王 飛 譚 新

1(解放軍外國(guó)語(yǔ)學(xué)院 河南 洛陽(yáng) 471003) 2(91709部隊(duì) 吉林 琿春 133300)

0 引 言

Word2Vec是Mikolov等[1]在2013 年開發(fā)的一款語(yǔ)言處理工具包，它能夠在訓(xùn)練語(yǔ)言模型的同時(shí)將詞表示成分布式詞向量。Word2Vec相關(guān)的國(guó)外文獻(xiàn)[2-5]和國(guó)內(nèi)學(xué)者針對(duì)Word2Vec所作的各類分析研究文獻(xiàn)[6-8]較為全面地介紹了Word2Vec的設(shè)計(jì)原理及其訓(xùn)練思想，對(duì)它的計(jì)算模型進(jìn)行了整理和說(shuō)明。這些研究?jī)?nèi)容對(duì)詞表示研究和自然語(yǔ)言處理相關(guān)任務(wù)解決方案設(shè)計(jì)有很大幫助。深度學(xué)習(xí)在文本處理中最大的進(jìn)展是為詞匯的語(yǔ)義表示帶來(lái)了突破。通過(guò)學(xué)習(xí)得到低維度稠密性實(shí)數(shù)值詞向量來(lái)表示語(yǔ)義，將特征表示從離散的one-hot向量表示轉(zhuǎn)換為連續(xù)的低維稠密向量表示(也叫分布式表示)，能夠大大壓縮one-hot表示中離散的維度，將更多的語(yǔ)義信息蘊(yùn)含于每一維數(shù)值中，增加了不同向量的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)性。

1 Word2Vec模型研究

Mikolov等[1]開發(fā)的Word2Vec工具在訓(xùn)練詞向量方面表現(xiàn)突出，它產(chǎn)生的分布式詞向量成為了語(yǔ)義表示強(qiáng)有力的工具，一個(gè)詞可以通過(guò)刻畫它的各種屬性來(lái)高效表示，屬性又與多個(gè)概念相關(guān)聯(lián)。每個(gè)詞既包含從上位詞繼承來(lái)的公有屬性，也包含自身所有的私有屬性，具有較好的語(yǔ)言學(xué)特性，可在很多模型和任務(wù)中發(fā)揮作用。分布式詞表示是文本處理領(lǐng)域的基礎(chǔ)和核心，許多基于詞匯語(yǔ)義處理的工作在應(yīng)用了分布式詞表示后都取得了一定程度的提升。一個(gè)好的詞向量可以作為輸入應(yīng)用于現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)來(lái)改善訓(xùn)練效果，例如詞性標(biāo)注、句法分析、機(jī)器翻譯和情感分析等任務(wù)。Mikolov等[2]通過(guò)Word2Vec產(chǎn)生的分布式詞向量進(jìn)行語(yǔ)義距離的計(jì)算發(fā)現(xiàn)，分布式詞向量對(duì)于發(fā)現(xiàn)語(yǔ)料內(nèi)上下文中語(yǔ)義距離最近的詞效果很好，并且根據(jù)語(yǔ)義的線性偏移較好地預(yù)測(cè)相關(guān)詞。Word2Vec模型沒有考慮詞序以及習(xí)慣用語(yǔ)的表示，所以訓(xùn)練簡(jiǎn)單高效，依靠大語(yǔ)料和迭代運(yùn)算來(lái)彌補(bǔ)詞序等方面帶來(lái)的不足。分布式詞表示作為文本處理領(lǐng)域的基礎(chǔ)，可以直接用于現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，完成自然語(yǔ)言處理各方面的任務(wù)以提升性能。Word2Vec建立語(yǔ)言模型本質(zhì)上就是從語(yǔ)言外部考慮了目標(biāo)詞與上下文的關(guān)系，通過(guò)淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法，根據(jù)目標(biāo)詞預(yù)測(cè)上下文或者根據(jù)上下文預(yù)測(cè)目標(biāo)詞，同時(shí)統(tǒng)計(jì)詞頻信息，最后得到了分布式詞向量表示，詞向量中包含著上下文信息的語(yǔ)義關(guān)系，屬于數(shù)據(jù)密集型科學(xué)范式。Word2Vec在大規(guī)模語(yǔ)料的條件下訓(xùn)練效果良好，可以通過(guò)向量空間計(jì)算余弦距離進(jìn)行語(yǔ)義相似度計(jì)算，來(lái)尋找語(yǔ)義相似度高的詞。近兩年，很多工作圍繞分布式詞向量展開，在詞向量的基礎(chǔ)上提出了句向量、段落向量、實(shí)體和關(guān)系向量等?；诓煌Z(yǔ)言單位的分布式向量表示，有研究者[15-16]又嘗試了詞向量的不同組合方式，從簡(jiǎn)單加和線性組合到復(fù)雜的非線性組合，目的是為了找到語(yǔ)義信息豐富且準(zhǔn)確的向量表示，發(fā)現(xiàn)語(yǔ)義組合的規(guī)律，以便在更多應(yīng)用領(lǐng)域中發(fā)揮作用。本文在深入理解Word2Vec的設(shè)計(jì)原理和它的訓(xùn)練思想的基礎(chǔ)上，研究影響Word2Vec訓(xùn)練效果的多種因素，在基于特定領(lǐng)域語(yǔ)料的情況下，通過(guò)分詞預(yù)處理，設(shè)置維度參數(shù)，選擇混合算法等環(huán)節(jié)，嘗試發(fā)現(xiàn)能夠優(yōu)化Word2Vec性能的策略，在具體任務(wù)中生成更好的詞向量，對(duì)相關(guān)研究工作提供支持。

1.1 Word2Vec解析

Bengio等[9]在2003年提出了一種神經(jīng)概率語(yǔ)言模型，其中包含四個(gè)層次，分別為輸入層、投影層、隱藏層和輸出層。Word2Vec以神經(jīng)概率語(yǔ)言模型為基礎(chǔ)構(gòu)建，主要有三點(diǎn)不同：1) Word2Vec簡(jiǎn)化成了一個(gè)三層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，只包含輸入層-投影層-輸出層；2) 從輸入層到投影層的操作中，神經(jīng)概率語(yǔ)言模型是將輸入詞向量進(jìn)行拼接，而Word2Vec則是將輸入詞向量累加求和；3) 神經(jīng)概率語(yǔ)言模型的輸出層是線性結(jié)構(gòu)，而Word2Vec的Hierarchical Softmax算法模型的輸出層則采用了霍夫曼樹結(jié)構(gòu)。

1.2 語(yǔ)言模型

Word2Vec為訓(xùn)練詞向量提供了連續(xù)詞袋(CBOW)和skip-gram[4]兩種模型，在訓(xùn)練每種模型的時(shí)候又分HS和NEG兩種方法。除了Google官網(wǎng)上的開源的C語(yǔ)言版Word2Vec工具，又出現(xiàn)了其他語(yǔ)言版本，其中Python版的Word2Vec包含在Gensim工具包中，在其最新版的Gensim-0.12.3中，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了Word2Vec原版中的兩種訓(xùn)練模型和兩種算法，并對(duì)原版代碼進(jìn)行了優(yōu)化。

1.2.1 CBOW模型

CBOW(Continuous Bag-of-Words Model)模型是通過(guò)上下文來(lái)預(yù)測(cè)當(dāng)前詞出現(xiàn)的概率。假設(shè)當(dāng)前詞w的上下文Context(w)是由w的前后各c個(gè)詞所構(gòu)成的，那么三層的情況則分別為：1) 輸入層，其中包含了Context(w)中2c個(gè)詞的詞向量；2) 投影層，將輸入層的2c個(gè)詞向量進(jìn)行累加求和；3) 輸出層，采用Hierarchical Softmax技術(shù)，以語(yǔ)料中出現(xiàn)過(guò)的詞作為葉子節(jié)點(diǎn)，以詞頻作為權(quán)重構(gòu)造一棵霍夫曼樹。

Hierarchical Softmax是Word2Vec中的一種關(guān)鍵技術(shù)[3]，它將同一層次的多分類情況轉(zhuǎn)化為多層二分類，從而降低了復(fù)雜度。它的思想是每一次分類都存在一個(gè)概率，將通往葉子節(jié)點(diǎn)路徑中每次二分類的概率相乘，就是p(w|Context(w))。

1.2.2 Skip-gram模型

Skip-gram模型是根據(jù)當(dāng)前詞w預(yù)測(cè)它的上下文，因此所求的概率就轉(zhuǎn)化為p(Context(w)|w)。Skip-gram模型在處理文本時(shí)，采取跳過(guò)一些詞取共現(xiàn)詞的方法，能夠捕捉到與當(dāng)前詞非直接相連的詞之間的關(guān)系。Skip-gram模型結(jié)構(gòu)為：1) 輸入層中包含的是當(dāng)前詞w的詞向量；2) 因?yàn)橹挥幸粋€(gè)輸入向量，沒有累加計(jì)算，投影層將詞向量v(w)恒等投射到輸出層；3) 輸出層與CBOW相同，也構(gòu)造了一棵霍夫曼樹。

1.3 Negative Sampling算法

Word2Vec的CBOW和Skip-gram模型中，除了Hierarchical Softmax模型外，Mikolov等[3]還提出了Negative Sampling(通常簡(jiǎn)稱為NEG)，它是 Noise Contrastive Estimation(NCE)的一個(gè)簡(jiǎn)化版本。NCE的本質(zhì)是根據(jù)已知的概率密度函數(shù)來(lái)估計(jì)未知的概率密度函數(shù)。與Hierarchical Softmax相比，NEG模型中的輸出層沒有采用霍夫曼樹，而采用了相對(duì)簡(jiǎn)單的隨機(jī)負(fù)采樣；NEG不對(duì)目標(biāo)詞w路徑的中間節(jié)點(diǎn)進(jìn)行更新，而是隨機(jī)選取部分中間節(jié)點(diǎn)對(duì)其權(quán)重進(jìn)行更新。這些設(shè)計(jì)特點(diǎn)提高了模型的訓(xùn)練速度和詞向量的質(zhì)量。

2 Word2Vec訓(xùn)練效果研究

2.1 影響Word2Vec訓(xùn)練的因素分析

以Word2Vec為基礎(chǔ)，為訓(xùn)練得到準(zhǔn)確性更高的詞向量，有研究[10]提出了兩個(gè)可能會(huì)提升Word2Vec訓(xùn)練效果的問(wèn)題：1) 對(duì)于中文語(yǔ)料，必須進(jìn)行分詞預(yù)處理，不同的分詞結(jié)果對(duì)Word2Vec的訓(xùn)練效果有何影響；2) 在Word2Vec中Hierarchical Softmax和Negative Sampling是兩種不同的優(yōu)化算法，如果混合使用這兩種算法對(duì)Word2Vec的訓(xùn)練效果有何影響。目前對(duì)這兩個(gè)問(wèn)題的研究尚無(wú)公開文獻(xiàn)，在多篇Word2Vec相關(guān)論文中也只是分別介紹了兩種優(yōu)化算法，并未提及混合算法的模式及效果。在Word2Vec進(jìn)行詞向量訓(xùn)練的過(guò)程中，首先需要分詞語(yǔ)料作為輸入，再通過(guò)優(yōu)化算法進(jìn)行輸出，這是訓(xùn)練過(guò)程中的兩個(gè)緊密結(jié)合的環(huán)節(jié)。對(duì)這兩個(gè)問(wèn)題進(jìn)行研究，有助于提升Word2Vec的性能和詞向量的訓(xùn)練精度，使查詢出來(lái)的相關(guān)詞更加準(zhǔn)確，為其他應(yīng)用提供支持。另外，調(diào)整參數(shù)，混合兩種算法模式的過(guò)程更能加深對(duì)Word2Vec設(shè)計(jì)思路的還原，根據(jù)設(shè)計(jì)思想的啟發(fā)可以嘗試將其用在更多的應(yīng)用領(lǐng)域?；诖耍疚奶岢鋈齻€(gè)工作假設(shè)：1) 分詞器準(zhǔn)確率越高，詞向量訓(xùn)練效果越好；2) 切分出來(lái)的詞匯語(yǔ)義完整性越高，詞向量訓(xùn)練效果越好；3) 混合算法訓(xùn)練效果優(yōu)于單一算法，產(chǎn)生的詞向量準(zhǔn)確性高。

為了驗(yàn)證以上假設(shè)，為使得語(yǔ)料對(duì)訓(xùn)練的影響最小化，本文選取南海相關(guān)領(lǐng)域新聞?wù)Z料分別進(jìn)行測(cè)試，保證了語(yǔ)料的純度，根據(jù)測(cè)試結(jié)果進(jìn)行比較詞向量的優(yōu)劣。

2.2 解決方案

為發(fā)現(xiàn)優(yōu)化Word2Vec性能的策略，訓(xùn)練生成一個(gè)準(zhǔn)確性更高的詞向量這一研究目的，本文的工作主要有：1) 針對(duì)同一語(yǔ)料用三種不同的分詞器進(jìn)行分詞，對(duì)分詞結(jié)果進(jìn)行訓(xùn)練，將訓(xùn)練出的詞向量結(jié)合分詞器本身的評(píng)測(cè)結(jié)果進(jìn)行綜合對(duì)比評(píng)估，得出結(jié)論；2) 對(duì)一種分詞器的分詞結(jié)果通過(guò)調(diào)整參數(shù)設(shè)置實(shí)現(xiàn)單一算法和混合算法策略的訓(xùn)練，采用平均準(zhǔn)確率對(duì)訓(xùn)練出的詞向量進(jìn)行評(píng)估，得出結(jié)論。

3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境及語(yǔ)料來(lái)源

本實(shí)驗(yàn)采用了兩種版本的Word2Vec，分別是Windows環(huán)境下Python語(yǔ)言的gensim-0.12.3和Ubuntu 14.04環(huán)境下c語(yǔ)言版。Windows環(huán)境下不能直接調(diào)用python版Word2Vec，需要編寫接口文件。分詞實(shí)驗(yàn)時(shí)，需要為分詞器編寫接口文件，以及用于去除標(biāo)點(diǎn)符號(hào)和特殊字符的分詞預(yù)處理文件。

來(lái)斯惟等[11]研究表明，語(yǔ)料的領(lǐng)域性越強(qiáng)，語(yǔ)料越純，訓(xùn)練出的詞向量準(zhǔn)確性越高。本實(shí)驗(yàn)主要考察分詞效果和算法使用的準(zhǔn)確性，盡可能排除其他因素的干擾，故實(shí)驗(yàn)語(yǔ)料來(lái)源于新浪、網(wǎng)易等大型門戶網(wǎng)站中的南海及釣魚島相關(guān)新聞?wù)Z料，語(yǔ)料范圍都屬于中國(guó)領(lǐng)海問(wèn)題領(lǐng)域，具有針對(duì)性。時(shí)間集中在2012年，語(yǔ)料大小為86 MB，共計(jì)22 000篇文章。根據(jù)語(yǔ)料內(nèi)容，結(jié)合詞頻統(tǒng)計(jì)信息，通過(guò)該領(lǐng)域?qū)＜易罱K選取了十個(gè)關(guān)鍵詞作為查詢?cè)~，以便評(píng)測(cè)使用。十個(gè)查詢?cè)~為：南海、中國(guó)、菲律賓、越南、釣魚島、沖突、黃巖島、海軍、主權(quán)、南沙群島。

3.2 Word2Vec主要參數(shù)設(shè)置

在Word2Vec的訓(xùn)練過(guò)程中，主要涉及以下幾個(gè)參數(shù)[12]，如表1所示。

表1 Word2Vec主要訓(xùn)練參數(shù)

同時(shí)，根據(jù)來(lái)斯惟等[11]研究發(fā)現(xiàn)，做具體 NLP 任務(wù)的時(shí)候，詞向量大于50 維之后效果提升就比較少了，并且維數(shù)越大，訓(xùn)練時(shí)間就越長(zhǎng)。綜合考慮，本實(shí)驗(yàn)將訓(xùn)練維數(shù)設(shè)置為100維。根據(jù)已有資料[13]的建議，skip-gram窗口大小設(shè)置為8。

3.3 分詞效果實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

本實(shí)驗(yàn)中采用了三種分詞器，分別是ICTCLAS2013漢語(yǔ)分詞系統(tǒng)，Python下的插件“jieba”分詞器，以及清華大學(xué)THULAC中文詞法分析包。實(shí)驗(yàn)步驟：1) 導(dǎo)入生語(yǔ)料C，將形式為多篇TXT文檔的訓(xùn)練語(yǔ)料置于一個(gè)文件夾內(nèi)。2) 采用不同分詞器進(jìn)行分詞，分別利用編寫好的接口文件對(duì)語(yǔ)料進(jìn)行分詞處理，詞與詞之間由空格隔開，去掉標(biāo)點(diǎn)符號(hào)，最后分別得到三個(gè)長(zhǎng)文本形式的分詞語(yǔ)料：C-ict、C-jb和C-th。3) 利用gensim-0.12.3中內(nèi)置的Word2Vec對(duì)三個(gè)分詞語(yǔ)料進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置為：size=100，window=8，min_count=5，sg=1，hs=1，cbow=0，negative=0，sample=0。訓(xùn)練完畢后得到3個(gè)不同的訓(xùn)練模型：M-ict、M-jb和M-th。4) 根據(jù)模型輸入查詢?cè)~，Word2vec返回與查詢?cè)~語(yǔ)義最相近的前20個(gè)詞，人工對(duì)這20個(gè)詞進(jìn)行相關(guān)性標(biāo)注，再進(jìn)行分析計(jì)算。通過(guò)實(shí)驗(yàn)觀察，Word2vec返回的相關(guān)詞排序超過(guò)一定數(shù)量之后，與查詢?cè)~的余弦距離值就比較大了，體現(xiàn)在具體含義上，相關(guān)性就很小了。同時(shí)考慮到觀察者對(duì)查詢結(jié)果的關(guān)注度一般不會(huì)超過(guò)當(dāng)前終端顯示，因此實(shí)驗(yàn)中將相關(guān)詞數(shù)量設(shè)定為20。

實(shí)驗(yàn)流程如圖1所示。

圖1 不同分詞結(jié)果實(shí)驗(yàn)流程

3.4 單個(gè)與混合模型算法對(duì)比實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

實(shí)驗(yàn)步驟：1) 導(dǎo)入分好詞的語(yǔ)料，形式為詞與詞之間用空格隔開的長(zhǎng)文本，在本實(shí)驗(yàn)中采用的是jieba分詞器進(jìn)行分詞的文本C-jb。2) 在使用Python版Word2Vec訓(xùn)練時(shí)發(fā)現(xiàn)，調(diào)用negative算法訓(xùn)練時(shí)效率非常低，處理速度在10 word/s以內(nèi)。故在Ubuntu14.04環(huán)境下用C語(yǔ)言版Word2Vec進(jìn)行詞向量訓(xùn)練。通用參數(shù)設(shè)置為：size=100，window=8，min_count=5，sample=1e-3。實(shí)驗(yàn)劃分成八個(gè)實(shí)驗(yàn)組，分別采用單一加速算法(sg+hs，cbow+hs，sg+negative-20，cbow+negative-20)，以及混合加速算法(sg+negative-20+hs，cbow+negative-20+hs)對(duì)C-jb文本進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練完畢后得到6個(gè)不同的訓(xùn)練模型：M1-M6。3) 根據(jù)模型查詢相關(guān)詞，獲取與其相關(guān)詞的前20個(gè)，并人工進(jìn)行相關(guān)性標(biāo)注，再進(jìn)行分析計(jì)算。

混合算法實(shí)驗(yàn)流程如圖2所示。

圖2 單個(gè)與混合模型對(duì)比實(shí)驗(yàn)流程

3.5 評(píng)測(cè)方法與評(píng)測(cè)步驟

3.5.1 評(píng)測(cè)方法

由于Word2vec的訓(xùn)練過(guò)程是無(wú)監(jiān)督的，對(duì)于相關(guān)詞向量的查詢，詞向量的評(píng)價(jià)大體上可以分成兩種方式：第一種是將詞向量輸入現(xiàn)有系統(tǒng)中，例如機(jī)器翻譯、情感分析等任務(wù)，通過(guò)觀察系統(tǒng)性能的提升來(lái)評(píng)價(jià)詞向量的好壞；第二種是從語(yǔ)言學(xué)的角度對(duì)詞向量進(jìn)行分析，如相似度、語(yǔ)義偏移等。 Mikolov 根據(jù)語(yǔ)義偏移現(xiàn)象構(gòu)建了測(cè)試集，使用類比(analogy)的方式來(lái)評(píng)測(cè)。由于沒有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的評(píng)測(cè)準(zhǔn)則，本實(shí)驗(yàn)中以基本詞的相似度來(lái)做評(píng)測(cè)。在語(yǔ)料領(lǐng)域固定，詞向量維度固定的情況下，只考察分詞以及混合算法對(duì)詞向量的影響是可以達(dá)到評(píng)測(cè)效果的。評(píng)測(cè)過(guò)程為分別輸入10個(gè)查詢?cè)~，Word2vec返回與查詢?cè)~語(yǔ)義最相近的前20個(gè)詞，人工對(duì)這20個(gè)詞進(jìn)行相關(guān)性標(biāo)注，計(jì)算平均查準(zhǔn)率的均值MAP(Mean Average Precision)。MAP平均查準(zhǔn)率的均值計(jì)算公式如下：

(1)

式中：參數(shù)Q是提問(wèn)式的個(gè)數(shù)，N表示查詢?cè)~的個(gè)數(shù)，在本實(shí)驗(yàn)中，由于每次查詢均只查詢一個(gè)詞，故Q=N=10。AveP(q)代表了第q個(gè)查詢的平均查準(zhǔn)率：

(2)

式中：r表示默認(rèn)返回的相關(guān)詞個(gè)數(shù)，M為第i個(gè)實(shí)際相關(guān)詞的位置。在本實(shí)驗(yàn)中r為word2vec返回的相關(guān)詞個(gè)數(shù)，r=20。M為第i個(gè)人工選取出的實(shí)際相關(guān)詞的位置。

采用MAP值作為評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)不僅考慮了查詢?cè)~的相關(guān)性，還考慮了相關(guān)詞在整個(gè)查詢中的排序，在查詢中相關(guān)詞的排序越靠前，MAP值就越高。同僅計(jì)算查詢?cè)~的相關(guān)性比較，MAP值能更加客觀有效地反映訓(xùn)練的效果。

3.5.2 評(píng)測(cè)步驟

評(píng)測(cè)步驟如下：1) 向Word2Vec導(dǎo)入訓(xùn)練模型；2) 取10個(gè)關(guān)鍵詞查詢集合Q={q1,q2,…,q10}，查詢出與關(guān)鍵詞相關(guān)的前20個(gè)詞構(gòu)成集合D，對(duì)D進(jìn)行人工相關(guān)性標(biāo)注，相關(guān)的標(biāo)注為2，不相關(guān)標(biāo)注為1；3) 根據(jù)MAP的計(jì)算公式計(jì)算出相關(guān)結(jié)果，進(jìn)行對(duì)比分析。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

4.1 分詞結(jié)果對(duì)Word2Vec訓(xùn)練效果的影響

4.1.1 評(píng)測(cè)結(jié)果

對(duì)10個(gè)關(guān)鍵詞的查詢結(jié)果計(jì)算得出MAP值如表2所示。

表2 相關(guān)詞查詢的MAP值

4.1.2 結(jié)果分析與問(wèn)題

1) 通過(guò)圖3的比較可知ICTCLAS分詞結(jié)果的訓(xùn)練效果最好，平均查準(zhǔn)率均值超過(guò)了0.5，較jieba分詞器和THULAC都高。

圖3 不同分詞結(jié)果查詢MAP值比較

根據(jù)之前的假設(shè)，分詞準(zhǔn)確率越高，訓(xùn)練效果越好。結(jié)合清華大學(xué)所做的包括THULAC在內(nèi)幾款分詞器評(píng)測(cè)[14]，ICTCLAS在微軟研究評(píng)測(cè)集及北京大學(xué)評(píng)測(cè)集上的準(zhǔn)確率均不如THULAC，但其召回率均高于THULAC，由此可見，word2vec訓(xùn)練效果實(shí)際上與分詞器的召回率成正相關(guān)。

2) 觀察THULAC和jieba的分詞結(jié)果，發(fā)現(xiàn)THULAC的分詞結(jié)果語(yǔ)義完整性更高，因此其平均查準(zhǔn)率較高。例如對(duì)“釣魚島”一詞進(jìn)行查詢，THULAC反饋的結(jié)果中第一個(gè)就是“尖閣群島”，而jieba分詞的結(jié)果中，是將“尖閣”一詞單獨(dú)切分出來(lái)，語(yǔ)義信息不完整，相關(guān)性較低，由此驗(yàn)證了第二個(gè)假設(shè)。

本實(shí)驗(yàn)得出以下結(jié)論：1) ICTCLAS分詞系統(tǒng)更適用于本語(yǔ)料的相關(guān)詞查詢；2) 分詞結(jié)果對(duì)于Word2Vec的訓(xùn)練結(jié)果具有一定的影響，分詞召回率越高，Word2Vec的訓(xùn)練結(jié)果就越好；3) 分詞結(jié)果語(yǔ)義信息越完整，訓(xùn)練效果越好。

4.2 單個(gè)與混合模型的訓(xùn)練效果對(duì)比及分析

4.2.1 評(píng)測(cè)結(jié)果

對(duì)M1-M6訓(xùn)練模型進(jìn)行查詢給出的10個(gè)關(guān)鍵詞，評(píng)測(cè)結(jié)果如表3和圖4所示。

表3 不同算法相關(guān)詞查詢結(jié)果

圖4 單個(gè)與混合模型查詢結(jié)果MAP值

4.2.2 結(jié)果分析與問(wèn)題

1) 通過(guò)表3和圖4可以看出混合模型算法在平均查準(zhǔn)率的均值上要優(yōu)于單個(gè)模型算法。特別是在sg算法與混合模型算法搭配時(shí)，詞向量的平均查準(zhǔn)率有較大的提升。sg算法以單詞周圍出現(xiàn)的單詞作為上下文，假設(shè)如果兩個(gè)單詞上下文相似，則這兩個(gè)單詞就相似，即使這兩個(gè)單詞可能從未同時(shí)出現(xiàn)在一段文本范圍內(nèi)。該算法建模了單詞間的縱向關(guān)系，更加適合處理涉及單詞自身的各種應(yīng)用。負(fù)采樣最終的詞向量表示是通過(guò)極大對(duì)數(shù)似然估計(jì)得到。在此情況下，使用了負(fù)采樣的sg模型，對(duì)于單詞wi以及其上下文cj，目標(biāo)函數(shù)如下[13]：

(3)

2) 根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析，進(jìn)一步閱讀Word2Vec C語(yǔ)言版的源碼，解析并還原了源碼中調(diào)用兩種優(yōu)化算法的核心架構(gòu)和流程，發(fā)現(xiàn)hs和neg兩種算法沒有采取并行計(jì)算，而是順序調(diào)用，在hs算法結(jié)果的基礎(chǔ)上用neg算法對(duì)結(jié)果進(jìn)一步疊加優(yōu)化。解析出算法整體架構(gòu)如圖5所示。

圖5 混合算法訓(xùn)練架構(gòu)

3) 本實(shí)驗(yàn)中，進(jìn)行查詢的詞大都是語(yǔ)料中的常見的實(shí)體名，通過(guò)圖4，可以分析出在進(jìn)行實(shí)體名查詢時(shí)，采用cbow+negative+hs的算法得到的效果是最好的，最差的是sg+negative。進(jìn)一步分析其原因，發(fā)現(xiàn)這與算法的特性是相符的。在相關(guān)文獻(xiàn)[4]中提到，cbow和negative算法對(duì)常見詞有利，而sg與softmax對(duì)罕見詞有利，并且sg和negative搭配使用得出的結(jié)果精度不高。實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)一步驗(yàn)證了這個(gè)結(jié)論。

本實(shí)驗(yàn)得出以下結(jié)論：1) 混合模型算法在訓(xùn)練效果上優(yōu)于單個(gè)模型算法，并澄清了混合算法的流程架構(gòu)，根據(jù)算法特性得出混合算法的最優(yōu)適用策略。2) 在進(jìn)行常見的實(shí)體名查詢時(shí)采用cbow+hs+negative的算法可以得到最好的效果。

5 結(jié) 語(yǔ)

本文在解析了Word2Vec的基本算法及其原理，通過(guò)多個(gè)試驗(yàn)對(duì)影響其訓(xùn)練精度的因素進(jìn)行了研究，得到了以下結(jié)論：1) 發(fā)現(xiàn)分詞結(jié)果的召回率和語(yǔ)義完整性對(duì)詞向量訓(xùn)練效果有重要影響，對(duì)未來(lái)的應(yīng)用提供了分詞系統(tǒng)選擇的依據(jù)；2) 發(fā)現(xiàn)混合模型算法訓(xùn)練效果普遍優(yōu)于單一模型算法，在針對(duì)特定領(lǐng)域語(yǔ)料訓(xùn)練時(shí)得出Word2Vec的優(yōu)化策略；3) cbow+negative+hs的混合模式最適合于常見實(shí)體名的查詢。

在基于領(lǐng)域本體的任務(wù)中可以跟據(jù)語(yǔ)料的特點(diǎn)選用適當(dāng)?shù)姆衷~器和相應(yīng)的算法組合來(lái)訓(xùn)練質(zhì)量更高的詞向量。一個(gè)好的詞向量可以作為輸入應(yīng)用于現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)來(lái)改善訓(xùn)練效果，例如詞性標(biāo)注、句法分析、機(jī)器翻譯和情感分析等任務(wù)。詞向量包含了詞的語(yǔ)義，可以用來(lái)完成分類、聚類等任務(wù)，也可以進(jìn)行詞的相似度計(jì)算，利用其在向量空間的位置，可以進(jìn)行關(guān)系挖掘，相關(guān)詞發(fā)現(xiàn)等工作。它的設(shè)計(jì)思想還可應(yīng)用在社交網(wǎng)絡(luò)中的推薦，計(jì)算商品的相似度和短文本的快速檢索中。

本實(shí)驗(yàn)研究了分詞器以及加速算法設(shè)置對(duì)Word2Vec訓(xùn)練的影響，在本文的基礎(chǔ)上，還可以從以下幾個(gè)方面研究Word2Vec性能的改進(jìn)和應(yīng)用：1) Word2Vec中沒有考慮詞序等語(yǔ)言學(xué)特征，如果能將更多的語(yǔ)言學(xué)特征(例如依存關(guān)系)引入其訓(xùn)練過(guò)程中，可能對(duì)提升訓(xùn)練效果有幫助；2) 訓(xùn)練出的詞向量中存在語(yǔ)言學(xué)線性平移特性，可以根據(jù)該性質(zhì)進(jìn)行推理，挖掘相關(guān)實(shí)體，如知識(shí)圖譜的補(bǔ)全；3) 詞向量之間存在著一定的同義關(guān)系和上下位關(guān)系，如何將語(yǔ)義本體知識(shí)加入到詞向量的構(gòu)建中，使詞向量包含更豐富的語(yǔ)義本體信息，將會(huì)提升知識(shí)表示學(xué)習(xí)。

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