层层递进，深入浅出：自然语言句向量简介

人工智能

2023-10-12 09:18:32

在自然语言处理（NLP）领域，将文本转化为机器可处理的数字表示形式是至关重要的第一步。而句向量作为 NLP 中关键的信息表示方法之一，其重要性不言而喻。本文将详细介绍句向量的概念、获取方法及其在 NLP 任务中的应用。

一、NLP 中句向量的由来

1. 句向量简述

句向量是自然语言句子的一种分布式表示形式，它将每个句子表示为一个定长向量，向量中的每个元素都反映了句子的某个特征或信息。句向量通常用于对句子进行相似度比较、文本分类或生成等下游 NLP 任务。

2. 两种获取句向量的方法

NLP 中获取句向量的主要方法有两种：

（1）通过词向量后处理得到句向量

这种方法首先将句子中的每个词转换为词向量，然后通过某种聚合方式将这些词向量组合成句向量。常见的聚合方式包括平均值、最大值、加权平均值等。

（2）直接得到句向量

这种方法直接将句子作为输入，通过神经网络或其他模型直接得到句向量。这种方法通常需要更多的训练数据，但可以学习到更复杂的句向量表示。

二、基于词向量的句向量表示方法

1. 平均值法

平均值法是最简单、最常用的句向量表示方法之一。它将句子中所有词向量的平均值作为句向量。这种方法简单易懂，但可能会丢失一些句子中的重要信息。

import numpy as np

def average_vector(sentence):
    words = sentence.split()
    word_vectors = [word_vector for word in words]
    avg_vector = np.mean(word_vectors, axis=0)
    return avg_vector

2. 最大值法

最大值法与平均值法类似，它将句子中所有词向量的最大值作为句向量。这种方法可以确保句向量包含句子中最重要词语的信息，但可能会丢失其他词语的信息。

def max_vector(sentence):
    words = sentence.split()
    word_vectors = [word_vector for word in words]
    max_vector = np.max(word_vectors, axis=0)
    return max_vector

3. 加权平均法

加权平均法在平均值法的基础上，为每个词向量赋予权重，然后将这些词向量加权平均得到句向量。权重的计算方法可以有很多种，例如基于词频、词性、词重要性等因素。

def weighted_average_vector(sentence, weights):
    words = sentence.split()
    word_vectors = [word_vector for word in words]
    weighted_vectors = [vector * weight for vector, weight in zip(word_vectors, weights)]
    avg_vector = np.sum(weighted_vectors, axis=0)
    return avg_vector

三、直接获取句向量的方法

1. 卷积神经网络 (CNN)

CNN 是一种广泛用于图像处理的神经网络模型，它也可以用于文本处理任务。CNN 可以直接将句子作为输入，通过卷积层、池化层等操作得到句向量。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Embedding, Conv1D, GlobalMaxPooling1D

def create_cnn_model(vocab_size, embedding_dim, max_length):
    model = tf.keras.Sequential([
        Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length=max_length),
        Conv1D(128, 5, activation='relu'),
        GlobalMaxPooling1D(),
        Dense(128, activation='relu'),
        Dense(1, activation='sigmoid')
    ])
    return model

2. 循环神经网络 (RNN)

RNN 是一种专门用于处理序列数据的循环神经网络模型。RNN 可以将句子中的词语顺序信息考虑进来，生成更复杂的句向量表示。

from tensorflow.keras.layers import Embedding, SimpleRNN

def create_rnn_model(vocab_size, embedding_dim, max_length):
    model = tf.keras.Sequential([
        Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length=max_length),
        SimpleRNN(128, return_sequences=True),
        SimpleRNN(128),
        Dense(1, activation='sigmoid')
    ])
    return model

3. 编码器-解码器 (Encoder-Decoder) 模型

编码器-解码器模型是一种常用的神经网络模型，它可以将句子编码成一个固定长度的向量，然后将这个向量解码成另一个句子。在 NLP 中，编码器-解码器模型可以用于机器翻译、文本摘要等任务。

from tensorflow.keras.layers import Input, LSTM, Dense

def create_encoder_decoder_model(vocab_size, embedding_dim, max_length):
    encoder_inputs = Input(shape=(max_length,))
    encoder_embedding = Embedding(vocab_size, embedding_dim)(encoder_inputs)
    encoder_lstm = LSTM(128, return_state=True)
    encoder_outputs, state_h, state_c = encoder_lstm(encoder_embedding)
    encoder_states = [state_h, state_c]

    decoder_inputs = Input(shape=(max_length,))
    decoder_embedding = Embedding(vocab_size, embedding_dim)(decoder_inputs)
    decoder_lstm = LSTM(128, return_sequences=True, return_state=True)
    decoder_outputs, _, _ = decoder_lstm(decoder_embedding, initial_state=encoder_states)
    decoder_dense = Dense(vocab_size, activation='softmax')
    decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs)

    model = tf.keras.Model([encoder_inputs, decoder_inputs], decoder_outputs)
    return model

四、句向量的应用

1. 文本相似度比较

句向量可以用于比较两个文本的相似度。相似度可以通过计算两个句向量之间的距离来度量，距离越小表示两个文本越相似。

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

def calculate_similarity(vec1, vec2):
    return 1 - cosine_similarity(vec1, vec2)

2. 文本分类

句向量可以用于文本分类任务。文本分类的任务是将文本分配到预定义的类别中。在文本分类任务中，句向量通常被用作特征向量输入到分类器中。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

def classify_text(texts, labels):
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    X = vectorizer.fit_transform(texts)
    classifier = MultinomialNB()
    classifier.fit(X, labels)
    return classifier

3. 文本生成

句向量可以用于文本生成任务。文本生成的任务是生成新的、连贯的文本。在文本生成任务中，句向量通常被用作生成模型的输入或输出。

from tensorflow.keras.models import load_model

def generate_text(model, tokenizer, seed_text, max_length):
    generated_text = seed_text
    for _ in range(max_length):
        token_list = tokenizer.encode(seed_text + " ", add_special_tokens=True)
        token_list = tf.expand_dims(token_list, 0)
        predicted = model.predict(token_list, verbose=0)
        predicted_word_index = np.argmax(predicted, axis=-1)
        output_word = tokenizer.index_word[predicted_word_index]
        generated_text += " " + output_word
    return generated_text