4 May

记录一次半监督的情感分析

本文是一次不怎么成功的半监督学习的尝试:在IMDB的数据集上,用随机抽取的1000个标注样本训练一个文本情感分类模型,并且在余下的49000个测试样本中,测试准确率为73.48%。

思路

本文的思路来源于OpenAI的这篇文章:
《OpenAI新研究发现无监督情感神经元:可直接调控生成文本的情感》

文章里边介绍了一种无监督(实际上是半监督)做情感分类的模型的方法,并且实验效果很好。然而文章里边的实验很庞大,对于个人来说几乎不可能重现(在4块Pascal GPU花了1个月时间训练)。不过,文章里边的思想是很简单的,根据里边的思想,我们可以做个“山寨版”的。思路如下:

我们一般用深度学习做情感分类,比较常规的思路就是Embedding层+LSTM层+Dense层(Sigmoid激活),我们常说的词向量,相当于预训练了Embedding层(这一层的参数量最大,最容易过拟合),而OpenAI的思想就是,为啥不连LSTM层一并预训练了呢?预训练的方法也是用语言模型来训练。当然,为了使得预训练的结果不至于丢失情感信息,LSTM的隐藏层节点要大一些。

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1 May

【不可思议的Word2Vec】 4.不一样的“相似”

相似度的定义

当用Word2Vec得到词向量后,一般我们会用余弦相似度来比较两个词的相似程度,定义为
$$\cos (\boldsymbol{x}, \boldsymbol{y}) = \frac{\boldsymbol{x}\cdot\boldsymbol{y}}{|\boldsymbol{x}|\times|\boldsymbol{y}|}$$
有了这个相似度概念,我们既可以比较任意两个词之间的相似度,也可以找出跟给定词最相近的词语。这在gensim的Word2Vec中,由most_similar函数实现。

等等!我们很快给出了相似度的计算公式,可是我们居然还没有“定义”相似!连相似都没有定义,怎么就得到了评估相似度的数学公式了呢?

要注意,这不是一个可以随意忽略的问题。很多时候我们都不知道我们干的是什么,就直接去干了。好比上一篇文章说到提取关键词,相信很多人都未曾想过,什么是关键词,难道就仅仅说关键词就是很“关键”的词?而如果想到,关键词就是用来估计文章大概讲什么的,这样我们就得到一种很自然的关键词定义
$$keywords = \mathop{\arg\max}_{w\in s}p(s|w)$$
进而可以用各种方法对它建模。

回到本文的主题来,相似度怎么定义呢?答案是:看场景定义所需要的相似。

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7 Apr

【不可思议的Word2Vec】 3.提取关键词

本文主要是给出了关键词的一种新的定义,并且基于Word2Vec给出了一个实现方案。这种关键词的定义是自然的、合理的,Word2Vec只是一个简化版的实现方案,可以基于同样的定义,换用其他的模型来实现。

说到提取关键词,一般会想到TF-IDF和TextRank,大家是否想过,Word2Vec还可以用来提取关键词?而且,用Word2Vec提取关键词,已经初步含有了语义上的理解,而不仅仅是简单的统计了,而且还是无监督的!

什么是关键词?

诚然,TF-IDF和TextRank是两种提取关键词的很经典的算法,它们都有一定的合理性,但问题是,如果从来没看过这两个算法的读者,会感觉简直是异想天开的结果,估计很难能够从零把它们构造出来。也就是说,这两种算法虽然看上去简单,但并不容易想到。试想一下,没有学过信息相关理论的同学,估计怎么也难以理解为什么IDF要取一个对数?为什么不是其他函数?又有多少读者会破天荒地想到,用PageRank的思路,去判断一个词的重要性?

说到底,问题就在于:提取关键词和文本摘要,看上去都是一个很自然的任务,有谁真正思考过,关键词的定义是什么?这里不是要你去查汉语词典,获得一大堆文字的定义,而是问你数学上的定义。关键词在数学上的合理定义应该是什么?或者说,我们获取关键词的目的是什么?

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3 Apr

【不可思议的Word2Vec】 2.训练好的模型

由于后面几篇要讲解Word2Vec怎么用,因此笔者先训练好了一个Word2Vec模型。为了节约读者的时间,并且保证读者可以复现后面的结果,笔者决定把这个训练好的模型分享出来,用Gensim训练的。单纯的词向量并不大,但第一篇已经说了,我们要用到完整的Word2Vec模型,因此我将完整的模型分享出来了,包含四个文件,所以文件相对大一些。

提醒读者的是,如果你想获取完整的Word2Vec模型,又不想改源代码,那么Python的Gensim库应该是你唯一的选择,据我所知,其他版本的Word2Vec最后都是只提供词向量给我们,没有完整的模型

对于做知识挖掘来说,显然用知识库语料(如百科语料)训练的Word2Vec效果会更好。但百科语料我还在爬取中,爬完了我再训练一个模型,到时再分享。

模型概况

这个模型的大概情况如下:
$$\begin{array}{c|c}
\hline
\text{训练语料} & \text{微信公众号的文章,多领域,属于中文平衡语料}\\
\hline
\text{语料数量} & \text{800万篇,总词数达到650亿}\\
\hline
\text{模型词数} & \text{共352196词,基本是中文词,包含常见英文词}\\
\hline
\text{模型结构} & \text{Skip-Gram + Huffman Softmax}\\
\hline
\text{向量维度} & \text{256维}\\
\hline
\text{分词工具} & \text{结巴分词,加入了有50万词条的词典,关闭了新词发现}\\
\hline
\text{训练工具} & \text{Gensim的Word2Vec,服务器训练了7天}\\
\hline
\text{其他情况} & \text{窗口大小为10,最小词频是64,迭代了10次}\\
\hline
\end{array}$$

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2 Apr

【不可思议的Word2Vec】 1.数学原理

对于了解深度学习、自然语言处理NLP的读者来说,Word2Vec可以说是家喻户晓的工具,尽管不是每一个人都用到了它,但应该大家都会听说过它——Google出品的高效率的获取词向量的工具。

Word2Vec不可思议?

大多数人都是将Word2Vec作为词向量的等价名词,也就是说,纯粹作为一个用来获取词向量的工具,关心模型本身的读者并不多。可能是因为模型过于简化了,所以大家觉得这样简化的模型肯定很不准确,所以没法用,但它的副产品词向量的质量反而还不错。没错,如果是作为语言模型来说,Word2Vec实在是太粗糙了。

但是,为什么要将它作为语言模型来看呢?抛开语言模型的思维约束,只看模型本身,我们就会发现,Word2Vec的两个模型 —— CBOW和Skip-Gram —— 实际上大有用途,它们从不同角度来描述了周围词与当前词的关系,而很多基本的NLP任务,都是建立在这个关系之上,如关键词抽取、逻辑推理等。这几篇文章就是希望能够抛砖引玉,通过介绍Word2Vec模型本身,以及几个看上去“不可思议”的用法,来提供一些研究此类问题的新思路。

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30 Mar

文本情感分类(四):更好的损失函数

文本情感分类其实就是一个二分类问题,事实上,对于分类模型,都会存在这样一个毛病:优化目标跟考核指标不一致。通常来说,对于分类(包括多分类),我们都会采用交叉熵作为损失函数,它的来源就是最大似然估计(参考《梯度下降和EM算法:系出同源,一脉相承》)。但是,我们最后的评估目标,并非要看交叉熵有多小,而是看模型的准确率。一般来说,交叉熵很小,准确率也会很高,但这个关系并非必然的。

要平均,不一定要拔尖

一个更通俗的例子是:一个数学老师,在努力提高同学们的平均分,但期末考核的指标却是及格率(60分及格)。假如平均分是100分(也就意味着所有同学都考到了100分),那么自然及格率是100%,这是最理想的。但现实不一定这么美好,平均分越高,只要平均分还没有达到100,那么及格率却不一定越高,比如两个人分别考40和90,那么平均分就是65,及格率只有50%;如果两个人的成绩都是60,平均分就是60,及格率却有100%。这也就是说,平均分可以作为一个目标,但这个目标并不直接跟考核目标挂钩。

那么,为了提升最后的考核目标,这个老师应该怎么做呢?很显然,首先看看所有学生中,哪些同学已经及格了,及格的同学先不管他们,而针对不及格的同学进行补课加强,这样一来,原则上来说有很多不及格的同学都能考上60分了,也有可能一些本来及格的同学考不够60分了,但这个过程可以迭代,最终使得大家都在60分以上,当然,最终的平均分不一定很高,但没办法,谁叫考核目标是及格率呢?

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23 Mar

梯度下降和EM算法:系出同源,一脉相承

PS:本文就是梳理了梯度下降与EM算法的关系,通过同一种思路,推导了普通的梯度下降法、pLSA中的EM算法、K-Means中的EM算法,以此表明它们基本都是同一个东西的不同方面,所谓“横看成岭侧成峰,远近高低各不同”罢了。

在机器学习中,通常都会将我们所要求解的问题表示为一个带有未知参数的损失函数(Loss),如平均平方误差(MSE),然后想办法求解这个函数的最小值,来得到最佳的参数值,从而完成建模。因将函数乘以-1后,最大值也就变成了最小值,因此一律归为最小值来说。如何求函数的最小值,在机器学习领域里,一般会流传两个大的方向:1、梯度下降;2、EM算法,也就是最大期望算法,一般用于复杂的最大似然问题的求解。

在通常的教程中,会将这两个方法描述得迥然不同,就像两大体系在分庭抗礼那样,而EM算法更是被描述得玄乎其玄的感觉。但事实上,这两个方法,都是同一个思路的不同例子而已,所谓“本是同根生”,它们就是一脉相承的东西。

让我们,先从远古的牛顿法谈起。

牛顿迭代法

给定一个复杂的非线性函数$f(x)$,希望求它的最小值,我们一般可以这样做,假定它足够光滑,那么它的最小值也就是它的极小值点,满足$f'(x_0)=0$,然后可以转化为求方程$f'(x)=0$的根了。非线性方程的根我们有个牛顿法,所以
$$x_{n+1} = x_{n} - \frac{f'(x_n)}{f''(x_n)}$$

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14 Mar

泰迪杯赛前培训之数据挖掘与建模“慢谈”

泰迪杯赛前培训.png应广州泰迪科技公司之邀,给泰迪杯数据挖掘竞赛录制了赛前培训视频,内容基本上是各种常见的数学模型及入门用法,以一种比较独特的思路,将朴素贝叶斯、HMM、逻辑回归、组合模型、神经网络、深度学习等等串了起来。视频讲解难度为入门级,当然,真的要融合贯通所有内容,恐怕要骨灰级。

不管怎么样,简单分享一下,欢迎大家留言讨论、建议甚至批评。

PPT下载:泰迪杯赛前培训ppt.zip
视频地址:http://moodle.tipdm.com/course/view.php?id=18