使用Chinese-Word-Vectors做为pytorch中的预训练向量

如何在深度学习中使用开源Chinese Word Vectors

摘要:Chinese-Word-Vectors开源项目提供了100多种预训练模型，但在深度学习中使用时，加载预训练向量存在词表重复项问题。本文着重于解决加载问题。

1. 原由

去年半年一直在搭建个人NLP练习项目——为语音识别文本进行标点恢复，使用的技术以下所示：

• 词向量训练
• BiLSTM
• CRF

可是上面的技术在训练网络的时候，词向量是在训练中不断训练获得的。一方面这样的词向量更配合网络的结构，具备任务特定性；可是另外一方面，受限于语料大小和计算资源，直接由本身的数据集训练出的词向量确定是不够泛化，不够强健的。

2. Chinese-Word-Vectors技术方案存在的问题

时至今日，在2019年bert横扫NLP任务以后，使用预训练模型已经再也不稀奇。使用预训练的模型能够用更少的训练资源获得较好的效果。即便是使用传统的word2vec也能有效提升模型的泛化性。

Chinese-Word-Vectors是北京师范大学和人民大学的研究者开源出来的100多个中文预训练词向量，全部向量都是在word2vec和skip-gram上训练出来的。

久仰大名，码下好久，可是何尝亲自试用。亲自使用后，便发现了一些问题。

• 如何读取从Chinese-Word-Vectors下载下来的词向量？
• 读取时发现词表有重复，致使存入python字典中后，致使词表大小和训练好的词向量矩阵不一致？
• 读取到的词向量矩阵如何载入到深度学习模型的词嵌入矩阵embedding中？

果真纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。

3. 问题解决方式

1. 词向量文件自己是以文本方式存储的，第一行是词向量size信息，后面每一行是每一个词和它的词向量。经过使用ngram2vec工具中的代码能够加载词向量（Chinese-Word-Vectors也使用了ngram2vec工具来训练）:

def load_dense(path):
    vocab_size, size = 0, 0
    vocab = {}
    vocab["i2w"], vocab["w2i"] = [], {}
    with codecs.open(path, "r", "utf-8") as f:
        first_line = True
        for line in f:
            if first_line:
                first_line = False
                vocab_size = int(line.strip().split()[0])
                size = int(line.rstrip().split()[1])
                matrix = np.zeros(shape=(vocab_size, size), dtype=np.float32)
                continue
            vec = line.strip().split()
            vocab["i2w"].append(vec[0])
            # vocab的length不断增加
            matrix[len(vocab["i2w"])-1, :] = np.array([float(x) for x in vec[1:]])
    for i, w in enumerate(vocab["i2w"]):
        vocab["w2i"][w] = i
    return matrix, vocab, size

1. 词表重复问题，是实际加载词向量中遇到的比较麻烦的问题，重复的词表致使没法用字典来索引每一个词对应的词向量，因此上一步的词向量加载，实际上应该考虑重复问题：

def load_dense_drop_repeat(path):
    vocab_size, size = 0, 0
    vocab = {}
    vocab["i2w"], vocab["w2i"] = [], {}
    count = 0
    with codecs.open(path, "r", "utf-8") as f:
        first_line = True
        for line in f:
            if first_line:
                first_line = False
                vocab_size = int(line.strip().split()[0])
                size = int(line.rstrip().split()[1])
                matrix = np.zeros(shape=(vocab_size, size), dtype=np.float32)
                continue
            vec = line.strip().split()
            if not vocab["w2i"].__contains__(vec[0]):
                vocab["w2i"][vec[0]] = count
                matrix[count, :] = np.array([float(x) for x in vec[1:]])
                count += 1
    for w, i in vocab["w2i"].items():
        vocab["i2w"].append(w)
    return matrix, vocab, size, len(vocab["i2w"])

1. 如何将获得的此向量矩阵matrix载入到torch中的embedding中？（上一步中，为了减小每次读matrix的耗时，能够将matrix用numpy保存到npy文件）:

emb = np.load(emb)
    print('emb的shape:', emb.shape)
    self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_size)
    self.embedding.weight.data.copy_(torch.from_numpy(emb))
    self.embedding.weight.requires_grad = True

4. 总结

总的来看Chinese-Word-Vectors预训练数据是有其价值的，减小了不少的训练资源。可是因为天然语言处理的文本自己具备很是大的噪声，很难保证词向量是完美的、不包含任何错字和重复。

在使用Chinese-Word-Vectors过程当中，尽可能要匹配好本身的需求。