【自然语言处理（NLP）】基于Word2Vec的语言模型实践
作者简介：在校大学生一枚，华为云享专家，阿里云专家博主，腾云先锋（TDP）成员，云曦智划项目总负责人，全国高等学校计算机教学与产业实践资源建设专家委员会（TIPCC）志愿者，以及编程爱好者，期待和大家一起学习，一起进步~ . 博客主页：ぃ灵彧が的学习日志 . 本文专栏：人工智能 . 专栏寄语：若你决定灿烂，山无遮，海无拦 .
(文章目录)
前言
(一)、任务描述
本文主要介绍基于lstm的语言的模型的实现，给定一个输入词序列（中文分词、英文tokenize），计算其ppl（语言模型困惑度，用户表示句子的流利程度），基于循环神经网络语言模型的介绍可以参阅论文。相对于传统的方法，基于循环神经网络的方法能够更好的解决稀疏词的问题。
(二)、效果说明
在small meidum large三个不同配置情况的ppl对比：
| small config | train | valid | test |
|---|---|---|---|
| paddle | 40.962 | 118.111 | 112.617 |
| tensorflow | 40.492 | 118.329 | 113.788 |
| medium config | train | valid | test |
|---|---|---|---|
| paddle | 45.620 | 87.398 | 83.682 |
| tensorflow | 45.594 | 87.363 | 84.015 |
| large config | train | valid | test |
|---|---|---|---|
| paddle | 37.221 | 82.358 | 78.137 |
| tensorflow | 38.342 | 82.311 | 78.121 |
一、数据准备
(一)、数据集下载
此任务的数据集合是采用ptb dataset，下载地址为: http://www.fit.vutbr.cz/~imikolov/rnnlm/simple-examples.tgz
(二)、模型调用
训练或fine-tune
任务训练启动命令如下：
!python train.py --use_gpu True --data_path data/data11325/simple-examples/data --model_type small --rnn_model basic_lstm
- 需要指定数据的目录，默认训练文件名为 ptb.train.txt，可用--train_file指定；默认验证文件名为 ptb.valid.txt，可用--eval_file指定；默认测试文件名为 ptb.test.txt，可用--test_file指定
- 模型的大小(默认为small，用户可以选择medium， 或者large)
- 模型的类型（默认为static，可选项static|padding|cudnn|basic_lstm）
- batch大小默认和模型大小有关，可以通过--batch_size指定
- 训练轮数默认和模型大小有关，可以通过--max_epoch指定
- 默认将模型保存在当前目录的models目录下
二、进阶使用
(一)、任务定义与建模
此任务目的是给定一个输入的词序列，预测下一个词出现的概率。
(二)、模型原理介绍
此任务采用了序列任务常用的rnn网络，实现了一个两层的lstm网络，然后lstm的结果去预测下一个词出现的概率。计算的每一个概率和实际下一个词的交叉熵，然后求和，做e的次幂，得到困惑度ppl。当前计算方式和句子的长度有关，仍需要继续优化。
由于数据的特殊性，每一个batch的last hidden和last cell会被作为下一个batch 的init hidden 和 init cell，数据的特殊性下节会介绍。
(三)、数据格式说明
此任务的数据格式比较简单，每一行为一个已经分好词（英文的tokenize）的词序列。
目前的句子示例如下图所示:
aer banknote berlitz calloway centrust cluett fromstein gitano guterman hydro-quebec ipo kia memotec mlx nahb punts rake regatta rubens sim snack-food ssangyong swapo wachter
pierre <unk> N years old will join the board as a nonexecutive director nov. N
mr. <unk> is chairman of <unk> n.v. the dutch publishing group
特殊说明：ptb的数据比较特殊，ptb的数据来源于一些文章，相邻的句子可能来源于一个段落或者相邻的段落，ptb 数据不能做shuffle
(四)、目录结构
.
├── train.py # 训练代码
├── reader.py # 数据读取
├── args.py # 参数读取
├── config.py # 训练配置
├── data # 数据下载
├── language_model.py # 模型定义文件
三、组建模型
(一)、自定义数据
关于数据，如果可以把自己的数据先进行分词（或者tokenize），然后放入到data目录下，并修改reader.py中文件的名称，如果句子之间没有关联，用户可以将train.py中更新的代码注释掉。
init_hidden = np.array(fetch_outs[1])
init_cell = np.array(fetch_outs[2])
(二)、网络结构更改
网络只实现了基于lstm的语言模型，用户可以自己的需求更换为gru或者self等网络结构，这些实现都是在language_model.py 中定义
四、相关代码
(一)、解压数据集
# 解压数据集
!cd data/data11325 && unzip -qo simple-examples.zip
(二)、模型训练
# 运行训练，使用GPU，并且使用小模型
# 训练轮数也限制到3轮，以避免日志过多
# 最终可以通过提高训练轮数达到比较好的效果
!echo "training"
!python train.py --use_gpu True --data_path data/data11325/simple-examples/data --model_type small --rnn_model basic_lstm --max_epoch=3
部分输出结果如下图1所示：
(三)、模型预测
# 加模型进行预测
!python infer.py --rnn_model basic_lstm
输出结果如下图2所示：
总结
本系列文章内容为根据清华社出版的《自然语言处理实践》所作的相关笔记和感悟，其中代码均为基于百度飞桨开发，若有任何侵权和不妥之处，请私信于我，定积极配合处理，看到必回！！！
最后，引用本次活动的一句话，来作为文章的结语～(￣▽￣～)~：
【**学习的最大理由是想摆脱平庸，早一天就多一份人生的精彩；迟一天就多一天平庸的困扰。**】
