代码实现MNLM | Word Embedding开山之作

引言

在自然语言处理（NLP）领域，单词嵌入（Word Embedding）扮演着至关重要的角色。它通过将单词表示为多维向量，捕捉单词的语义和语法信息，为各种NLP任务（如文本分类、机器翻译和问答系统）提供了基础。而MNLM（多级神经语言模型）作为单词嵌入的开山之作，在NLP的发展史上占据着里程碑式的意义。本文将深入探讨MNLM的代码实现，带你领略单词嵌入技术的魅力。

MNLM模型结构

MNLM模型的核心是一个多层神经网络。它由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接收单词序列，将其编码为低维向量。隐藏层通过一系列非线性变换，提取单词之间的语义和语法关系。输出层将隐藏层的表示映射到单词的预测概率分布。

代码实现

1. 导入必要的库

import tensorflow as tf

2. 定义模型参数

# 词汇表大小
vocab_size = 10000

# 嵌入维度
embedding_dim = 300

# 隐藏层神经元数量
hidden_size = 100

3. 构建模型

class MNLM(tf.keras.Model):

    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_size):
        super().__init__()

        # 嵌入层
        self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim)

        # 隐藏层
        self.hidden_layer = tf.keras.layers.Dense(hidden_size, activation='relu')

        # 输出层
        self.output_layer = tf.keras.layers.Dense(vocab_size)

    def call(self, inputs):
        # 嵌入输入单词
        embeddings = self.embedding(inputs)

        # 通过隐藏层
        hidden_states = self.hidden_layer(embeddings)

        # 输出预测概率
        logits = self.output_layer(hidden_states)

        return logits

4. 训练模型

# 准备训练数据
train_dataset = ...

# 定义优化器
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    for batch in train_dataset:
        with tf.GradientTape() as tape:
            logits = model(batch)
            loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(batch, logits)

        # 计算梯度
        gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)

        # 更新权重
        optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))

5. 评估模型

# 准备评估数据
eval_dataset = ...

# 评估模型
total_loss = 0
total_correct = 0

for batch in eval_dataset:
    logits = model(batch)
    loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(batch, logits)
    predictions = tf.argmax(logits, axis=-1)
    correct = tf.equal(predictions, batch)
    total_loss += loss
    total_correct += tf.reduce_sum(correct)

accuracy = total_correct / len(eval_dataset)
print('Accuracy:', accuracy)