Вопрос или проблема
Я хочу задать некоторую вероятностную модель кластеризации (например, смешанную модель или LDA) для слов, и вместо использования традиционного метода представления слов в виде вектора-индикатора я хочу использовать соответствующие векторные представления слов, извлеченные из word2vec, GloVe и т.п., в качестве входных данных.
При использовании векторов слов из моего word2vec в качестве входных данных для моей GMM модели я заметил, что мои векторы слов для каждой характеристики имели нормальное распределение, т.е. характеристики 1..100 были нормально распределены для моего словаря. Может ли кто-нибудь объяснить, почему это так? На мой взгляд, векторные представления слов – это весовые параметры, полученные из неглубокой нейронной сети. Они всегда должны быть нормально распределены?
Кроме того, при использовании векторов слов doc2vec мои характеристики имели равномерное распределение. Это противоречит предыдущему утверждению о том, что векторные представления слов нормально распределены. Может ли кто-нибудь объяснить это несоответствие?
Один из подходов состоит в том, чтобы разделить шаги.
-
Изучение пространства векторов либо для слов, либо для документов. Изучение векторного представления не предполагает никаких предположений о форме распределения данных. Данные (например, слова или документы) могут быть равномерными, нормальными или иметь другое распределение. Результатом является пространство векторов.
-
Кластеризация Gaussian Mixture Model (GMM) объектов в пространстве векторов. GMM предполагает, что многовариативное нормальное распределение лучше всего подходит для данных, так как оценивается только параметры, связанные с многовариативным нормальным распределением. Чем больше основные характеристики не являются многовариативным нормальным распределением, тем хуже подойдет модель GMM.
Вы как моделист должны решить, достаточно ли нормально распределены характеристики, чтобы GMM была полезной моделью. Если GMM не является полезной моделью, выберите непараметрический алгоритм кластеризации (например, оценка плотности ядра), который имеет меньше предположений, чем GMM.
Ответ или решение
Обработка векторных представлений слов как многомерных гауссовских случайных величин — это интересная и актуальная тема в области машинного обучения и обработки естественного языка. Ниже приведено детальное объяснение и разбор этой проблемы.
Контекст и постановка задачи
Вы хотите использовать векторные представления слов (например, word2vec или GloVe) в вероятностной модели кластеризации, такой как смесительная модель или латентное размещение Дирихле (LDA). Важный момент здесь заключается в том, как данные представлены: вместо индикаторных векторов вы работаете с векторными представлениями, которые обучены через нейронные сети.
Нормальное распределение в векторных представлениях
Свойства word2vec и GloVe
-
word2vec и GloVe: Эти модели созданы для формирования векторных представлений слов, чтобы семантически близкие слова располагались в близи друг от друга в векторном пространстве. В процессе обучения используются многослойные персептроны (в случае word2vec) или оптимизационные процедуры с учетом совместной встречаемости слов (в случае GloVe).
-
Наблюдение нормального распределения: Если ваши наблюдения показывают, что признаки в word2vec имеют нормальное распределение, это может быть результатом исходных параметрических оптимизаций или последующей обработки данных. Однако сами по себе модели не гарантируют такого распределения; это скорее может быть специфическими особенностями данных или способов их обработки.
Противоречие с doc2vec
Если в doc2vec ваше наблюдение свойства данных — равномерное распределение, то это можно объяснить различиями в архитектуре и целях обучения модели:
- doc2vec: Эта модель создана для создания векторных представлений не только слов, но и более больших кусочков текста (вложений документов), что может вести к более равномерному распределению вектора признаков в связи с увеличенным числом учитываемых параметров и вариативностью данных.
Применение смешанной модели Гауссовых распределений (GMM)
Когда вы используете GMM как метод кластеризации, он предполагает, что данные имеют многомерное нормальное распределение. Это подходит вашим наблюдениям к word2vec, но если ваши данные не имеют такого распределения, результаты GMM могут быть менее точными.
Рекомендации:
-
Оценка распределения данных: Определите, насколько ваши данные приближаются к нормальному распределению. Если они существенно отклоняются, может потребоваться выбрать другой метод кластеризации.
-
Выбор альтернативных моделей: Если GMM не подходит, рассмотрите использование непараметрических методов кластеризации, таких как Kernel Density Estimation или метод k-средних.
Заключение
Обработка векторных представлений слов в вероятностных моделях кластеризации требует тщательного анализа свойств данных и выбора подходящих методов обработки. Если ваши данные не соответствуют предположениям нормальности, рассмотрите альтернативные подходы, адаптируя модель под реальные характеристики вашего датасета.
Aнализируйте данные и экспериментируйте с различными методами, чтобы достичь лучших результатов в кластеризации и понимании семантических отношений между текстовыми данными.