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荐 词向量引入词性【原创代码】

程序员文章站 2023-09-04 18:09:09
文章目录摘要预设词性特征完整代码示例效果比较摘要对训练后的词向量,引入预设词性特征应用场景:关键词抽取提升、命名实体识别提升…大家可以根据自身业务场景来选择是否引入词性预设词性特征使用独热码,数值设计上是,希望提升词性相同或相近的词,打个比方:【果】和【瓜】都是名词,提升相似度;【吃】和【且】分别是动词和连词,不提升相似度;【文案】是名词,【策划】是动名词,相似度提升一丢丢。【唱歌】和【艺术】都是实词,也给予一丢丢丢的相似度提升补充:这个词性特征是根据语言学预设的,我们也可...

摘要

  • 对训练的词向量,引入预设词性特征
  • 应用场景:关键词抽取提升、命名实体识别提升…
  • 大家可以根据自身业务场景来选择是否引入词性

预设词性特征

使用独热码,数值设计上是,希望提升词性相同或相近的词,打个比方:
【果】和【瓜】都是名词,提升相似度;
【吃】和【且】分别是动词和连词,不提升相似度;
【文案】是名词,【策划】是动名词,相似度提升一丢丢。
【唱歌】和【艺术】都是实词,也给予一丢丢丢的相似度提升

荐
                                                        词向量引入词性【原创代码】

补充:这个词性特征是根据语言学预设的,我们也可以尝试用词向量来训练词性特征。

完整代码示例

from jieba.posseg import dt
import numpy as np, jieba
from gensim.models import Word2Vec

FLAG2VECTOR = {
    'a': [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    'ad': [0.6, 0, 0.4, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    'ag': [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    'an': [0.6, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.4, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    'b': [0.5, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.5, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    'c': [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    'd': [0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    'e': [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    'f': [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    'g': [0.2, 0, 0.1, 0, 0, 0.2, 0, 0.3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.2, 0],
    'i': [0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    'j': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    'l': [0, 0, 0, 0, 0, 0.6, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.4],
    'm': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    'mq': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.5, 0, 0, 0, 0, 0, 0.5, 0, 0, 0, 0, 0],
    'n': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    'ng': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    'nr': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.1, 0.9, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    'nrfg': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.1, 0.8, 0.1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    'nrt': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.1, 0.8, 0.1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    'ns': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.1, 0.1, 0.8, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    'nt': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.8, 0.1, 0.1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    'nz': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    'o': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    'p': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    'q': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
    'r': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0],
    's': [0, 0, 0, 0, 0.6, 0, 0, 0, 0, 0.4, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    't': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0],
    'u': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0],
    'v': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0],
    'vg': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0],
    'vn': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.5, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.5, 0],
    'x': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],  # 全0
    'y': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1],
    'z': [0.7, 0, 0.3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    'zg': [0.4, 0, 0.1, 0, 0, 0.1, 0, 0.3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.1, 0],
}
word2flag = lambda w: dt.word_tag_tab.get(w)  # 根据词获取词性
word2flag2vec = lambda w: FLAG2VECTOR.get(word2flag(w), FLAG2VECTOR['x'])  # 根据词获取词性,然后根据词性获取向量
dimension = FLAG2VECTOR['x'].__len__()  # 词性特征维度

"""词向量"""
SIZE = 100  # 词向量维度
WINDOW = 11


class Word2Vector:
    def __init__(self, texts):
        sentences = [jieba.lcut(text) for text in texts]  # 文本切分
        wv = Word2Vec(sentences, size=SIZE, window=WINDOW, min_count=1).wv  # 词向量训练
        self.index2word = wv.index2word
        fv = np.array([word2flag2vec(w) for w in wv.index2word])  # 词性矩阵
        self.vectors = wv.vectors  # 训练好的词矩阵
        self.vectors = np.concatenate((fv, self.vectors), axis=1)  # 词矩阵与词性矩阵拼接
        self.vectors = np.concatenate((np.zeros((1, SIZE + dimension)), self.vectors), axis=0)  # 拼接一个空向量:未登录词
        self.w2i = {w: i for i, w in enumerate(wv.index2word, 1)}  # 词 -> 词ID

    def w2v(self, w):
        """词 -> 向量"""
        return self.vectors[self.w2i.get(w, 0)]

    def cosine(self, w1, w2):
        """余弦相似度"""
        vec1, vec2 = self.w2v(w1), self.w2v(w2)
        return vec1 @ vec2 / (np.linalg.norm(vec1) * np.linalg.norm(vec2))

    def similar_by_word(self, word):
        """输入一个词,返回相似词"""
        return sorted(((self.cosine(w, word), w) for w in self.index2word), reverse=True)
if __name__ == '__main__':
    _m = Word2Vector('''
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    '''.strip().split())
    while True:
        try:
            for _similarity, _word in _m.similar_by_word(input('相似词模型:').strip())[:10]:
                print(word2flag(_word), _word, _similarity)
        except KeyError:
            pass

效果比较

拿了1.7万长文本(新闻)来训练,效果如下

荐
                                                        词向量引入词性【原创代码】

如第一个图示:
引入词性前,漂亮可以找出被修饰的名词,如小姑娘脸蛋酒窝
而引入词性后,找到的多是形容词。

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如第二个图示:
天然无添加的词向量制备可以找出相关的名词,如晶体等;
而引入词性后,找到的多是动词。

本文地址:https://blog.csdn.net/Yellow_python/article/details/107548264

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