[NNLM]论文实现：A Neural Probabilistic Language Model [Yoshua Bengio, Rejean Ducharme, Pascal Vincent]

论文：A Neural Probabilistic Language Model
作者：Yoshua Bengio; Rejean Ducharme and Pascal Vincent
时间：2000

一、完整代码

这篇文献似乎是第一篇词嵌入模型在神经网络上的文献，由于文献比较早，结构比较简单，这里简要介绍一下，并使用Tensorflow实现.

1.1 Python 完整程序

# tf.__version__ == 2.10.1
import tensorflow as tf
import numpy as np
import pandas as pd## 建立词表
s = '东胜神洲傲来国海边有一花果山，山顶一石，受日月精华，产下一个石猴，石猴勇探瀑布飞泉，发现水帘洞，被众猴奉为美猴王，猴王领群猴在山中自由自在数百载，偶闻仙、佛、神圣三者可躲过轮回，与天地山川齐寿，遂独自乘筏泛海，历南赡部洲，至西牛贺洲，终在灵台方寸山斜月三星洞，为菩提祖师收留，赐其法名孙悟空，悟空在三星洞悟彻菩提妙理，学到七十二般变化和筋斗云之术后返回花果山，一举灭妖魔混世魔王，花果山狼、虫、虎、豹等七十二洞妖王都来奉其为尊'vocabulary = list(set(list(s)))
n = 5
m = len(vocabulary)data_list = []
for i in range(len(s)-n):data_list.append([s[i:i+n], s[i+n]])## 准备数据
## [['东胜神洲傲', '来'], ['胜神洲傲来', '国'], ['神洲傲来国', '海']]x_train = np.array(data_list)[:,0]
y_train = np.array(data_list)[:,1]def get_one_hot(lst):one_hot_list = []for item in lst:one_hot = [0] * len(vocabulary)ix = vocabulary.index(item)one_hot[ix] = 1one_hot_list.append(one_hot)return one_hot_listx_train = [get_one_hot(item) for item in x_train]
y_train = [vocabulary.index(item) for item in y_train]## 建立模型
class Embedding(tf.keras.layers.Layer):def __init__(self, out_shape, **kwargs):super().__init__(**kwargs)self.out_shape = out_shapedef build(self, input_shape):self.H = self.add_weight(shape=[input_shape[-1], self.out_shape],initializer=tf.initializers.glorot_normal(),)def call(self, inputs):return tf.matmul(inputs, self.H)model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Input(shape=(n, m)),Embedding(200),tf.keras.layers.Flatten(),tf.keras.layers.Dense(200, activation='tanh'),tf.keras.layers.Dense(m, activation='softmax'),
])model.compile(loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(), metrics='accuracy')
history = model.fit(x=x_train, y=y_train, epochs=100, verbose=0)
pd.DataFrame(history.history).plot()## 预测模型
s = '边有一花果'
vocabulary[model.predict([get_one_hot(s)])[0].argmax()] 
# '山'

二、论文解读

2.1 目标

这篇论文的目的是：已知一段文本序列，求文本序列下一个词出现的概率，这里我们很容易就想到一个概率公式$P(x_n|x_{n-1},x_{n-2},\dots ,x_1)$.虽然用这个公式从现在看来有很多的毛病，但是要考虑到这是一篇2000年的论文.

三、过程实现

3.1 Tensorflow模型

n = 预测句子长度
m = 词表维度
class Embedding(tf.keras.layers.Layer):def __init__(self, out_shape, **kwargs):super().__init__(**kwargs)self.out_shape = out_shapedef build(self, input_shape):self.H = self.add_weight(shape=[input_shape[-1], self.out_shape],initializer=tf.initializers.glorot_normal(),)def call(self, inputs):return tf.matmul(inputs, self.H)model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Input(shape=(n, m)),Embedding(200),tf.keras.layers.Flatten(),tf.keras.layers.Dense(200, activation='tanh'),tf.keras.layers.Dense(m, activation='softmax'),
])

3.2 数据准备

从西游记里面选了一段文字，准备数据 input_shape=[n,m]

s = '东胜神洲傲来国海边有一花果山，山顶一石，受日月精华，产下一个石猴，石猴勇探瀑布飞泉，发现水帘洞，被众猴奉为美猴王，猴王领群猴在山中自由自在数百载，偶闻仙、佛、神圣三者可躲过轮回，与天地山川齐寿，遂独自乘筏泛海，历南赡部洲，至西牛贺洲，终在灵台方寸山斜月三星洞，为菩提祖师收留，赐其法名孙悟空，悟空在三星洞悟彻菩提妙理，学到七十二般变化和筋斗云之术后返回花果山，一举灭妖魔混世魔王，花果山狼、虫、虎、豹等七十二洞妖王都来奉其为尊'vocabulary = list(set(list(s)))
n = 5
m = len(vocabulary)data_list = []
for i in range(len(s)-n):data_list.append([s[i:i+n], s[i+n]])x_train = np.array(data_list)[:,0]
y_train = np.array(data_list)[:,1]def get_one_hot(lst):one_hot_list = []for item in lst:one_hot = [0] * len(vocabulary)ix = vocabulary.index(item)one_hot[ix] = 1one_hot_list.append(one_hot)return one_hot_listx_train = [get_one_hot(item) for item in x_train]
y_train = [vocabulary.index(item) for item in y_train]

3.3 数据训练和预测

model.compile(loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(), metrics='accuracy')
history = model.fit(x=x_train, y=y_train, epochs=100, verbose=0)
pd.DataFrame(history.history).plot()s = '边有一花果'
vocabulary[model.predict([get_one_hot(s)])[0].argmax()]
# 输出山

应该为山，预测结果与实际一致.

训练loss和accuracy如下：

数据比较小，很好训练

四、整体总结

论文太早了，实现没难度！