實戰是學習一門技術最好的方式，也是深入了解一門技術唯一的方式。因此，NLP專欄計劃推出一個實戰專欄，讓有興趣的同學在看文章之余也可以自己動手試一試。

本篇介紹自然語言處理中最基礎的詞向量的訓練。

作者&編輯 | 小Dream哥

1?語料準備?

用于詞向量訓練的語料應該是已經分好詞的語料，如下所示：

2 詞向量訓練

(1) 讀取語料數據

讀取數據的過程很簡單，就是從壓縮文件中讀取上面顯示的語料，得到一個列表。

def read_data(filename):

(2) 根據語料，構建字典

構建字典幾乎是所有NLP任務所必須的步驟。

def build_dataset(words):

(vocabulary_size - 1))

? ? ?dictionary = dict()

(3) 根據語料，獲取一個batch的數據

這里需要解釋一下，此次詞向量的訓練，采用的是skip gram的方式，即通過一個詞，預測該詞附近的詞。generate_batch函數中，skip_window表示取該詞左邊或右邊多少個詞，num_skips表示總共取多少個詞。最后生成的batch數據，batch是num_skips*batch_size個詞，label是中間的batch_size個詞。

def generate_batch(batch_size, num_skips, skip_window):

(4) 用tensforslow訓練詞向量

首先，構造tensorflow運算圖，主要包括以下幾個步驟：

1.用palceholder先給訓練數據占坑；

2.初始化詞向量表，是一個|V|*embedding_size的矩陣，目標就是優化這個矩陣；

3.初始化權重；

4.構建損失函數，這里用NCE構建；

5.構建優化器；

6.構建變量初始化器

graph = tf.Graph()? ?# input data# operations and variables# construct the variables for the NCE loss

? ? ? nce_biases = tf.Variable(tf.zeros([vocabulary_size]))

? ? ?ncs_loss_test=tf.nn.nce_loss(weights=nce_weights, biases=nce_biases,labels=train_labels, inputs=embed, num_sampled=num_sampled, num_classes=vocabulary_size) ? ?

? ? ?loss = tf.reduce_mean(tf.nn.nce_loss(weights=nce_weights, biases=nce_biases, labels=train_labels, inputs=embed, num_sampled=num_sampled, num_classes=vocabulary_size))? ?# construct the SGD optimizer using a learning rate of 1.0?# compute the cosine similarity between minibatch examples and all embeddings

? ?# add variable initializer

然后，開始訓練詞向量：

num_steps = 1000?# we must initialize all variables before using them# loop through all training steps and keep track of loss ?# generate a minibatch of training data?# we perform a single update step by evaluating the optimizer operation (including it

(5) 保存詞向量

將訓練好的詞向量寫到文件中備用。

final_embeddings = normalized_embeddings.eval()

最后，我們將詞向量寫到了vector.txt里面，得到了一份很大的詞向量表，我們看看它長成什么樣子：

可以看到，詞向量就是將每個中文詞用一個向量來表示，整個詞表及其詞向量構成了這份詞向量表。

這里留一個作業，讀者可以自己試一下，從表中讀取出來幾個詞的向量，計算出來他們的相似度，看訓練出來的詞向量質量如何。

至此本文介紹了如何利用tensorflow平臺自己寫代碼，訓練一份自己想要的詞向量，代碼在我們有三AI的github可以

https://github.com/longpeng2008/yousan.ai/tree/master/natural_language_processing

找到word2vec文件夾，執行python3 w2v_skip_gram.py就可以運行，訓練詞向量了。

總結

這里講述了詞向量的具體訓練過程，相關的原理在我之前的系列文章里有詳細的講述，感興趣的同學可以好好看一下：

詞向量是NLP開始邁進“現代化”的關鍵，是各種面試必問的基礎，需重視。

我們也會在知識星球討論代碼的具體實現和優化，感興趣掃描下面的二維碼了解。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【NLP实战】tensorflow词向量训练实战的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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