Точность модели скип-грамма (word2ve c) для сходства слов с использованием набора данных коричневого цвета (NLTK) - PullRequest
Новая
       28

Точность модели скип-грамма (word2ve c) для сходства слов с использованием набора данных коричневого цвета (NLTK)

0 голосов
/ 30 января 2020

Я хочу создать матрицу сходства на основе коричневого набора данных из библиотеки NLTK. Проблема в том, что потери 

tf.reduce_mean(tf.nn.sampled_softmax_loss(weights = softmax_weight, biases = softmax_bias, inputs = embed,
                  labels = y, num_sampled = num_sampled, num_classes = num_words))

уменьшаются с 4,2 до 2,0, а затем начинаются до go вверх и вниз. Вопрос в том, как я могу улучшить точность своей модели?

Вот мой полный код: 

import pandas as pd
import numpy as np
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.layers import Embedding,Layer
from tensorflow.keras import Model
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from numpy.random import choice
import random
from itertools import repeat
import tensorflow as tf
import nltk
import re
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.corpus import brown
import string
nltk.download('brown')
nltk.download('stopwords')


#Dataset loading and preparation:
dataset = brown.sents()

punct = list(string.punctuation)
punct.append("``")
punct.append("''")
punct.append("--")
stops = set(stopwords.words("english")) 

dataset = [[word.lower() for word in sentence if word not in punct and word.lower() not in stops] for sentence in dataset] 


#tokenization
tokenizer = Tokenizer(num_words = 5000)
tokenizer.fit_on_texts(dataset)

word2index = tokenizer.word_index
index_word = tokenizer.index_word

total_words = 5000

data_prep = tokenizer.texts_to_sequences(dataset) 
data_prep = [sentence for sentence in data_prep if len(sentence) >2] 

#word2vec
def word2vec_preparation(data,window_size,num_skips):
    grams = []
    context = []
    target = []

    assert window_size >= 1,'windows_size argument is <1!'
    assert num_skips >= 1,'num_skips argument <1!'
    for sentence in data:
        if len(sentence) - window_size > 1:
            #print(sentence)

            for i in range(len(sentence)):
                if i - window_size < 0:
                    gram = sentence[i+1:i+window_size + 1]
                    check = num_skips - len(set(gram))
                    #print(gram)
                    grams.append(gram)
                    if check > 0:
                        context.extend(random.sample(set(gram), len(set(gram))))
                        target.extend(repeat(sentence[i], len(set(gram))))
                    else:
                        context.extend(random.sample(set(gram), num_skips))
                        target.extend(repeat(sentence[i], num_skips))

                elif i + window_size > len(sentence) -1:
                    gram = sentence[i-window_size:i]
                    check = num_skips - len(set(gram))
                    #print(gram)
                    grams.append(gram)
                    if check > 0:
                        context.extend(random.sample(set(gram), len(set(gram))))
                        target.extend(repeat(sentence[i], len(set(gram))))
                    else:
                        context.extend(random.sample(set(gram), num_skips))
                        target.extend(repeat(sentence[i], num_skips))

                else:
                    gram = sentence[i-window_size:i] + sentence[i+1:i+window_size + 1]
                    check = num_skips - len(set(gram))
                    #print(gram)
                    grams.append(gram)
                    if check > 0:
                        context.extend(random.sample(set(gram), len(set(gram))))
                        target.extend(repeat(sentence[i], len(set(gram))))
                    else:
                        context.extend(random.sample(set(gram), num_skips))
                        target.extend(repeat(sentence[i], num_skips))

        #print('----------------------')

    return grams, context, target

grams,context,target = word2vec_preparation(data_prep,window_size = 2,num_skips = 3)

target = np.array(target,dtype= np.int64)
context = np.array(context,dtype= np.int64)


context = context.reshape(len(context),1)
dataset_train = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((target, context))
dataset_train = dataset_train.shuffle(buffer_size=1024).batch(64)

#Parameters:
num_words = 5000
embed_size = 300
num_sampled = 64
initializer_softmax = tf.keras.initializers.GlorotUniform()
#Variables:
embeddings_weight = tf.Variable(tf.random.uniform([num_words,embed_size],-1.0,1.0))
softmax_weight = tf.Variable(initializer_softmax([num_words,embed_size]))
softmax_bias = tf.Variable(initializer_softmax([num_words]))

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0001)

@tf.function
def training(X,y):
  with tf.GradientTape() as tape:
    embed = tf.nn.embedding_lookup(embeddings_weight,X)#embeddings_weight are parameters and X is a collection of indecies for looking up in the embedding table
    loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sampled_softmax_loss(weights = softmax_weight, biases = softmax_bias, inputs = embed,
                  labels = y, num_sampled = num_sampled, num_classes = num_words))
  variables = [embeddings_weight,softmax_weight,softmax_bias]  
  gradients = tape.gradient(loss,variables)
  optimizer.apply_gradients(zip(gradients,variables))
  return loss
  #tf.print('Loss:',loss)



EPOCHS = 100

for epoch in range(EPOCHS):
  for step, (X,y) in enumerate(dataset_train):
    loss = training(X,y)
  tf.print('Epoch:',epoch + 1, 'loss:',loss)

1 Ответ

0 голосов
/ 30 января 2020

Заявленные потери не являются золотым стандартом полезности модели - фактическое тестирование результирующих векторов слов по сравнению с реальным использованием составляет.

И, имея плато потерь (затем дрожание вверх-вниз) ) является естественным и ожидаемым поведением такого рода оптимизации. (Модель никогда не будет идеальной при прогнозировании обучающих данных, если только она не будет чрезмерно завышена для данных - в этом случае она будет «перегружена» обучающими данными и, вероятно, не справится с реальными задачами.) Вы хотите, чтобы потери для каждого были такими низкими, как это возможно, учитывая определенный алгоритм и параметры модели - не 0.0.

В вашем коде могут быть другие ошибки, которые я не рассматривал. Я бы предложил использовать готовую отлаженную реализацию Word2Vec - либо напрямую, либо, если это действительно важно (возможно, в целях обучения), использовать собственную реализацию, в качестве эталона, по которому можно судить, является ли ваш код за работой.

...