作者 | Peng Yan
編譯 | VK
來源 | Towards Data Science

作為NLP數據科學家，我經常閱讀詞向量、RNN和Transformer的論文。

閱讀論文很有趣，給我一種錯覺，我已經掌握了各種各樣的技巧。但是，在復現它們時，困難就出現了。

據我所知，許多NLP學習者都遇到了和我一樣的情況。因此，我決定開始一系列的文章，重點是實現經典的NLP方法。我還為此創建了一個GitHub存儲庫：https://github.com/pengyan510/nlp-paper-implementation

本帖是本系列的第一篇，它以GloVe原稿論文為基礎，再現GloVe模型。如前所述，重點純粹是實現。有關基礎理論的更多信息，請參閱原始論文。

根據論文的研究，GloVe模型是用一臺機器訓練的。發布的代碼是用C編寫的，這對NLP學習者來說可能有些陌生。

因此，我對模型進行了一個全面的Python實現，它與僅使用一臺機器訓練大量詞匯表的目標一致。以下各節逐步了解實現細節。完整的代碼在這里。

第0步：準備

訓練數據集

對于這個項目，我使用Text8數據集作為訓練數據。為了得到它，我們可以使用gensim下載程序：

import?gensim.downloader?as?apidataset?=?api.load("text8")

數據集是一個列表列表，其中每個子列表都是表示句子的單詞列表。我們只需要所有單詞的列表，所以用itertools將其扁平化：

import?itertoolscorpus?=?list(itertools.chain.from_iterable(dataset))

好吧，現在我們有訓練語料庫了。

存儲參數

在機器學習模型上工作時，通常需要配置的參數范圍很廣，如數據文件路徑、批處理大小、字嵌入大小等，如果管理不好，這些參數會產生大量開銷。

根據我的經驗，我發現最好的方法是將所有的文件存儲在一個名稱為yaml的文件中配置yaml。在代碼中，還添加加載函數以從yaml文件加載配置，如下所示：

def?load_config():config_filepath?=?"config.yaml's?file?path"with?config_filepath.open()?as?f:config_dict?=?yaml.load(f,?Loader=yaml.FullLoader)config?=?argparse.Namespace()for?key,?value?in?config_dict.items():setattr(config,?key,?value)return?config

我們可以在配置文件配置batch大小, 學習率，而不是硬編碼的值，這也使得代碼變得更好。

這就是所有的準備工作。讓我們繼續進行GloVe模型的實現！

第1步：計算共現對(Cooccurring Pairs)

創建詞匯

為了計算共現的token，我們首先需要確定詞匯。以下是詞匯的一些要求：

• 它是一組出現在語料庫中的token。

• 每個token都映射到一個整數。

• 如果token不屬于主體，則應將其表示為未知token，或“unk”。

• 對于計算共現，只需要一個子集token，例如最頻繁的前k個token。

為了以結構化的方式滿足這些需求，創建了詞匯類。該類有四個字段：

• token2index：將token映射到索引的dict。索引從0開始，每次添加以前未看到的token時，索引都會增加1。

• index2token：將索引映射到token的dict。

• token_counts：一個列表，其中第i個值是索引i的token計數。

• _unk_token：用作未知token索引的整數。默認值為-1。

它還定義了以下方法：

• add(token)：在詞匯表中添加新的token。如果以前未看到，則會生成新索引。token的計數也會更新。

• get_uindex(token)：返回token的索引。

• get_utoken(index)：返回與索引相對應的token。

• get_topk_subset(k)：創建一個新詞匯表，其中是出現最頻繁的前k個token。

• shuffle()：隨機所有token，以便token和索引之間的映射是隨機的。當我們實際計算共現對時，需要這個方法的原因將在后面被揭示。

我們現在可以查看代碼：

@dataclass class?Vocabulary:token2index:?dict?=?field(default_factory=dict)index2token:?dict?=?field(default_factory=dict)token_counts:?list?=?field(default_factory=list)_unk_token:?int?=?field(init=False,?default=-1)def?add(self,?token):if?token?not?in?self.token2index:index?=?len(self)self.token2index[token]?=?indexself.index2token[index]?=?tokenself.token_counts.append(0)self.token_counts[self.token2index[token]]?+=?1def?get_topk_subset(self,?k):tokens?=?sorted(list(self.token2index.keys()),key=lambda?token:?self.token_counts[self[token]],reverse=True)return?type(self)(token2index={token:?index?for?index,?token?in?enumerate(tokens[:k])},index2token={index:?token?for?index,?token?in?enumerate(tokens[:k])},token_counts=[self.token_counts[self.token2index[token]]?for?token?in?tokens[:k]])def?shuffle(self):new_index?=?[_?for?_?in?range(len(self))]random.shuffle(new_index)new_token_counts?=?[None]?*?len(self)for?token,?index?in?zip(list(self.token2index.keys()),?new_index):new_token_counts[index]?=?self.token_counts[self[token]]self.token2index[token]?=?indexself.index2token[index]?=?tokenself.token_counts?=?new_token_countsdef?get_index(self,?token):return?self[token]def?get_token(self,?index):if?not?index?in?self.index2token:raise?Exception("Invalid?index.")return?self.index2token[index]@propertydef?unk_token(self):return?self._unk_tokendef?__getitem__(self,?token):if?token?not?in?self.token2index:return?self._unk_tokenreturn?self.token2index[token]def?__len__(self):return?len(self.token2index)

對于類實現，我使用Python的dataclass特性。

有了這個特性，我只需要用類型注釋定義字段，__init__()方法就會自動為我生成。我還可以在定義字段時為它們設置默認值。

例如，通過設置default_factory=dict, token2index默認為空dict。有關dataclass的更多信息，請參閱官方文檔:https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html

現在我們有了詞匯類，剩下的問題是：我們如何使用它？基本上有兩個用例：

• 從語料庫中創建一個詞匯表，它由前k個最常見的token組成。

• 在計算共現對時，使用創建的詞匯表將語料庫(token列表)轉換為整數索引。

我創建了另一個類Vectorizer來協調這兩個用例。它只有一個字段vocab，它指的是從語料庫中創建的詞匯。它有兩種方法：

• from_corpus(corpus, vocab_size)：這是一個類方法。首先，通過添加語料庫中的所有token來創建詞匯表。然后選擇詞匯量最大最頻繁的token來創建新的詞匯表。這個詞匯表被隨機并用于實例化Vectorizer。隨機的原因將在后面解釋。

• vectorize(corpus)：將給定的語料庫(一個token列表)轉換為一個索引列表。

完整代碼如下：

@dataclass class?Vectorizer:vocab:?Vocabulary@classmethoddef?from_corpus(cls,?corpus,?vocab_size):vocab?=?Vocabulary()for?token?in?corpus:vocab.add(token)vocab_subset?=?vocab.get_topk_subset(vocab_size)vocab_subset.shuffle()return?cls(vocab_subset)def?vectorize(self,?corpus):return?[self.vocab[token]?for?token?in?corpus]

掃描上下文窗口

現在我們有了將所有單詞轉換成索引的vectorizer，剩下的任務是掃描所有上下文窗口并計算所有可能的共現對。

由于共現矩陣是稀疏的，所以使用Counter模塊來計算。鍵是(單詞i的索引，單詞j的索引)，其中單詞j出現在單詞i的上下文中。值是表示個數。但是，如果使用此策略，可能會出現兩個問題。

問題1：如果我們在一次掃描中計算所有共現對，我們很可能會耗盡內存，因為distinct (word i’s index, word j's index)的值可能是巨大的。

解決方案：我們可以在多個掃描中計算共現對。在每次掃描中，我們將單詞i的索引限制在一個很小的范圍內，這樣就大大減少了不同對的數量。

假設詞匯表有100000個不同的token。如果我們在一次掃描中對所有對進行計數，則不同對的數量可能高達101?。

相反，我們可以在10次掃描中計算所有對。在第一次掃描中，我們將單詞i的索引限制在0到9999之間；在第二次掃描中，我們將其限制在10000到19999之間；在第三次掃描中，我們將其限制在20000到29999之間，依此類推。

每次掃描完成后，我們把計數保存到磁盤上。現在在每一次掃描中，不同對的數目可以達到10?，這是原始數目的十分之一。

這種方法背后的思想是，我們不是在一次掃描中計算整個共現矩陣，而是將矩陣分成10個較小的矩形，然后依次計算它們。下面的圖片將這個想法形象化。

左：一次掃描計數右：多次掃描計數

這種方法是可伸縮的，因為隨著詞匯表大小的增加，我們總是可以增加掃描次數以減少內存使用。

主要缺點是如果使用一臺機器，運行時間也會增加。然而，由于掃描之間沒有依賴關系，它們可以很容易地與Spark并行。但這超出了我們的范圍。

同時，在這一點上，詞匯混亂的原因可以被發現。當我們用最頻繁的token創建詞匯表時，這些token的索引是有序的。

索引0對應最頻繁的token，索引1對應第二頻繁的token，依此類推。如果我們繼續以100000個token為例，在第一次掃描中，我們將計算10000個最頻繁的token對，不同的token對的數量將是巨大的。

而在剩下的掃描中，不同對的數量會少得多。這會導致掃描之間的內存使用不平衡。通過對詞匯表進行隨機，不同的詞匯對在掃描中均勻分布，內存使用平衡。

問題2：從解決方案繼續到問題1，如何將每次掃描的計數保存到磁盤？最明顯的方法是在掃描之間將(單詞i的索引，單詞j的索引，count)三元組寫入共享文本文件。但是在以后的訓練中使用這個文件會帶來太多的開銷。

解決方案：有一個python庫h5py，它為HDF5二進制格式提供Pythonic接口。它使你能夠存儲大量的數字數據，并且可以像處理真正的NumPy數組一樣輕松地對它們進行操作。

有關該庫的更多詳細信息，請查看其文檔：https://docs.h5py.org/en/stable/

和前面一樣，我創建了一個CooccurrenceEntries類，它進行計數并將結果保存到磁盤。該類有兩個字段：

• vectorizer：從語料庫創建的向量器實例。

• vectorized_corpus：一個單詞索引列表。這是使用vectorizer對原始語料庫(單詞列表)進行向量化的結果。

主要有兩種方法：

• setup(corpus，vectorizer)：這是一個用于創建CooccurrenceEntries實例的類方法。通過調用vectorizer的vectorize方法生成向量化的語料庫。

• build(window_size, num_partitions, chunk_size, output_directory=“.” )：此方法統計num_partitions掃描中的共現對，并將結果寫入輸出目錄。chunk_size參數用于使用HDF5格式將數據保存為塊。分塊保存的原因將在模型訓練部分討論。簡而言之，它用于更快地生成訓練批。

具體實施如下：

@dataclass class?CooccurrenceEntries:vectorized_corpus:?listvectorizer:?Vectorizer@classmethoddef?setup(cls,?corpus,?vectorizer):return?cls(vectorized_corpus=vectorizer.vectorize(corpus),vectorizer=vectorizer)def?validate_index(self,?index,?lower,?upper):is_unk?=?index?==?self.vectorizer.vocab.unk_tokenif?lower?<?0:return?not?is_unkreturn?not?is_unk?and?index?>=?lower?and?index?<=?upperdef?build(self,window_size,num_partitions,chunk_size,output_directory="."):partition_step?=?len(self.vectorizer.vocab)?//?num_partitionssplit_points?=?[0]while?split_points[-1]?+?partition_step?<=?len(self.vectorizer.vocab):split_points.append(split_points[-1]?+?partition_step)split_points[-1]?=?len(self.vectorizer.vocab)for?partition_id?in?tqdm(range(len(split_points)?-?1)):index_lower?=?split_points[partition_id]index_upper?=?split_points[partition_id?+?1]?-?1cooccurr_counts?=?Counter()for?i?in?tqdm(range(len(self.vectorized_corpus))):if?not?self.validate_index(self.vectorized_corpus[i],index_lower,index_upper):continuecontext_lower?=?max(i?-?window_size,?0)context_upper?=?min(i?+?window_size?+?1,?len(self.vectorized_corpus))for?j?in?range(context_lower,?context_upper):if?i?==?j?or?not?self.validate_index(self.vectorized_corpus[j],-1,-1):continuecooccurr_counts[(self.vectorized_corpus[i],?self.vectorized_corpus[j])]?+=?1?/?abs(i?-?j)cooccurr_dataset?=?np.zeros((len(cooccurr_counts),?3))for?index,?((i,?j),?cooccurr_count)?in?enumerate(cooccurr_counts.items()):cooccurr_dataset[index]?=?(i,?j,?cooccurr_count)if?partition_id?==?0:file?=?h5py.File(os.path.join(output_directory,"cooccurrence.hdf5"),"w")dataset?=?file.create_dataset("cooccurrence",(len(cooccurr_counts),?3),maxshape=(None,?3),chunks=(chunk_size,?3))prev_len?=?0else:prev_len?=?dataset.len()dataset.resize(dataset.len()?+?len(cooccurr_counts),?axis=0)dataset[prev_len:?dataset.len()]?=?cooccurr_datasetfile.close()with?open(os.path.join(output_directory,?"vocab.pkl"),?"wb")?as?file:pickle.dump(self.vectorizer.vocab,?file)

---

通過Vocabulary, Vectorizer, CooccurrenceEntri的抽象，計算共現對并保存到磁盤的代碼很簡單：

vectorizer?=?Vectorizer.from_corpus(corpus=corpus,vocab_size=config.vocab_size ) cooccurrence?=?CooccurrenceEntries.setup(corpus=corpus,vectorizer=vectorizer ) cooccurrence.build(window_size=config.window_size,num_partitions=config.num_partitions,chunk_size=config.chunk_size,output_directory=config.cooccurrence_dir )?

第2步：訓練GloVe模型

從HDF5數據集加載批處理

我們首先需要從HDF5數據集中批量加載數據。由于可以像存儲在NumPy矩陣中一樣檢索數據，因此最簡單的方法是使用PyTorch數據加載器。

但是，加載每個batch需要以dataset[i]的形式調用許多次，其中dataset是h5py.Dataset實例。這涉及到許多IO調用，并且可能非常慢。

解決方法是加載h5py.Dataset一塊一塊地調入內存。每個加載的塊在內存中都是一個純粹的NumPy數組，因此我們可以使用PyTorch的Dataloader在其上迭代批處理?，F在所需的IO調用數等于塊的數量，塊的數量要小得多。

這種方法的一個缺點是不可能完全隨機，因為永遠不會生成包含來自不同塊的數據的批。為了獲得更多的隨機性，我們可以按隨機順序加載塊，并將DataLoader的shuffle參數設置為True。

為加載批處理創建HDF5DataLoader類。它有五個字段：

• filepath:HDF5文件的路徑。

• dataset_name：h5py.Dataset名稱。

• batch_size：訓練批大小。

• device：訓練設備，可以是cpu或gpu。

• dataset：h5py.Dataset文件中的實例。

它有兩種方法：

• open()：此方法打開HDF5文件并定位數據集。不會發生讀取。

• iter_batches()：此方法以隨機順序加載塊，并創建PyTorch數據加載程序來迭代其中的批。

代碼如下所示。需要注意的一點是，CooccurrenceDataset只是PyTorch數據集的一個子類，用于索引數據。

@dataclass class?HDF5DataLoader:filepath:?strdataset_name:?strbatch_size:?intdevice:?strdataset:?h5py.Dataset?=?field(init=False)def?iter_batches(self):chunks?=?list(self.dataset.iter_chunks())random.shuffle(chunks)for?chunk?in?chunks:chunked_dataset?=?self.dataset[chunk]dataloader?=?torch.utils.data.DataLoader(dataset=CooccurrenceDataset(token_ids=torch.from_numpy(chunked_dataset[:,:2]).long(),cooccurr_counts=torch.from_numpy(chunked_dataset[:,2]).float()),batch_size=self.batch_size,shuffle=True,pin_memory=True)for?batch?in?dataloader:batch?=?[_.to(self.device)?for?_?in?batch]yield?batch@contextlib.contextmanagerdef?open(self):with?h5py.File(self.filepath,?"r")?as?file:self.dataset?=?file[self.dataset_name]yield

編碼GloVe模型

用PyTorch實現GloVe模型非常簡單。我們定義了兩個權矩陣和兩個偏置向量。請注意，我們在創建嵌入時設置sparse=True，因為梯度更新本質上是稀疏的。在forward()中，返回平均batch損失。

class?GloVe(nn.Module):def?__init__(self,?vocab_size,?embedding_size,?x_max,?alpha):super().__init__()self.weight?=?nn.Embedding(num_embeddings=vocab_size,embedding_dim=embedding_size,sparse=True)self.weight_tilde?=?nn.Embedding(num_embeddings=vocab_size,embedding_dim=embedding_size,sparse=True)self.bias?=?nn.Parameter(torch.randn(vocab_size,dtype=torch.float,))self.bias_tilde?=?nn.Parameter(torch.randn(vocab_size,dtype=torch.float,))self.weighting_func?=?lambda?x:?(x?/?x_max).float_power(alpha).clamp(0,?1)def?forward(self,?i,?j,?x):loss?=?torch.mul(self.weight(i),?self.weight_tilde(j)).sum(dim=1)loss?=?(loss?+?self.bias[i]?+?self.bias_tilde[j]?-?x.log()).square()loss?=?torch.mul(self.weighting_func(x),?loss).mean()return?loss

訓練GloVe模型

模型訓練遵循標準的PyTorch訓練程序。唯一的區別是，我們使用定制的HDF5Loader來生成批處理，而不是PyTorch的DataLoader。以下是訓練代碼：

dataloader?=?HDF5DataLoader(filepath=os.path.join(config.cooccurrence_dir,?"cooccurrence.hdf5"),dataset_name="cooccurrence",batch_size=config.batch_size,device=config.device ) model?=?GloVe(vocab_size=config.vocab_size,embedding_size=config.embedding_size,x_max=config.x_max,alpha=config.alpha ) model.to(config.device) optimizer?=?torch.optim.Adagrad(model.parameters(),lr=config.learning_rate ) with?dataloader.open():model.train()losses?=?[]for?epoch?in?tqdm(range(config.num_epochs)):epoch_loss?=?0for?batch?in?tqdm(dataloader.iter_batches()):loss?=?model(batch[0][:,?0],batch[0][:,?1],batch[1])epoch_loss?+=?loss.detach().item()loss.backward()optimizer.step()optimizer.zero_grad()losses.append(epoch_loss)print(f"Epoch?{epoch}:?loss?=?{epoch_loss}")torch.save(model.state_dict(),?config.output_filepath)

---

實施完畢！

接下來，讓我們訓練模型，看看結果！

第3步：結果

對于Text8數據集，訓練一個epoch大約需要80分鐘。我訓練了20個epoch的模型，需要一天多的時間才能完成。學習曲線看起來很有希望，如果繼續訓練，損失似乎會進一步減少。

學習曲線圖

我們也可以做一些單詞相似性的任務來看看詞向量的行為。

這里我使用了gensim中的KeyedVectors類，它允許你在不編寫最近鄰或余弦相似性代碼的情況下執行此操作:https://github.com/pengyan510/nlp-paper-implementation/blob/master/glove/src/evaluate.py

相似性評估代碼在這里。有關KeyedVectors的詳細信息，請參閱文檔:https://radimrehurek.com/gensim/models/keyedvectors.html#what-can-i-do-with-word-vectors

運行一些簡單的相似性任務將顯示以下結果：

正如我們所看到的，其中有些是有意義的，比如“computer”和“game”，“united”和“states”；有些則不是。在一個更大的數據集上進行更多epoch的訓練應該會改善結果。

結尾

GloVe論文寫得很好，容易看懂。然而，在實現過程中，有很多陷阱和困難，特別是當你考慮到內存問題時。

經過相當多的努力，我們最終得到了一個令人滿意的解決方案，可以在一臺機器上進行訓練。

正如我在開始時所說，我將繼續實現更多的NLP論文，并與大家分享

感謝閱讀！

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【NLP】GloVe的Python实现的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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