AI大模型之路第三篇：从零实现词嵌入模型，加深理解！

本文主要是介绍AI大模型之路第三篇：从零实现词嵌入模型，加深理解！，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

你好，我是郭震

今天我们研究「AI大模型第三篇」：词维度预测，很多读者听过词嵌入，这篇文章解答下面问题：

词嵌入是什么意思？
怎么做到的？原理是什么？
从零实现一个专属你数据集的词嵌入

我们完整从零走一遍，根基的东西要理解透，这样才能发明出更好的东西。

1 skip-gram模型

Skip-gram模型是一种广泛使用的词嵌入（Word Embedding）方法，由Mikolov等人在2013年提出。它是Word2Vec模型的一种形式，主要用于从大量文本中学习词汇的高质量向量表示。

Skip-gram模型的目标是通过给定的目标词来预测其上下文中的词汇，从而在这个过程中学习词的嵌入表示。

因此，Skip-gram模型通过给定词预测上下文，来最终学习到每个单词的词嵌入表示。

★
有些同学可能不理解，通过给定词预测上下文，是什么意思？为什么要这么做？

因为，某个单词的上下文是有规律可寻的，比如 am单词的上下文，一般就是 I，teacher，或tired，am后面一定不会出现：eat或walk，因为两个动词不可能出现在一起。

正是利用这个规律，也就是已知条件，我们学习到另一些好的特性，比如在这里，我们学习到每一个单词的数学向量表示，计算机只认得数字，它不认识我们认识的单词。

2 求解问题

假设我们有一个简单的句子："the quick brown fox jumps over the lazy dog"，并且我们选择Skip-gram模型进行词向量的训练。

我们可以挑选“fox”作为输入词，上下文窗口大小为2：

输入："fox"
预测的上下文："quick"、"brown"、"jumps"、"over"

3 求解思路：

1 对“fox”进行独热编码。
2 使用Word2Vec模型预测“fox”的上下文词。
3 通过调整模型权重来最小化预测误差，使得模型可以更准确地预测到“fox”的正确上下文。

4 训练模型

用到的包

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset

词汇表和单词索引

sentence = "the quick brown fox jumps over the lazy dog"
words = sentence.split()
word_to_ix = {word: i for i, word in enumerate(set(words))}

创建你的数据集

context_size = 2
data = []
for i in range(context_size, len(words) - context_size):target = words[i]context = [words[i - j - 1] for j in range(context_size)] + [words[i + j + 1] for j in range(context_size)]data.append((target, context))class SkipGramDataset(Dataset):def __init__(self, data, word_to_ix):self.data = dataself.word_to_ix = word_to_ixdef __len__(self):return len(self.data)def __getitem__(self, idx):target, context = self.data[idx]target_idx = self.word_to_ix[target]context_idx = torch.tensor([self.word_to_ix[w] for w in context], dtype=torch.long)return target_idx, context_idx

创建模型SkipGramModel

class SkipGramModel(nn.Module):def __init__(self, vocab_size, embedding_dim):super(SkipGramModel, self).__init__()self.embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)self.predictions = nn.Linear(embedding_dim, vocab_size)def forward(self, input_words):embeds = self.embeddings(input_words)scores = self.predictions(embeds)log_probs = torch.log_softmax(scores, dim=1)return log_probs

训练模型SkipGramModel

# 初始化模型和优化器
embedding_dim = 10
vocab_size = len(word_to_ix)
model = SkipGramModel(vocab_size, embedding_dim)
loss_function = nn.NLLLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)# 数据加载器
dataset = SkipGramDataset(data, word_to_ix)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=True)for epoch in range(50):total_loss = 0for target_idx, context_idx in dataloader:model.zero_grad()# 得到模型的预测对数概率输出log_probs = model(target_idx)# 循环计算每个上下文词的损失并累加loss = 0for context_word_idx in context_idx.view(-1):loss += loss_function(log_probs, context_word_idx.unsqueeze(0))# 反向传播和优化loss.backward()optimizer.step()total_loss += loss.item()print(f'Epoch {epoch + 1}, Loss: {total_loss}')

5 使用模型预测

使用模型SkipGramModel

def predict_context(model, input_word, word_to_ix, ix_to_word, top_n=3):# Check if the word is in the dictionaryif input_word not in word_to_ix:return f"Word '{input_word}' not in vocabulary."# Prepare the model for evaluationmodel.eval()# Convert word to index and wrap in tensorword_idx = torch.tensor([word_to_ix[input_word]], dtype=torch.long)# Forward pass to get log probabilitieswith torch.no_grad():log_probs = model(word_idx)# Convert log probabilities to actual probabilitiesprobs = torch.exp(log_probs).squeeze(0)  # Remove batch dimension# Get the indices of the top N probabilitiestop_indices = torch.topk(probs, top_n, dim=0)[1].tolist()# Convert indices back to wordstop_words = [ix_to_word[idx] for idx in top_indices]return top_words# Create a reverse dictionary to map indices back to words
ix_to_word = {index: word for word, index in word_to_ix.items()}# Example usage: predict context words for 'fox'
predicted_context_words = predict_context(model, 'fox', word_to_ix, ix_to_word, top_n=4)
print(f"Context words for 'fox': {predicted_context_words}")

6 结果分析

以上代码完整可运行，我们打印预测结果，看到预测fox的上下文是准确的：

最后打印我们得到的fox单词的嵌入词向量：

# 确保'fox'在词汇表中
if 'fox' in word_to_ix:# 获取'fox'的索引fox_index = word_to_ix['fox']# 获取嵌入层embeddings = model.embeddings# 提取'fox'的嵌入向量fox_vector = embeddings(torch.tensor([fox_index], dtype=torch.long))# 打印向量print("Embedding vector for 'fox':")print(fox_vector)
else:print("Word 'fox' not found in the vocabulary.")

我们这里嵌入词向量长度为10，见代码，看到打印结果长度也是10，这是正确的：

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