在Keras实现word2vec

Question

我想在keras中实现word2vec算法，这可能吗？我该如何适应模型？我应该使用自定义丢失功能吗？

Answer 1

这可能吗？

你已经自己回答了：是的。除了word2veckeras，它使用gensim，这里是另一个没有额外依赖的CBOW implementation（以防万一，我不隶属于这个回购）。您可以将它们用作示例。

我该如何适应模型？

由于训练数据是大型句子语料库，最方便的方法是model.fit_generator，它“使模型适合由Python生成器逐批生成的数据”。生成器无限期地运行，产生(word, context, target) CBOW（或SG）元组，但是您手动指定sample_per_epoch和nb_epoch来限制训练。这样你就可以解析句子分析（标记化，单词索引表，滑动窗口等）和实际的keras模型，再加上save a lot of resources。

我应该使用自定义丢失功能吗？

CBOW最小化中心词的预测和真实分布之间的距离，因此最简单的形式categorical_crossentropy将这样做。如果你实现negative sampling，它更复杂，但效率更高，则损失函数会更改为binary_crossentropy。不需要自定义丢失功能。

对于任何对数学和概率模型细节感兴趣的人，我强烈推荐斯坦福大学的CS224D课程。 Here is the lecture notes关于word2vec，CBOW和Skip-Gram。

另一个有用的参考：word2vec implementation在纯numpy和c。