Вопрос или проблема
У меня есть очень простой вопрос относительно обучающей выборки в word2vec. В реализации skip-gram, обучающая выборка (если я правильно понимаю) генерируется в виде пар слов, как показано на этом изображении:
Это, по сути, просто пары векторов one-hot. Мой вопрос заключается в том, что происходит с результатами, если вместо разбиения каждого окна с одним образцом на пару слов я обучаюсь с следующими данными: (слово, {слова в окне})? Другими словами, с окном, похожим на предыдущее, я бы отправлял вектор (1, 0, 0, 0, ... 0) в (0, 1, 1, 0, ... 0)/num_non_zero?
(Деление на num_non_zero – это способ нормализовать вероятности, чтобы слой softmax корректно подошел)?
Я знаю, что могу попробовать сам, но мне было интересно, можете ли вы прояснить, каких результатов мне ожидать. В основном потому, что это очень очевидная альтернатива оригиналу, и я был бы удивлён, если бы люди не использовали это раньше.
Word2vec использует сигмоидный выходной слой, так что (в отличие от softmax) каждая размерность выхода (соответствующая второму слову в паре) обрабатывается совершенно отдельно. Поэтому “передача двух слов одновременно” не имеет большого смысла. Если вы полностью измените вещи и используете softmax, чтобы можно было передавать несколько выходов вместе, тогда это будет значительно медленнее с самого начала (см. оригинальные статьи по word2vec, чтобы понять, почему/как они избегают softmax).
[Но я могу неправильно понять то, что вы предлагаете. Иногда хороший способ лучше разобраться в чем-то – просто попробовать что-то, что имеет смысл, и выяснить, что происходит…]
Ответ или решение
Ответ на вопрос о данных для обучения в word2vec – skip-gram
Ваша возникшая проблема касается подхода к формированию обучающих данных в модели word2vec, а именно в реализации skip-gram. Давайте подробно разберем, как именно работает этот алгоритм и что произойдет, если изменить способ подготовки обучающих данных.
Основы алгоритма word2vec – skip-gram
Алгоритм word2vec использует нейронную сеть для представления слов в виде плотных векторов. Версия skip-gram предназначена для предсказания контекстных слов (слов в окне) по заданному целевому слову. Процесс обучения заключается в генерации пар "слово-контекст" из текста, где каждое слово в предложении связано с другими словами, находящимися в определенном диапазоне (окне) вокруг него.
Как формируются обучающие данные
В традиционной реализации skip-gram для каждого слова из документа формируются пары с контекстными словами. Например, если окно составляет 2 слова, для предложения "кошка на дереве" получаем пары:
- (кошка, на)
- (кошка, дереве)
- (на, кошка)
- (на, дереве)
- (дереве, кошка)
- (дереве, на)
Каждая пара представляет собой уникальную связь между целевым словом и контекстными словами.
Ваша идея об изменении формата данных
Вы предлагаете использовать новый формат, где вместо генерации отдельных пар, каждое целевое слово будет сопоставляться сразу с несколькими словами в окне, например, формируя вектор в формате (слово, {слова в окне}). Ваша формулировка звучит так: 1, 0, 0, 0, … 0 для целевого слова и 0, 1, 1, 0, ... 0 / num_non_zero для контекстных слов.
Потенциальные последствия нового подхода
-
Представление данных: Ваше изменение действительно изменяет структуру данных. Вместо обработки каждой пары "— (слово, контекстное слово)", вы пытаетесь ввести группу контекстов в одном шаге. Это может привести к потере информации, поскольку контекстные слова обрабатываются одновременно, а не индивидуально.
-
Скорость и эффективность: Использование функции активации softmax для множественных контекстов приведет к увеличению вычислительных затрат. Как упомянуто в вашем вопросе, алгоритм word2vec использует сигмоидальную функцию активации, что позволяет обрабатывать выходные данные независимо. Использование softmax, чтобы обрабатывать все слова одновременно, станет неэффективным и замедлит обучение.
-
Качество представления: Учитывая, что каждая пара обрабатывается отдельно в стандартной реализации, комбинация нескольких контекстных слов может ухудшить качество векторного представления. Модель может начать путать слова, находящиеся в близком контексте, и не всегда удастся уловить детали зависимости между ними.
-
Альтернативные подходы: Некоторые исследователи уже экспериментировали с подобными подходами, включая использование иерархической softmax или negative sampling, чтобы оптимизировать представление контекстов. Однако, основная идея skip-gram заключается в том, чтобы сохранять индивидуальность каждой пары, что и обеспечивает богатое представление семантики слов.
Заключение
Хотя экспериментирование с данными в word2vec может принести интересные результаты, предложенный вами подход может привести к потере уникальности контекстной информации, повышению вычислительных затрат и ухудшению качества словесных представлений. Рекомендуется провести тестирование ваших идей, чтобы лучше понять их практическое применение, но в целом стоит придерживаться классической схемы формирования пар для получения оптимальных результатов.
Для более глубокого изучения алгоритма word2vec и возможных модификаций, стоит обратить внимание на литературу по последним достижениям в области обработки естественного языка и обучения векторным представлениям.