pytorch中embedding词嵌入的作用

Embedding

词嵌入在 pytorch 中非常简单，只需要调用 torch.nn.Embedding(m, n) 就可以了，m 表示单词的总数目，n 表示词嵌入的维度，其实词嵌入就相当于是一个大矩阵，矩阵的每一行表示一个单词。

emdedding初始化

默认是随机初始化的

import torch
from torch import nn
from torch.autograd import Variable
# 定义词嵌入
embeds = nn.Embedding(2, 5) # 2 个单词，维度 5
# 得到词嵌入矩阵,开始是随机初始化的
torch.manual_seed(1)
embeds.weight
# 输出结果：
Parameter containing:
-0.8923 -0.0583 -0.1955 -0.9656  0.4224
 0.2673 -0.4212 -0.5107 -1.5727 -0.1232
[torch.FloatTensor of size 2x5]

如果从使用已经训练好的词向量，则采用

pretrained_weight = np.array(args.pretrained_weight)  # 已有词向量的numpy
self.embed.weight.data.copy_(torch.from_numpy(pretrained_weight))

embed的读取

读取一个向量。 
注意参数只能是LongTensor型的

# 访问第 50 个词的词向量
embeds = nn.Embedding(100, 10)
embeds(Variable(torch.LongTensor([50])))
# 输出：
Variable containing:
 0.6353  1.0526  1.2452 -1.8745 -0.1069  0.1979  0.4298 -0.3652 -0.7078  0.2642
[torch.FloatTensor of size 1x10]

读取多个向量。 
输入为两个维度(batch的大小，每个batch的单词个数)，输出则在两个维度上加上词向量的大小。

Input: LongTensor (N, W), N = mini-batch, W = number of indices to extract per mini-batch
Output: (N, W, embedding_dim)
见代码
 

# an Embedding module containing 10 tensors of size 3
embedding = nn.Embedding(10, 3)
# 每批取两组，每组四个单词
input = Variable(torch.LongTensor([[1,2,4,5],[4,3,2,9]]))
a = embedding(input) # 输出2*4*3
a[0],a[1]

输出：

(Variable containing:
 -1.2603  0.4337  0.4181
  0.4458 -0.1987  0.4971
 -0.5783  1.3640  0.7588
  0.4956 -0.2379 -0.7678
 [torch.FloatTensor of size 4x3], Variable containing:
 -0.5783  1.3640  0.7588
 -0.5313 -0.3886 -0.6110
  0.4458 -0.1987  0.4971
 -1.3768  1.7323  0.4816
 [torch.FloatTensor of size 4x3])