# 如何使用 Keras 將詞嵌入層用于深度學習
> 原文: [https://machinelearningmastery.com/use-word-embedding-layers-deep-learning-keras/](https://machinelearningmastery.com/use-word-embedding-layers-deep-learning-keras/)
詞嵌入提供了單詞及其相對含義的密集表示。
它們是對簡單包含的單詞模型表示中使用的稀疏表示的改進。
可以從文本數據中學習詞嵌入,并在項目中重用。它們也可以作為在文本數據上擬合神經網絡的一部分來學習。
在本教程中,您將了解如何使用詞嵌入在 Python 中使用 Keras 進行深度學習。
完成本教程后,您將了解:
* 關于字嵌入和 Keras 通過嵌入層支持字嵌入。
* 如何在擬合神經網絡時學習單詞嵌入。
* 如何在神經網絡中使用預先訓練的單詞嵌入。
讓我們開始吧。
* **2018 年 2 月更新**:修復了由于底層 API 發生變化而導致的錯誤。

如何使用 Keras
使用詞嵌入層深度學習照片由 [thisguy](https://www.flickr.com/photos/davebloggs007/36375879215/) 拍攝,保留一些權利。
## 教程概述
本教程分為 3 個部分;他們是:
1. 單詞嵌入
2. Keras 嵌入層
3. 學習嵌入的示例
4. 使用預訓練 GloVe 嵌入的示例
## 1.單詞嵌入
單詞嵌入是使用密集向量表示來表示單詞和文檔的一類方法。
它是對傳統的詞袋模型編碼方案的改進,其中使用大的稀疏向量來表示每個單詞或者對向量中的每個單詞進行評分以表示整個詞匯表。這些表示是稀疏的,因為詞匯量很大,并且給定的單詞或文檔將由主要由零值組成的大向量表示。
相反,在嵌入中,單詞由密集向量表示,其中向量表示單詞到連續向量空間的投影。
向量空間中的單詞的位置是從文本中學習的,并且基于在使用單詞時圍繞單詞的單詞。
學習向量空間中的單詞的位置被稱為其嵌入。
從文本中學習單詞嵌入的兩種流行方法示例包括:
* Word2Vec。
* 手套。
除了這些精心設計的方法之外,還可以學習單詞嵌入作為深度學習模型的一部分。這可能是一種較慢的方法,但可以將模型定制為特定的訓練數據集。
## 2\. Keras 嵌入層
Keras 提供[嵌入](https://keras.io/layers/embeddings/#embedding)層,可用于文本數據上的神經網絡。
它要求輸入數據是整數編碼的,以便每個單詞由唯一的整數表示。該數據準備步驟可以使用 Keras 提供的 [Tokenizer API](https://keras.io/preprocessing/text/#tokenizer) 來執行。
使用隨機權重初始化嵌入層,并將學習訓練數據集中所有單詞的嵌入。
它是一個靈活的層,可以以多種方式使用,例如:
* 它可以單獨用于學習可以保存并在以后用于其他模型的單詞嵌入。
* 它可以用作深度學習模型的一部分,其中嵌入與模型本身一起被學習。
* 它可以用于加載預訓練的單詞嵌入模型,一種轉移學習。
嵌入層被定義為網絡的第一個隱藏層。它必須指定 3 個參數:
它必須指定 3 個參數:
* **input_dim** :這是文本數據中詞匯表的大小。例如,如果您的數據整數編碼為 0-10 之間的值,那么詞匯表的大小將為 11 個單詞。
* **output_dim** :這是將嵌入單詞的向量空間的大小。它為每個單詞定義了該層的輸出向量的大小。例如,它可以是 32 或 100 甚至更大。測試問題的不同值。
* **input_length** :這是輸入序列的長度,正如您為 Keras 模型的任何輸入層定義的那樣。例如,如果所有輸入文檔都包含 1000 個單詞,則為 1000。
例如,下面我們定義具有 200 的詞匯表的嵌入層(例如,從 0 到 199 的整數編碼的單詞),其中將嵌入單詞的 32 維的向量空間,以及每個具有 50 個單詞的輸入文檔。
```py
e = Embedding(200, 32, input_length=50)
```
嵌入層具有學習的權重。如果將模型保存到文件,則將包括嵌入層的權重。
_ 嵌入 _ 層的輸出是 2D 向量,在輸入的單詞序列(輸入文檔)中為每個單詞嵌入一個。
如果您希望將 _Dense_ 層直接連接到嵌入層,則必須先使用 _Flatten_ 層將 2D 輸出矩陣展平為 1D 向量。
現在,讓我們看看我們如何在實踐中使用嵌入層。
## 3.學習嵌入的示例
在本節中,我們將看看如何在將神經網絡擬合到文本分類問題時學習單詞嵌入。
我們將定義一個小問題,其中我們有 10 個文本文檔,每個文檔都有一個學生提交的工作評論。每個文本文檔被分類為正“1”或負“0”。這是一個簡單的情感分析問題。
首先,我們將定義文檔及其類標簽。
```py
# define documents
docs = ['Well done!',
'Good work',
'Great effort',
'nice work',
'Excellent!',
'Weak',
'Poor effort!',
'not good',
'poor work',
'Could have done better.']
# define class labels
labels = array([1,1,1,1,1,0,0,0,0,0])
```
接下來,我們可以整數編碼每個文檔。這意味著作為輸入,嵌入層將具有整數序列。我們可以嘗試其他更復雜的單詞模型編碼,如計數或 TF-IDF。
Keras 提供 [one_hot()函數](https://keras.io/preprocessing/text/#one_hot),它將每個單詞的散列創建為有效的整數編碼。我們將估計 50 的詞匯量,這比減少哈希函數碰撞的概率要大得多。
```py
# integer encode the documents
vocab_size = 50
encoded_docs = [one_hot(d, vocab_size) for d in docs]
print(encoded_docs)
```
序列具有不同的長度,Keras 更喜歡輸入以進行向量化,并且所有輸入具有相同的長度。我們將填充所有輸入序列的長度為 4.再次,我們可以使用內置的 Keras 函數,在這種情況下 [pad_sequences()函數](https://keras.io/preprocessing/sequence/#pad_sequences)。
```py
# pad documents to a max length of 4 words
max_length = 4
padded_docs = pad_sequences(encoded_docs, maxlen=max_length, padding='post')
print(padded_docs)
```
我們現在準備將我們的 _ 嵌入 _ 層定義為我們的神經網絡模型的一部分。
_ 嵌入 _ 的詞匯量為 50,輸入長度為 4.我們將選擇 8 維的小嵌入空間。
該模型是一個簡單的二元分類模型。重要的是,_ 嵌入 _ 層的輸出將是 4 個向量,每個維度為 8 維,每個單詞一個。我們將其展平為一個 32 元素向量,以傳遞給 _Dense_ 輸出層。
```py
# define the model
model = Sequential()
model.add(Embedding(vocab_size, 8, input_length=max_length))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# compile the model
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc'])
# summarize the model
print(model.summary())
```
最后,我們可以擬合和評估分類模型。
```py
# fit the model
model.fit(padded_docs, labels, epochs=50, verbose=0)
# evaluate the model
loss, accuracy = model.evaluate(padded_docs, labels, verbose=0)
print('Accuracy: %f' % (accuracy*100))
```
完整的代碼清單如下。
```py
from numpy import array
from keras.preprocessing.text import one_hot
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import Flatten
from keras.layers.embeddings import Embedding
# define documents
docs = ['Well done!',
'Good work',
'Great effort',
'nice work',
'Excellent!',
'Weak',
'Poor effort!',
'not good',
'poor work',
'Could have done better.']
# define class labels
labels = array([1,1,1,1,1,0,0,0,0,0])
# integer encode the documents
vocab_size = 50
encoded_docs = [one_hot(d, vocab_size) for d in docs]
print(encoded_docs)
# pad documents to a max length of 4 words
max_length = 4
padded_docs = pad_sequences(encoded_docs, maxlen=max_length, padding='post')
print(padded_docs)
# define the model
model = Sequential()
model.add(Embedding(vocab_size, 8, input_length=max_length))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# compile the model
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc'])
# summarize the model
print(model.summary())
# fit the model
model.fit(padded_docs, labels, epochs=50, verbose=0)
# evaluate the model
loss, accuracy = model.evaluate(padded_docs, labels, verbose=0)
print('Accuracy: %f' % (accuracy*100))
```
首先運行該示例打印整數編碼的文檔。
```py
[[6, 16], [42, 24], [2, 17], [42, 24], [18], [17], [22, 17], [27, 42], [22, 24], [49, 46, 16, 34]]
```
然后打印每個文檔的填充版本,使它們均勻長度。
```py
[[ 6 16 0 0]
[42 24 0 0]
[ 2 17 0 0]
[42 24 0 0]
[18 0 0 0]
[17 0 0 0]
[22 17 0 0]
[27 42 0 0]
[22 24 0 0]
[49 46 16 34]]
```
定義網絡后,將打印層的摘要。我們可以看到,正如預期的那樣,嵌入層的輸出是一個 4×8 矩陣,并且由 Flatten 層壓縮為 32 個元素的向量。
```py
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
embedding_1 (Embedding) (None, 4, 8) 400
_________________________________________________________________
flatten_1 (Flatten) (None, 32) 0
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense) (None, 1) 33
=================================================================
Total params: 433
Trainable params: 433
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
```
最后,打印訓練模型的準確性,表明它完美地學習了訓練數據集(這并不奇怪)。
```py
Accuracy: 100.000000
```
您可以將已學習的權重從嵌入層保存到文件中,以便以后在其他模型中使用。
您通常也可以使用此模型對在測試數據集中看到的具有相同類型詞匯的其他文檔進行分類。
接下來,讓我們看看在 Keras 中加載預先訓練好的單詞嵌入。
## 4.使用預訓練 GloVe 嵌入的示例
Keras 嵌入層還可以使用在其他地方學習的單詞嵌入。
在自然語言處理領域中常見的是學習,保存和免費提供單詞嵌入。
例如,GloVe 方法背后的研究人員在其公共領域許可下發布的網站上提供了一套預先訓練過的單詞嵌入。看到:
* [GloVe:用于詞表示的全局向量](https://nlp.stanford.edu/projects/glove/)
最小的嵌入包是 822Mb,稱為“_ 手套.6B.zip_ ”。它是在 10 億個令牌(單詞)的數據集上訓練的,詞匯量為 40 萬字。有一些不同的嵌入向量大小,包括 50,100,200 和 300 維度。
您可以下載這個嵌入集合,我們可以使用訓練數據集中單詞的訓練前嵌入的權重對 Keras _ 嵌入 _ 層進行播種。
這個例子的靈感來自 Keras 項目中的一個例子: [pretrained_word_embeddings.py](https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/pretrained_word_embeddings.py) 。
下載并解壓縮后,您將看到一些文件,其中一個是“ _glove.6B.100d.txt_ ”,其中包含 100 維版本的嵌入。
如果您查看文件內部,您將看到一個標記(單詞),后面跟著每行的權重(100 個數字)。例如,下面是嵌入 ASCII 文本文件的第一行,顯示“”的嵌入。
```py
the -0.038194 -0.24487 0.72812 -0.39961 0.083172 0.043953 -0.39141 0.3344 -0.57545 0.087459 0.28787 -0.06731 0.30906 -0.26384 -0.13231 -0.20757 0.33395 -0.33848 -0.31743 -0.48336 0.1464 -0.37304 0.34577 0.052041 0.44946 -0.46971 0.02628 -0.54155 -0.15518 -0.14107 -0.039722 0.28277 0.14393 0.23464 -0.31021 0.086173 0.20397 0.52624 0.17164 -0.082378 -0.71787 -0.41531 0.20335 -0.12763 0.41367 0.55187 0.57908 -0.33477 -0.36559 -0.54857 -0.062892 0.26584 0.30205 0.99775 -0.80481 -3.0243 0.01254 -0.36942 2.2167 0.72201 -0.24978 0.92136 0.034514 0.46745 1.1079 -0.19358 -0.074575 0.23353 -0.052062 -0.22044 0.057162 -0.15806 -0.30798 -0.41625 0.37972 0.15006 -0.53212 -0.2055 -1.2526 0.071624 0.70565 0.49744 -0.42063 0.26148 -1.538 -0.30223 -0.073438 -0.28312 0.37104 -0.25217 0.016215 -0.017099 -0.38984 0.87424 -0.72569 -0.51058 -0.52028 -0.1459 0.8278 0.27062
```
與前一節一樣,第一步是定義示例,將它們編碼為整數,然后將序列填充為相同的長度。
在這種情況下,我們需要能夠將單詞映射到整數以及將整數映射到單詞。
Keras 提供了一個 [Tokenizer](https://keras.io/preprocessing/text/#tokenizer) 類,它可以適應訓練數據,可以通過調用 _Tokenizer_ 類上的 _texts_to_sequences()_ 方法將文本轉換為序列,并提供對 _word_index_ 屬性中單詞到整數的字典映射的訪問。
```py
# define documents
docs = ['Well done!',
'Good work',
'Great effort',
'nice work',
'Excellent!',
'Weak',
'Poor effort!',
'not good',
'poor work',
'Could have done better.']
# define class labels
labels = array([1,1,1,1,1,0,0,0,0,0])
# prepare tokenizer
t = Tokenizer()
t.fit_on_texts(docs)
vocab_size = len(t.word_index) + 1
# integer encode the documents
encoded_docs = t.texts_to_sequences(docs)
print(encoded_docs)
# pad documents to a max length of 4 words
max_length = 4
padded_docs = pad_sequences(encoded_docs, maxlen=max_length, padding='post')
print(padded_docs)
```
接下來,我們需要將整個 GloVe 字嵌入文件作為嵌入數組的字典加載到內存中。
```py
# load the whole embedding into memory
embeddings_index = dict()
f = open('glove.6B.100d.txt')
for line in f:
values = line.split()
word = values[0]
coefs = asarray(values[1:], dtype='float32')
embeddings_index[word] = coefs
f.close()
print('Loaded %s word vectors.' % len(embeddings_index))
```
這很慢。最好過濾訓練數據中唯一單詞的嵌入。
接下來,我們需要為訓練數據集中的每個單詞創建一個嵌入矩陣。我們可以通過枚舉 _Tokenizer.word_index_ 中的所有唯一單詞并從加載的 GloVe 嵌入中定位嵌入權重向量來實現。
結果是僅在我們將在訓練期間看到的單詞的權重矩陣。
```py
# create a weight matrix for words in training docs
embedding_matrix = zeros((vocab_size, 100))
for word, i in t.word_index.items():
embedding_vector = embeddings_index.get(word)
if embedding_vector is not None:
embedding_matrix[i] = embedding_vector
```
現在我們可以像以前一樣定義我們的模型,擬合并評估它。
關鍵的區別在于嵌入層可以使用 GloVe 字嵌入權重進行播種。我們選擇了 100 維版本,因此必須在 _output_dim_ 設置為 100 的情況下定義嵌入層。最后,我們不想更新此模型中的學習單詞權重,因此我們將設置 _]模型的可訓練 _ 屬性為 _False_ 。
```py
e = Embedding(vocab_size, 100, weights=[embedding_matrix], input_length=4, trainable=False)
```
下面列出了完整的工作示例。
```py
from numpy import array
from numpy import asarray
from numpy import zeros
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import Flatten
from keras.layers import Embedding
# define documents
docs = ['Well done!',
'Good work',
'Great effort',
'nice work',
'Excellent!',
'Weak',
'Poor effort!',
'not good',
'poor work',
'Could have done better.']
# define class labels
labels = array([1,1,1,1,1,0,0,0,0,0])
# prepare tokenizer
t = Tokenizer()
t.fit_on_texts(docs)
vocab_size = len(t.word_index) + 1
# integer encode the documents
encoded_docs = t.texts_to_sequences(docs)
print(encoded_docs)
# pad documents to a max length of 4 words
max_length = 4
padded_docs = pad_sequences(encoded_docs, maxlen=max_length, padding='post')
print(padded_docs)
# load the whole embedding into memory
embeddings_index = dict()
f = open('../glove_data/glove.6B/glove.6B.100d.txt')
for line in f:
values = line.split()
word = values[0]
coefs = asarray(values[1:], dtype='float32')
embeddings_index[word] = coefs
f.close()
print('Loaded %s word vectors.' % len(embeddings_index))
# create a weight matrix for words in training docs
embedding_matrix = zeros((vocab_size, 100))
for word, i in t.word_index.items():
embedding_vector = embeddings_index.get(word)
if embedding_vector is not None:
embedding_matrix[i] = embedding_vector
# define model
model = Sequential()
e = Embedding(vocab_size, 100, weights=[embedding_matrix], input_length=4, trainable=False)
model.add(e)
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# compile the model
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc'])
# summarize the model
print(model.summary())
# fit the model
model.fit(padded_docs, labels, epochs=50, verbose=0)
# evaluate the model
loss, accuracy = model.evaluate(padded_docs, labels, verbose=0)
print('Accuracy: %f' % (accuracy*100))
```
運行示例可能需要更長的時間,但后來證明它能夠適應這個簡單的問題。
```py
[[6, 2], [3, 1], [7, 4], [8, 1], [9], [10], [5, 4], [11, 3], [5, 1], [12, 13, 2, 14]]
[[ 6 2 0 0]
[ 3 1 0 0]
[ 7 4 0 0]
[ 8 1 0 0]
[ 9 0 0 0]
[10 0 0 0]
[ 5 4 0 0]
[11 3 0 0]
[ 5 1 0 0]
[12 13 2 14]]
Loaded 400000 word vectors.
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
embedding_1 (Embedding) (None, 4, 100) 1500
_________________________________________________________________
flatten_1 (Flatten) (None, 400) 0
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense) (None, 1) 401
=================================================================
Total params: 1,901
Trainable params: 401
Non-trainable params: 1,500
_________________________________________________________________
Accuracy: 100.000000
```
在實踐中,我鼓勵您嘗試使用經過預先訓練的嵌入來學習單詞嵌入,該嵌入是固定的并且嘗試在預訓練嵌入之上進行學習。
了解哪種方法最適合您的具體問題。
## 進一步閱讀
如果您要深入了解,本節將提供有關該主題的更多資源。
* [詞嵌入維基百科](https://en.wikipedia.org/wiki/Word_embedding)
* [Keras 嵌入層 API](https://keras.io/layers/embeddings/#embedding)
* [在 Keras 模型中使用預訓練的字嵌入](https://blog.keras.io/using-pre-trained-word-embeddings-in-a-keras-model.html),2016
* [在 Keras](https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/pretrained_word_embeddings.py) 中使用預先訓練的 GloVe 嵌入的示例
* [GloVe 嵌入](https://nlp.stanford.edu/projects/glove/)
* [詞匯嵌入概述及其與分布式語義模型的聯系](http://blog.aylien.com/overview-word-embeddings-history-word2vec-cbow-glove/),2016
* [Deep Learning,NLP 和 Representations](http://colah.github.io/posts/2014-07-NLP-RNNs-Representations/) ,2014
## 摘要
在本教程中,您了解了如何使用詞嵌入在 Python 中使用 Keras 進行深度學習。
具體來說,你學到了:
* 關于字嵌入和 Keras 通過嵌入層支持字嵌入。
* 如何在擬合神經網絡時學習單詞嵌入。
* 如何在神經網絡中使用預先訓練的單詞嵌入。
你有任何問題嗎?
在下面的評論中提出您的問題,我會盡力回答。
- Machine Learning Mastery 應用機器學習教程
- 5競爭機器學習的好處
- 過度擬合的簡單直覺,或者為什么測試訓練數據是一個壞主意
- 特征選擇簡介
- 應用機器學習作為一個搜索問題的溫和介紹
- 為什么應用機器學習很難
- 為什么我的結果不如我想的那么好?你可能過度擬合了
- 用ROC曲線評估和比較分類器表現
- BigML評論:發現本機學習即服務平臺的聰明功能
- BigML教程:開發您的第一個決策樹并進行預測
- 構建生產機器學習基礎設施
- 分類準確性不夠:可以使用更多表現測量
- 一種預測模型的巧妙應用
- 機器學習項目中常見的陷阱
- 數據清理:將凌亂的數據轉換為整潔的數據
- 機器學習中的數據泄漏
- 數據,學習和建模
- 數據管理至關重要以及為什么需要認真對待它
- 將預測模型部署到生產中
- 參數和超參數之間有什么區別?
- 測試和驗證數據集之間有什么區別?
- 發現特征工程,如何設計特征以及如何獲得它
- 如何開始使用Kaggle
- 超越預測
- 如何在評估機器學習算法時選擇正確的測試選項
- 如何定義機器學習問題
- 如何評估機器學習算法
- 如何獲得基線結果及其重要性
- 如何充分利用機器學習數據
- 如何識別數據中的異常值
- 如何提高機器學習效果
- 如何在競爭機器學習中踢屁股
- 如何知道您的機器學習模型是否具有良好的表現
- 如何布局和管理您的機器學習項目
- 如何為機器學習準備數據
- 如何減少最終機器學習模型中的方差
- 如何使用機器學習結果
- 如何解決像數據科學家這樣的問題
- 通過數據預處理提高模型精度
- 處理機器學習的大數據文件的7種方法
- 建立機器學習系統的經驗教訓
- 如何使用機器學習清單可靠地獲得準確的預測(即使您是初學者)
- 機器學習模型運行期間要做什么
- 機器學習表現改進備忘單
- 來自世界級從業者的機器學習技巧:Phil Brierley
- 模型預測精度與機器學習中的解釋
- 競爭機器學習的模型選擇技巧
- 機器學習需要多少訓練數據?
- 如何系統地規劃和運行機器學習實驗
- 應用機器學習過程
- 默認情況下可重現的機器學習結果
- 10個實踐應用機器學習的標準數據集
- 簡單的三步法到最佳機器學習算法
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- 使用探索性數據分析了解您的問題并獲得更好的結果
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- 為什么One-Hot在機器學習中編碼數據?
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- 所以,你正在研究機器學習問題......
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- 10 個用于 Amazon Web Services 深度學習的命令行秘籍
- 機器學習卷積神經網絡的速成課程
- 如何在 Python 中使用 Keras 進行深度學習的度量
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- 你所知道的深度學習是一種謊言
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- 評估 Keras 中深度學習模型的表現
- 如何評價深度學習模型的技巧
- 小批量梯度下降的簡要介紹以及如何配置批量大小
- 在 Keras 中獲得深度學習幫助的 9 種方法
- 如何使用 Keras 在 Python 中網格搜索深度學習模型的超參數
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- 如何用 Keras 進行預測
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- 8 個深度學習的鼓舞人心的應用
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