科学空间|Scientific Spaces

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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信息抽取

众所周知，百度知道上有大量的人提了大量的问题，并且得到大量的回复。然而，百度知道上的回复者貌似懒人居多，他们往往喜欢直接在网上复制粘贴一大片来作为回答内容，而且这些内容可能跟问题相关，也可能跟问题不相关，比如

https://zhidao.baidu.com/question/557785746.html

问：广州白云山海拨多高

答：广州白云山（Guangzhou Baiyun Mountain），是新 “羊城八景”之首、国家4A级景区和国家重点风景名胜区。它位于广州市的东北部，为南粤名山之一，自古就有“羊城第一秀”之称。山体相当宽阔，由30多座山峰组成，为广东最高峰九连山的支脉。面积20.98平方公里，主峰摩星岭高382米（注：最新测绘高度为372.6米——国家测绘局，2008年），峰峦重叠，溪涧纵横，登高可俯览全市，遥望珠江。每当雨后天晴或暮春时节，山间白云缭绕，蔚为奇观，白云山之名由此得来

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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
$$keywords = \mathop{\text{argmax}}_{w\in s}p(s|w)$$
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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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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最近有需求要爬一些儿童故事类的语料用来训练词向量，因此找了一些童话故事网把整站的童话文章爬了下来。下面分享一下用Python实现的这个过程，并把之前爬取百度百科的经验，结合着分享出来。本教程适合于以下需求：需要遍历爬取指定的网站、并且指定网站没有反爬虫措施。在这种前提之下，所考验我们的仅仅是遍历算法和编程技巧了。

假设

再次表明我们的假设：

1、需要遍历整个网站来爬取我们需要的信息；

2、网站没有反爬虫措施；

3、网站的所有页面，总可以通过网站首页，逐步点击超链接来到达。

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浅尝

昨天简单试了一下在fashion mnist的gan模型，发现还能work，当然那个尝试也没什么技术水平，就是把原来的脚本改一下路径跑了就完事。今天回到fashion mnist本身的主要任务——10分类，用Keras测了一下一些模型在上面的分类效果，最后得到了94.5%左右的准确率，加上随机翻转的数据扩增能做到95%。

首先随便手写了一些模型的组合，测试发现准确率都不大好，看来对于这个数据集来说，自己构思模型是比较困难的了，于是想着用现成的模型结构。一说到现成的cnn模型，基本上我们都会想到VGG、ResNet、inception、Xception等，但这些模型为解决imagenet的1000分类问题而设计，用到这个入门级别的数据集上似乎过于庞大了，而且也容易过拟合。后来突然想起，Keras好像自带了个叫MobileNet的模型，查看了一下模型权重，发现参数量不大，但是容量应该还是可以的，故选用MobileNet做实验。

深究

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本文封装了一个比较完整的Word2Vec，其模型部分使用tensorflow实现。本文的目的并非只是再造一次Word2Vec这个轮子，而是通过这个例子来熟悉tensorflow的写法，并且测试笔者设计的一种新的softmax loss的效果，为后面研究语言模型的工作做准备。

不同的地方

Word2Vec的基本的数学原理，请移步到《【不可思议的Word2Vec】 1.数学原理》一文查看。本文的主要模型还是CBOW或者Skip-Gram，但在loss设计上有所不同。本文还是使用了完整的softmax结构，而不是huffmax softmax或者负采样方案，但是在训练softmax时，使用了基于随机负采样的交叉熵作为loss。这种loss与已有的nce_loss和sampled_softmax_loss都不一样，这里姑且命名为random softmax loss。

另外，在softmax结构中，一般是$\text{softmax}(Wx+b)$这样的形式，考虑到$W$矩阵的形状事实上跟词向量矩阵的形状是一样的，因此本文考虑了softmax层与词向量层共享权重的模型（这时候直接让$b$为0），这种模型等效于原有的Word2Vec的负采样方案，也类似于glove词向量的词共现矩阵分解，但由于使用了交叉熵损失，理论上收敛更快，而且训练结果依然具有softmax的预测概率意义（相比之下，已有的Word2Vec负样本模型训练完之后，最后模型的输出值是没有意义的，只有词向量是有意义的。）。同时，由于共享了参数，因此词向量的更新更为充分，读者不妨多多测试这种方案。

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前言

GAN，全称Generative Adversarial Nets，中文名是生成对抗式网络。对于GAN来说，最通俗的解释就是“伪造者-鉴别者”的解释，如艺术画的伪造者和鉴别者。一开始伪造者和鉴别者的水平都不高，但是鉴别者还是比较容易鉴别出伪造者伪造出来的艺术画。但随着伪造者对伪造技术的学习后，其伪造的艺术画会让鉴别者识别错误；或者随着鉴别者对鉴别技术的学习后，能够很简单的鉴别出伪造者伪造的艺术画。这是一个双方不断学习技术，以达到最高的伪造和鉴别水平的过程。 然而，稍微深入了解的读者就会发现，跟现实中的造假者不同，造假者会与时俱进地使用新材料新技术来造假，而GAN最神奇而又让人困惑的地方是它能够将随机噪声映射为我们所希望的正样本，有噪声就有正样本，这不是无本生意吗，多划算～

另一个情况是，自从WGAN提出以来，基本上GAN的主流研究都已经变成了WGAN上去了，但WGAN的形式事实上已经跟“伪造者-鉴别者”差得比较远了。而且WGAN虽然最后的形式并不复杂，但是推导过程却用到了诸多复杂的数学，使得我无心研读原始论文。这迫使我要找从一条简明直观的线索来理解GAN。幸好，经过一段时间的思考，有点收获。

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