Standford CS224N-深度学习下的NLP学习笔记（不定期更新）

课程视频地址 https://www.youtube.com/watch?v=rmVRLeJRkl4&list=PLoROMvodv4rOSH4v6133s9LFPRHjEmbmJ

什么是NLP?

NLP就是自然语言处理natural language processing，基本上解决的就是计算机怎么理解人类语言的问题，实际应用中包括文本胜场，文本分类，机器翻译，甚至最近很火的ChatGPT等等需求都是由NLP完成的。

我在深度学习兴起前后，比较系统的学过NLP，比较传统的中文的NLP问题是刚才那些问题加上一个分词问题。我以前做过搜索服务，分词是我们很关心的问题。

Word2vec火起来的时候，我已经没怎么玩NLP了。

最近又开始有兴趣重新学在深度学习下的NLP，主要是由ChatGPT的大火以及它目前达到的水平造成的。

第一课主要是介绍了Word Vectors的概念。

我印象最深刻的是老师引用的，John Rupert Firth的一句话，他是，英国语言学家，伦敦学派创始人。

You shall know a word by the company it keeps.

John Rupert Firth 1957:11

这句话的意思是说，了解一个词应该看它和什么其他的词一起出现。换句话说，就是了解一个词要看它的上下文，它经常出现的上下文。

其实传统的NLP也是把一个词当作一个向量来处理的，但是这是一个稀疏的向量，比如我有1万篇语料，那么我们就把买个词表示成一个1万维的向量，每一维是0还是1，视这个词是否出现在这个语料里决定。

比如，下面的表示就代表，motel出现在了第11个语料，而hotel出现在第9个语料里。

这样的方法其实解决了很多传统思路下的NLP问题。

但是深度学习下的NLP的开始是把一个词的含义用它前后出现的词来理解，形成Word Vectors。就像John Rupert Firth说的那样。

John Rupert Firth说的这句话是在1957年，但是最近几年，Word Vectors、深度学习才真的能把这样的认识变成计算机的数据机构，变成可以计算的东西。这让我想到，我们可以有很多灵感，但是这些东西是否能给人类带来贡献，需要科技到达某个水平去把我们的灵感变成现实，或者释放出巨大的能量，或者干脆告诉我们这些根本就是错的。光有这些灵感并无用。

另外John Rupert Firth的这句话，我认为跟我倡导的学习语言的理念其实也很接近。你背单词，你背词典的解释，其实是一种机械的对词语的理解。事实上，我们对母语的大多数词汇的理解，都是在使用中，在它的使用场景中理解的。我们有时候可以不知道一个词在词典中的确切意思，但是因为它每每都出现在某个上下文里面，我们就可以自然的获得对这个词汇的理解。

老师提供了如下的Python代码，

import numpy as np

%matplotlib inline
import matplotlib as plt
plt.style.use('ggplot')

from sklearn.decomposition import PCA

import gensim.downloader as api
from gensim.models import KeyedVectors

model = api.load("glove-wiki-gigaword-100")

这个代码，使用了Gensim（1）。Gensim并不是深度学习哭，但是包含了word vector的实现。数据用了斯坦福自己的GloVe（2）的word vector数据。

加载了model以后，就可以用model来观察和研究词之间的关系。比较简单的，我们可以看跟面包关系比较紧密的东西有什么：

model.most_similar(["bread"]

[('flour', 0.7654520869255066),
 ('baked', 0.7607272863388062),
 ('cake', 0.7605516910552979),
 ('loaf', 0.7457114458084106),
 ('toast', 0.7397798895835876),
 ('cheese', 0.7374635338783264),
 ('potato', 0.7367483973503113),
 ('butter', 0.7279618978500366),
 ('potatoes', 0.7085272669792175),
 ('pasta', 0.7071877717971802)]

输出的这些词分别是flour – 面粉， baked – 烘焙， cake – 蛋糕 loaf – 一条面包， toast – 烤面包， cheese – 奶酪， potato – 土豆， butter – 黄油， potatoes – 土豆， pasta – 面条。

我们也可以看跟coffee关系紧密的是什么：

model.most_similar(["coffee"]

[('tea', 0.77326899766922),
 ('drinks', 0.7287518978118896),
 ('beer', 0.7253385186195374),
 ('cocoa', 0.7026591300964355),
 ('wine', 0.7002726793289185),
 ('drink', 0.6990923881530762),
 ('corn', 0.6825440526008606),
 ('sugar', 0.6775094270706177),
 ('bread', 0.6727856993675232),
 ('fruit', 0.667149007320404)]

但是，因为这些都是word vector词向量，向量是可以进行运算的，在空间上加减可以得到很有意思的结果。下图的例子是

我们知道king的向量和man的向量有关系，如果我们把king的向量减去一个man得到了一个新的起点，然后加上一个woman，结果就可能会得到gueen的结果。代码如下：

model.most_similar(positive=["king","woman"],negative=["man"])

[('queen', 0.7698541283607483),
 ('monarch', 0.6843380331993103),
 ('throne', 0.6755736470222473),
 ('daughter', 0.6594556570053101),
 ('princess', 0.6520534157752991),
 ('prince', 0.6517034769058228),
 ('elizabeth', 0.6464518308639526),
 ('mother', 0.631171703338623),
 ('emperor', 0.6106470823287964),
 ('wife', 0.6098655462265015)]

most_similar的positive参数里面放上两个词，king和woman等于这两个向量相加，negative放入man，等于在结果向量减去man。结果第一个就是queen。

类似的研究或者游戏，我们可以继续做，都很好玩。

model.most_similar(positive=["coffee","china"],negative=["usa"]) [('tea', 0.6365849375724792), ('fruit', 0.6253646016120911), ('chinese', 0.5799036622047424), ('food', 0.5783675312995911), ('grain', 0.577540397644043), ('vegetables', 0.5578237771987915), ('prices', 0.5492344498634338), ('fruits', 0.5417575836181641), ('export', 0.5401189923286438), ('vegetable', 0.5384897589683533)]

model.most_similar(positive=["king","china"],negative=["england"]) [('jiang', 0.6718781590461731), ('chinese', 0.657663106918335), ('wu', 0.6562906503677368), ('li', 0.6415701508522034), ('zhu', 0.6260422468185425), ('liu', 0.6097914576530457), ('beijing', 0.6078009605407715), ('qin', 0.6032587289810181), ('zemin', 0.6009712815284729), ('chen', 0.5993086099624634)]

model.most_similar(positive=["president","china"],negative=["usa"]) [('jiang', 0.7173388600349426), ('hu', 0.7164437770843506), ('government', 0.6859283447265625), ('jintao', 0.6816513538360596), ('zemin', 0.6663808822631836), ('chinese', 0.6555445194244385), ('chen', 0.6504189372062683), ('beijing', 0.6466312408447266), ('taiwan', 0.627478837966919), ('administration', 0.6196395754814148)]

Notes：

1. Gensim是一个用于自然语言处理（NLP）的开源 Python 库。它提供了用于文本相似性分析、主题模型、文本转化和聚类的工具。Gensim 借鉴了许多有效的 NLP 技术，包括 Latent Semantic Analysis（LSA）、Latent Dirichlet Allocation（LDA）和 Random Projections（RP）。
   
   Gensim 的目标是为用户提供一个简单易用的工具，帮助用户在文本数据上执行高效的 NLP 任务。 Gensim 使用简单的命令行界面，使用户可以轻松地处理大型文本集合，并使用少量的代码实现复杂的 NLP 任务。
2. GloVe（Global Vectors for Word Representation）是一种用于词嵌入（word embedding）的技术。它通过在语料库中统计每个单词和其他单词的共现次数，然后通过最小二乘法将单词映射到低维空间的向量（即词嵌入）的过程来工作。
   GloVe的优势在于它能够保留单词之间的关系，这使得它很适合用于自然语言处理（NLP）任务，例如文本分类、机器翻译等。它也比较通用，能够应用于多种语言，并且计算效率高。GloVe是一种流行的词嵌入技术，并且已经被广泛应用于自然语言处理领域。它能够提供有效且较为通用的词嵌入，是许多自然语言处理系统的首选。