GloVe 介紹

GloVe（Global Vectors for Word Representation）是一種用於生成詞嵌入的模型，由斯坦福大學的研究團隊於 2014 年提出。與 Word2Vec 的局部上下文窗口方法不同，GloVe 通過全局詞共現矩陣來捕捉詞與詞之間的關係。

GloVe 的基本原理

GloVe 的核心思想是利用詞共現矩陣來表示詞之間的關係。具體來説，它通過以下步驟構建詞嵌入：

1. 構建共現矩陣：統計每對詞在語料中共同出現的次數。
2. 計算詞向量：通過最小化損失函數，學習詞向量，使得詞向量之間的關係能夠反映共現概率。

特點

• 全局統計信息：GloVe 考慮全局的信息，而不僅僅是局部上下文。
• 高效性：通過矩陣分解技術，GloVe 能夠高效地生成高質量的詞向量。

代碼示例

以下是使用 Python 和 Gensim 庫實現 GloVe 的簡單示例。

安裝依賴

首先，確保安裝了 gensim 和 glove-python-binary 庫：

pip install gensim glove-python-binary

示例代碼

import numpy as np
from glove import Corpus, Glove

# 示例語料，分詞後的句子列表
sentences = [
    ['我', '愛', '自然語言處理'],
    ['詞嵌入', '是', '一種', '有效', '的', '表示', '方法'],
    ['深度學習', '在', '自然語言處理', '中', '有', '廣泛', '的', '應用'],
    ['機器學習', '和', '深度學習', '是', '人工智能', '的', '重要', '組成部分']
]

# 構建語料庫
corpus = Corpus()
corpus.fit(sentences, window=5)

# 訓練 GloVe 模型
glove = Glove(no_components=100, learning_rate=0.05)
glove.fit(corpus.matrix, epochs=30, no_threads=4, verbose=True)
glove.add_dictionary(corpus.dictionary)

# 獲取詞向量
word_vector = glove.word_vectors[glove.dictionary['自然語言處理']]
print("自然語言處理的詞向量：", word_vector)

# 查找與某個詞相似的詞
similar_words = glove.most_similar('自然語言處理', number=5)
print("與“自然語言處理”相似的詞：", similar_words)

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代碼解釋

1. 語料準備：將文本數據分割成句子，並進一步分割成詞，形成一個列表。
2. 構建語料庫：使用 Corpus 類構建詞共現矩陣。
3. 訓練 GloVe 模型：使用 Glove 類訓練模型，設置向量維度和學習率等參數。
4. 獲取詞向量：通過 glove.word_vectors 獲取指定詞的詞向量。
5. 查找相似詞：使用 most_similar 方法查找與指定詞相似的詞。

總結

GloVe 是一種基於全局統計信息的詞嵌入生成方法，能夠高效地捕捉詞彙之間的語義關係。通過使用 Gensim 和 GloVe 庫，可以方便地訓練和使用 GloVe 模型，以應用於各種自然語言處理任務。