅的菜很难吃，服务也很差","我觉得这个产品质量很差","朋友们都很不开心，聚会很失败","这个游戏很有趣，我玩得很开心","学习编程让我很有成就感","这本书写得很好，我很推荐","这个软件很难用，经常出错","工作压力很大，我很累","这个课程很枯燥，我听不下去"]# 标签：1表示正面，0表示负面labels = [1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0]# 分割训练集和测试集train_texts, test_texts, train_labels, test_labels = train_test_split(texts, labels, test_size=0.3, random_state=42)# 训练情感分析器analyzer = SentimentAnalyzer()analyzer.train_classifier(train_texts, train_labels)# 评估模型accuracy, report = analyzer.evaluate(test_texts, test_labels)print(f"模型准确率: {accuracy:.4f}")print("分类报告:")print(report)# 测试新文本test_cases = ["我今天很高兴","这个产品让我很失望","学习新技术很有挑战性","工作太累了"]print("\n=== 新文本预测 ===")for text in test_cases:prediction, confidence = analyzer.predict(text)sentiment = "正面" if prediction == 1 else "负面"print(f"'{text}' -> {sentiment} (置信度: {confidence:.4f})")sentiment_analysis_demo()
🔧 常见问题与解决方案
1. 训练数据不足问题
def handle_insufficient_data():"""处理训练数据不足的问题"""print("\n=== 训练数据不足的解决方案 ===")# 问题：词汇表太小，模型泛化能力差small_corpus = ["我喜欢苹果","苹果很甜"]print("小语料库问题:")print("- 词汇表覆盖不全")print("- 词向量质量差")print("- 无法捕获丰富的语义关系")print("\n解决方案:")print("1. 使用预训练词向量")print("2. 数据增强技术")print("3. 迁移学习")# 解决方案1：使用预训练词向量def use_pretrained_vectors():"""使用预训练词向量"""print("\n使用预训练词向量的好处:")print("- 基于大规模语料训练")print("- 覆盖更多词汇")print("- 语义表示更准确")# 模拟加载预训练向量print("加载预训练向量：gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format()")use_pretrained_vectors()handle_insufficient_data()
2. 中文分词问题
def handle_chinese_segmentation():"""处理中文分词问题"""print("\n=== 中文分词问题与解决方案 ===")# 问题示例text = "我在北京大学学习"print(f"原始文本: {text}")# 不同分词结果segmentation_results = [["我", "在", "北京", "大学", "学习"], # 错误分词["我", "在", "北京大学", "学习"], # 正确分词]print("分词结果对比:")for i, result in enumerate(segmentation_results, 1):print(f" 方案{i}: {result}")print("\n解决方案:")print("1. 使用高质量分词工具")print("2. 自定义词典")print("3. 多种分词方法对比")# 实际解决方案def improved_segmentation():"""改进的中文分词"""import jieba# 添加自定义词典jieba.add_word("北京大学")jieba.add_word("机器学习")jieba.add_word("深度学习")# 分词words = list(jieba.cut(text))print(f"改进后分词: {words}")improved_segmentation()handle_chinese_segmentation()
3. 内存和性能问题
def handle_memory_performance():"""处理内存和性能问题"""print("\n=== 内存和性能优化 ===")print("常见问题:")print("1. 词汇表过大导致内存不足")print("2. 训练时间过长")print("3. 推理速度慢")print("\n解决方案:")# 1. 词汇表裁剪def vocabulary_pruning():"""词汇表裁剪"""print("\n1. 词汇表裁剪:")print(" - 设置最小词频阈值")print(" - 移除低频词")print(" - 使用子词技术")# 示例print(" Word2Vec(min_count=5) # 只保留出现5次以上的词")# 2. 模型参数优化def model_optimization():"""模型参数优化"""print("\n2. 模型参数优化:")print(" - 减少向量维度")print(" - 调整窗口大小")print(" - 使用负采样")# 示例print(" Word2Vec(vector_size=50, window=3, negative=5)")# 3. 并行处理def parallel_processing():"""并行处理"""print("\n3. 并行处理:")print(" - 多线程训练")print(" - 批处理")print(" - GPU加速")# 示例print(" Word2Vec(workers=4) # 使用4个线程")vocabulary_pruning()model_optimization()parallel_processing()handle_memory_performance()
4. 词汇表外词（OOV）问题
def handle_oov_words():"""处理词汇表外词问题"""print("\n=== 词汇表外词（OOV）问题 ===")print("问题描述:")print("- 测试时遇到训练时未见过的词")print("- 无法生成词向量")print("- 影响模型性能")print("\n解决方案:")# 1. 使用FastTextdef use_fasttext():"""使用FastText处理OOV"""print("\n1. 使用FastText:")print(" - 基于子词信息")print(" - 能处理未见过的词")print(" - 适合形态丰富的语言")# 示例代码example_code = """from gensim.models import FastTextmodel = FastText(sentences=tokenized_sentences,min_n=2, # 最小子词长度max_n=5, # 最大子词长度vector_size=100)# 即使是未见过的词也能生成向量unknown_word_vector = model.wv['未见过的词']"""print(example_code)# 2. 使用UNK标记def use_unk_token():"""使用UNK标记"""print("\n2. 使用UNK标记:")print(" - 用特殊标记替换低频词")print(" - 统一处理未知词")def preprocess_with_unk(texts, vocab_size=10000):"""预处理时添加UNK标记"""from collections import Counter# 统计词频word_counts = Counter()for text in texts:words = text.split()word_counts.update(words)# 保留高频词common_words = {word for word, count in word_counts.most_common(vocab_size)}# 替换低频词为UNKprocessed_texts = []for text in texts:words = text.split()processed_words = [word if word in common_words else '<UNK>' for word in words]processed_texts.append(' '.join(processed_words))return processed_texts# 示例sample_texts = ["我喜欢吃苹果", "苹果很甜很好吃"]processed = preprocess_with_unk(sample_texts, vocab_size=5)print(f"处理后: {processed}")use_fasttext()use_unk_token()handle_oov_words()
🎯 词向量评估方法
1. 内在评估
def intrinsic_evaluation():"""内在评估方法"""print("\n=== 词向量内在评估 ===")print("评估方法:")print("1. 词汇相似度任务")print("2. 词汇类比任务")print("3. 语义关系分类")# 词汇相似度评估def word_similarity_evaluation():"""词汇相似度评估"""print("\n词汇相似度评估:")# 准备测试数据similarity_pairs = [("苹果", "香蕉", 0.8),("苹果", "汽车", 0.1),("快乐", "高兴", 0.9),("快乐", "悲伤", 0.2),]print("测试词对:")for word1, word2, human_score in similarity_pairs:print(f" {word1} - {word2}: 人类评分 {human_score}")# 计算相关性def calculate_correlation(model, test_pairs):"""计算模型预测与人类评分的相关性"""model_scores = []human_scores = []for word1, word2, human_score in test_pairs:try:model_score = model.wv.similarity(word1, word2)model_scores.append(model_score)human_scores.append(human_score)except KeyError:continue# 计算皮尔逊相关系数from scipy.stats import pearsonrcorrelation, p_value = pearsonr(model_scores, human_scores)return correlation, p_valueprint("相关性越高，词向量质量越好")word_similarity_evaluation()intrinsic_evaluation()
2. 外在评估
def extrinsic_evaluation():"""外在评估方法"""print("\n=== 词向量外在评估 ===")print("评估方法:")print("1. 文本分类任务")print("2. 命名实体识别")print("3. 情感分析")print("4. 机器翻译")# 文本分类评估示例def text_classification_evaluation():"""文本分类评估"""print("\n文本分类评估流程:")print("1. 使用词向量作为特征")print("2. 训练分类器")print("3. 评估分类性能")print("4. 比较不同词向量的效果")# 评估指标evaluation_metrics = {"准确率": "分类正确的样本比例","精确率": "预测为正的样本中实际为正的比例","召回率": "实际为正的样本中被预测为正的比例","F1值": "精确率和召回率的调和平均数"}print("\n评估指标:")for metric, description in evaluation_metrics.items():print(f" {metric}: {description}")text_classification_evaluation()extrinsic_evaluation()
🚀 词向量的未来发展
1. 上下文感知的词向量
def contextual_embeddings():"""上下文感知的词向量"""print("\n=== 上下文感知的词向量 ===")print("发展历程:")print("Word2Vec/GloVe → ELMo → BERT → GPT → T5 → ChatGPT")print("\n关键突破:")print("1. 动态词向量：根据上下文调整")print("2. 双向编码：同时考虑前后文")print("3. 注意力机制：学习词汇间的关系")print("4. 预训练+微调：通用语言理解")# 对比传统词向量和上下文词向量comparison = {"传统词向量": ["静态表示","一词一向量","无法处理多义词","训练相对简单"],"上下文词向量": ["动态表示","一词多向量","能处理多义词","训练复杂但效果好"]}print("\n对比:")for method, features in comparison.items():print(f"{method}:")for feature in features:print(f" - {feature}")contextual_embeddings()
2. 多模态词向量
def multimodal_embeddings():"""多模态词向量"""print("\n=== 多模态词向量 ===")print("核心思想:")print("- 结合文本、图像、音频等多种模态")print("- 学习跨模态的语义表示")print("- 实现更丰富的语义理解")print("\n应用场景:")applications = ["图像描述生成","视觉问答系统","跨模态检索","多媒体内容理解"]for app in applications:print(f"- {app}")print("\n示例：图像-文本联合嵌入")print("'苹果' 的表示 = 文本向量 + 苹果图像向量")print("这样的表示包含了更丰富的语义信息")multimodal_embeddings()
🎬 下集预告
恭喜你！现在你已经掌握了词向量的精髓，能够把抽象的文字转换成计算机能理解的数字表示。从最朴素的One-Hot编码到革命性的Word2Vec，从全局信息的GloVe到子词级别的FastText，你已经学会了如何让机器理解人类语言的第一步！
下一篇文章《情感分析：AI读懂你的心情》将带你深入探索自然语言处理的有趣应用。我们将探索：
- 情感分析的基本原理
- 基于词典的情感分析
- 机器学习方法的情感分类
- 深度学习在情感分析中的应用
- 细粒度情感分析技术
想象一下，当AI能够读懂你发的每一条微博、每一句评论背后的情感，它就像一个贴心的朋友，能够理解你的喜怒哀乐。这不仅仅是技术的进步，更是人机交互的新境界！
📝 总结与思考题
🌟 本文关键知识点
- 词向量概念：将文字转换为数字向量的技术
- One-Hot编码：最基础的词表示方法，但存在稀疏性问题
- TF-IDF：基于统计的文本特征提取方法
- Word2Vec：革命性的分布式词表示，包括CBOW和Skip-gram
- GloVe：结合全局统计信息的词向量方法
- FastText：考虑子词信息，能处理未登录词
- 现代词向量：BERT等上下文感知的词向量
- 实际应用：文本相似度计算、情感分析等
🤔 思考题
- 为什么Word2Vec能够实现"King - Man + Woman = Queen"这样的词汇运算？
- 在什么情况下应该选择CBOW，什么情况下应该选择Skip-gram？
- FastText如何解决传统词向量的OOV问题？
- 如何评估词向量的质量？有哪些评估方法？
- 传统词向量和现代上下文词向量的主要区别是什么？
📋 实践作业
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基础练习：
- 使用jieba分词工具处理中文文本
- 实现简单的TF-IDF计算
- 训练一个小规模的Word2Vec模型
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进阶练习：
- 构建完整的文本相似度计算系统
- 实现基于词向量的简单情感分析器
- 比较不同词向量方法的效果
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挑战练习：
- 处理大规模文本数据的词向量训练
- 实现多语言词向量对齐
- 探索词向量在推荐系统中的应用
🔗 扩展阅读
- 《Word2Vec原理详解》
- 《GloVe: Global Vectors for Word Representation》
- 《FastText: Enriching Word Vectors with Subword Information》
- 《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers》
- 《Attention Is All You Need》（Transformer原理）
💡 实用技巧
- 选择合适的词向量维度：通常50-300维就足够大多数任务
- 预处理很重要：好的分词和清洗能显著提升词向量质量
- 使用预训练模型：站在巨人的肩膀上，节省训练时间
- 评估是关键：不要只看训练过程，要在实际任务中验证效果
- 持续学习：NLP技术发展很快，要跟上最新进展
记住，词向量是NLP的基础，掌握了它，你就掌握了让机器理解人类语言的钥匙！继续加油，在AI的世界里探索更多奇妙的可能性！🚀
💡 编程小贴士：词向量的质量很大程度上取决于训练数据的质量和数量。在实际应用中，使用预训练的词向量往往比从零开始训练效果更好。
🎯 下次预告：准备好让AI读懂你的心情了吗？情感分析的奇妙世界等你来探索！从简单的正负面分类到复杂的情感多分类，我们将一步步揭开情感分析的神秘面纱！