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总结：

之前有学习过文本预处理的环节，对文本处理的主要方式有以下三种：

1：词袋模型（one-hot编码）

2：TF-IDF

3：Word2Vec(词向量)

详细介绍及中英文分词详见pytorch文本分类（一）：文本预处理

上期主要介绍one-hot编码示例流程（词汇表 -> 文本序列 -> One-hot编码）手撕模式 + 直接调用现成的词袋模型（CountVectorizer）

本期将简单介绍一下TF-IDF 与 one-hot编码的区别与联系，并主要介绍词嵌入（Word Embedding）

one-hot编码和TF-IDF的区别与联系

词袋模型（Bag of Words）中的one-hot编码和TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）都是用于文本数据表示的方法，但它们在具体实现和用途上有所不同。以下是两者的区别与联系：

区别

1. 定义和计算方式：

   • One-hot编码：

     • 定义：对每个词汇构建一个向量，每个向量的长度等于词汇表的大小，在词汇表中该词汇对应的位置标记为1，其余位置标记为0。
     • 计算：如果词汇表有n个词，某个词w在词汇表中的位置是i，则w的one-hot编码为一个长度为n的向量，第i位为1，其余为0。

   • TF-IDF：

     • 定义：一种加权方式，通过考虑词频（Term Frequency, TF）和逆文档频率（Inverse Document Frequency, IDF）来衡量词的重要性。
     • 计算：
       • TF：某词在文档中的出现次数除以该文档中的总词数。
       • IDF：某词在所有文档中出现的文档数的对数值的倒数，通常表示为 (\text{IDF}(t) = \log(\frac{N}{1 + n_t}))，其中N是文档总数，(n_t)是包含词t的文档数。
       • TF-IDF：( \text{TF-IDF}(t, d) = \text{TF}(t, d) \times \text{IDF}(t) )。

2. 结果表示：

   • One-hot编码：结果是一个高维且稀疏的向量，向量中只有一个位置为1，其余全为0。
   • TF-IDF：结果是一个权重向量，向量中包含实数值，每个值表示该词在特定文档中的重要性。

3. 应用场景：

   • One-hot编码：常用于简单的词汇表示，适合用于需要简单且直接表示词汇的场景，如初步的数据探索和简单模型训练。
   • TF-IDF：更适合用于需要衡量词汇在文档中重要性的场景，如信息检索和文本分类，尤其是当文档集较大时。

联系

1. 词袋模型基础：

   • 两者都是基于词袋模型的文本表示方法，忽略了词汇顺序，只关注词汇的出现与频率。

2. 向量化文本：

   • 两者都将文本转换为向量形式，以便于后续的机器学习和数据处理。

3. 高维稀疏性：

   • 两者生成的向量通常都是高维且稀疏的，尤其是在词汇表较大时。

具体示例

假设有两个文档：

• 文档1： “the cat sat on the mat”
• 文档2： “the dog sat on the log”

One-hot编码：

• 词汇表：[“the”, “cat”, “sat”, “on”, “mat”, “dog”, “log”]
• 文档1的表示：[1, 1, 1, 1, 1, 0, 0]
• 文档2的表示：[1, 0, 1, 1, 0, 1, 1]

TF-IDF（假设进行了简单的TF-IDF计算）：

• 文档1的表示：[0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0, 0]
• 文档2的表示：[0.3, 0, 0.3, 0.3, 0, 0.3, 0.3]

这种表示方式更能体现词汇在不同文档中的重要性。

综上所述，one-hot编码和TF-IDF虽然都是词袋模型中的表示方法，但各自有不同的适用场景和计算方式。根据具体需求选择合适的方法可以更好地处理文本数据。

词嵌入是一种用于自然语言处理 (NLP) 的技术，用于将单词表示为数字，以便计算机可以处理它们。通俗的讲就是，一种把文本转为数值输入到计算机中的方法。

上周提到的将文本转换为字典序列、one-hot编码就是最早期的词嵌入方法。

Embedding和EmbeddingBag则是PyTorch中的用来处理文本数据中词嵌入（word embedding）的工具，它们将离散的词汇映射到低维的连续向量空间中，使得词汇之间的语义关系能够在向量空间中得到体现。

1. Embedding详解

Embedding是PyTorch中最基本的词嵌入操作，TensorFlow中也有相同的函数，功能是一样。它将每个离散的词汇映射到一个低维的连续向量空间中，并且保持了词汇之间的语义关系。在PyTorch中，Embedding的输入是一个整数张量，每个整数都代表着一个词汇的索引，输出是一个浮点型的张量，每个浮点数都代表着对应词汇的词嵌入向量。

嵌入层使用随机权重初始化，并将学习数据集中所有词的嵌入。它是一个灵活的层，可以以各种方式使用，如：
●
它可以用作深度学习模型的一部分，其中嵌入与模型本身一起被学习。
●
它可以用于加载训练好的词嵌入模型。
嵌入层被定义为网络的第一个隐藏层。

下面是一个简单的例子，用Embedding将两个句子转换为词嵌入向量：

import torch
import torch.nn as nnvocab_size = 12 # 词汇表大小
embedding_dim = 4 # 嵌入向量的维度embedding = nn.Embedding(vocab_size,embedding_dim)# 假设我们有一个包含两个单词索引的输入序列
input_sequence1 = torch.tensor([1,5,8],dtype = torch.long)
input_sequence2 = torch.tensor([2,4],dtype = torch.long)# 使用Embedding层将输入序列转换为词嵌入
embedded_sequence1 = embedding(input_sequence1)
embedded_sequence2 = embedding(input_sequence2)print(embedded_sequence1)
print(embedded_sequence2)

C:\Users\chengyuanting\.conda\envs\pytorch_cpu\lib\site-packages\tqdm\auto.py:22: TqdmWarning: IProgress not found. Please update jupyter and ipywidgets. See https://ipywidgets.readthedocs.io/en/stable/user_install.htmlfrom .autonotebook import tqdm as notebook_tqdmtensor([[ 0.0696,  1.7589, -0.5145, -0.7778],[-1.4662,  1.7000,  0.1705,  0.2257],[ 1.4426, -0.6042, -0.7372,  0.2595]], grad_fn=<EmbeddingBackward>)
tensor([[ 1.4138, -0.3079,  0.4438,  1.4365],[ 1.1972,  0.7278, -0.2967,  0.1199]], grad_fn=<EmbeddingBackward>)

在这个例子中，我们定义了一个简单的词嵌入模型，它将大小为12的词汇表中的每个词汇映射到一个4维的向量空间中。然后我们输入了两个句子，分别是[1, 5, 8]和[2, 4]，每个数字代表着词汇表中的一个词汇的索引。然后我们将这两个句子通过Embedding转换为词嵌入向量，并输出结果。可以看到，每个句子中的每个词汇都被映射成了一个4维的向量。

2. EmbeddingBag详解

EmbeddingBag是在Embedding基础上进一步优化的工具，它可以直接处理不定长的句子，并且可以计算句子中所有词汇的词嵌入向量的均值或总和。在PyTorch中，EmbeddingBag的输入是一个整数张量和一个偏移量张量，每个整数都代表着一个词汇的索引，偏移量则表示句子中每个词汇的位置，输出是一个浮点型的张量，每个浮点数都代表着对应句子的词嵌入向量的均值或总和。

下面是一个简单的例子，用EmbeddingBag将两个句子转换为词嵌入向量并计算它们的均值：

import torch
import torch.nn as nnvocab_size = 12 # 词汇表大小
embedding_dim = 4 # 嵌入向量的维度# 创建一个EmbeddingBag层
embedding_bag = nn.EmbeddingBag(vocab_size,embedding_dim,mode = 'mean')# 假设我们有两个不同长度的输入序列
input_sequence1 = torch.tensor([1,5,8],dtype=torch.long)
input_sequence2 = torch.tensor([2,4],dtype = torch.long)# 将两个输入序列拼接在一起，并创建一个偏移张量
input_sequences = torch.cat([input_sequence1,input_sequence2])offsets = torch.tensor([0,len(input_sequence1)],dtype = torch.long)# 使用EmbeddingBag层计算序列汇总（这里我们使用平均值）
embedded_bag = embedding_bag(input_sequences,offsets)print(embedded_bag)

tensor([[ 0.3596,  0.3660,  1.2236,  0.1613],[-0.6774, -0.1342, -0.1528,  0.3918]], grad_fn=<EmbeddingBagBackward>)

在这个例子中，我们先定义了一个大小为12的词汇表，并将每个词汇映射到一个4维的向量空间中。然后我们输入了两个句子，分别是[1, 5, 8]和[2, 4]，每个数字代表着词汇表中的一个词汇的索引。接着，我们通过EmbeddingBag将每个句子中的每个词汇转换为词嵌入向量，并计算它们的均值。可以看到，每个句子的词嵌入向量的均值都是一个4维的向量。

EmbeddingBag 层中的 mode 参数用于指定如何对每个序列中的嵌入向量进行汇总，常用的模式有三种：‘sum’、‘mean’ 和 ‘max’。

●
‘sum’ 模式：将每个序列中的嵌入向量相加。例如，假设有一个序列 [2, 3, 1]，每个数字表示一个离散特征的索引，对应的嵌入向量分别为 [0.1, 0.2, 0.3]、[0.2, 0.3, 0.4] 和 [0.3, 0.4, 0.5]，则使用 ‘sum’ 模式汇总后的嵌入向量为 [0.6, 0.9, 1.2]。
●
‘mean’ 模式：将每个序列中的嵌入向量求平均值。例如，使用上述序列和嵌入向量，使用 ‘mean’ 模式汇总后的嵌入向量为 [0.2, 0.3, 0.4]。
●
‘max’ 模式：将每个序列中的嵌入向量取最大值。例如，使用上述序列和嵌入向量，使用 ‘max’ 模式汇总后的嵌入向量为 [0.3, 0.4, 0.5]。

这些模式的选择通常取决于具体的任务和数据集。例如，在文本分类任务中，通常使用 ‘mean’ 模式，因为它可以捕捉到每个序列的平均嵌入，反映出序列的整体含义；而在序列标注任务中，通常使用 ‘sum’ 模式，因为它可以捕捉到每个序列的所有信息，不会丢失任何关键信息。在实际应用中，可以根据具体情况灵活选择汇总模式，以获得最佳效果。

3. 任务描述

●
任务要求：加载下面的.txt文件，并使用Embeddingbag与Embedding完成词嵌入

为了完成这个任务，我们需要先对文本文件中的数据进行预处理，然后使用 Embedding 和 EmbeddingBag 完成词嵌入。以下是一个使用 PyTorch 完成这项任务的示例代码。

# 下面是示例代码：import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import re# 读取文件
with open('./data/任务文件.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:data = file.readlines()# 数据预处理
def preprocess_text(text):# 去除标点和特殊字符，并转换为小写text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text).lower()return text.split()corpus = [preprocess_text(line) for line in data]# 构建词汇表
vocab = set(word for sentence in corpus for word in sentence)
vocab_to_idx = {word: idx for idx, word in enumerate(vocab)}
idx_to_vocab = {idx: word for word, idx in vocab_to_idx.items()}# 将文本转换为索引序列
corpus_idx = [[vocab_to_idx[word] for word in sentence] for sentence in corpus]# 创建自定义Dataset
class TextDataset(Dataset):def __init__(self, corpus):self.corpus = corpusdef __len__(self):return len(self.corpus)def __getitem__(self, idx):return torch.tensor(self.corpus[idx], dtype=torch.long)dataset = TextDataset(corpus_idx)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=2, shuffle=True)# 定义词嵌入模型
embedding_dim = 50  # 词嵌入维度class EmbeddingModel(nn.Module):def __init__(self, vocab_size, embedding_dim):super(EmbeddingModel, self).__init__()self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)self.embedding_bag = nn.EmbeddingBag(vocab_size, embedding_dim, mode='mean')def forward(self, x):embedded = self.embedding(x)embedded_bag = self.embedding_bag(x)return embedded, embedded_bagvocab_size = len(vocab)
model = EmbeddingModel(vocab_size, embedding_dim)# 测试模型
for batch in dataloader:embedded, embedded_bag = model(batch)print("Embedding Output:", embedded)print("EmbeddingBag Output:", embedded_bag)break

Embedding Output: tensor([[[-0.8719, -1.1706,  0.9556,  0.3113,  1.9427, -0.5971, -1.9869,0.6254,  0.0976,  1.0761, -0.5040,  0.1792, -1.7742, -1.4635,-0.6877, -0.3488,  0.5625,  0.1056, -0.2243,  0.2734, -0.7584,0.0856,  0.0091, -2.0143, -0.3909, -0.6707,  2.0094,  0.4527,-2.0077,  2.2954, -0.6976,  0.2475,  0.0983,  0.2450, -0.8813,-2.0154,  0.8784, -0.4759, -1.4560,  0.4556, -1.5770,  0.9049,-0.6961, -0.5243,  0.0360,  1.5304,  1.5517,  0.5879, -0.1599,-0.1657]],[[ 1.6609, -0.2311,  0.2427,  0.5641, -0.5610, -1.3006, -1.2281,0.8859,  1.0426,  1.1971, -0.3660,  0.8680, -0.8722,  2.1673,1.1645, -1.6982, -0.1001, -0.2370,  0.5118, -0.2705, -0.3031,0.6254, -0.4016,  1.2885,  0.9147, -0.0513, -0.5542, -0.7027,0.5360, -1.5996,  0.0173, -0.6962, -1.2412, -0.1224, -0.4773,-0.5792,  1.0192,  1.0937, -0.8528, -0.7854, -2.7524, -1.8929,-0.6022, -0.0322, -0.2165,  0.1942,  0.3575, -0.6974, -0.9809,-0.2842]]], grad_fn=<EmbeddingBackward>)
EmbeddingBag Output: tensor([[-1.0140e+00,  3.1918e-01, -1.6790e+00, -1.8847e+00, -7.6922e-01,3.7105e-01,  7.0660e-01,  9.1940e-01,  1.5190e+00, -1.1904e+00,7.9046e-01, -7.4542e-01, -4.6989e-01, -7.0428e-01,  7.0087e-01,1.9927e+00,  1.2606e+00,  2.0035e-01, -8.2797e-01,  1.6214e+00,-3.9816e-01,  1.2716e+00, -3.4531e-01,  2.1621e+00,  1.4054e+00,3.6051e-02, -1.3158e+00,  9.5829e-01, -7.9911e-01, -1.2633e+00,1.4537e+00,  1.9252e-01, -1.5727e+00,  9.6389e-01,  1.0623e+00,4.4513e-01,  4.9620e-01, -3.4999e-01, -1.8690e-01, -1.5243e+00,2.0293e-02,  7.2899e-01,  1.1042e+00, -5.1307e-01, -7.5490e-01,-1.2425e+00,  7.0598e-01,  1.6890e-01, -1.0748e+00,  2.9246e-01],[-2.2700e-01, -6.8644e-01,  1.5194e-01,  1.5241e+00, -9.3919e-01,-3.5573e-02, -6.0625e-01, -3.6545e-01,  5.6463e-01,  7.1813e-01,-1.3043e-01,  2.4254e-01, -1.2602e+00, -9.5747e-02,  2.2584e-01,-2.3986e-01, -1.4764e+00,  1.1248e+00, -1.5460e+00,  3.9039e-02,3.0375e-01, -1.0407e+00,  8.5656e-01,  7.8559e-01, -5.9085e-01,-1.0516e+00,  4.4840e-01,  8.6134e-01,  1.0366e+00,  5.8634e-01,5.5733e-01,  1.9635e-01,  2.5560e+00,  8.8802e-01, -2.3028e+00,-2.8261e-03, -1.4686e+00, -6.9830e-01,  6.6886e-01,  1.5034e-01,1.5365e-01, -1.7383e-01,  1.0430e-01, -1.0667e+00,  5.2534e-02,-1.4452e+00,  1.7330e-01, -2.0879e+00, -3.1347e+00,  3.9310e-01]],grad_fn=<EmbeddingBagBackward>)

解释:

1. 数据预处理：

   • 读取文件并清洗文本（去除标点、特殊字符，并转换为小写）。
   • 将文本分词并构建词汇表。
   • 将文本转换为索引序列以便输入模型。

2. 自定义 Dataset 和 DataLoader：

   • 创建一个自定义 Dataset 类来加载数据。
   • 使用 DataLoader 创建一个批次数据加载器。

3. 定义词嵌入模型：

   • 使用 Embedding 和 EmbeddingBag 两种方法来生成词嵌入。
   • EmbeddingBag 的模式设置为 ‘mean’ 来求词向量的均值。

4. 测试模型：

   • 从数据加载器中获取一个批次数据，并通过模型计算词嵌入。

请根据实际需要调整 embedding_dim 和其他参数。这样你就可以完成文件中的文本数据的词嵌入工作。

4. 任务代码详细解释

a. 数据预处理

import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import re# 读取文件
with open('/mnt/data/任务文件.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:data = file.readlines()# 数据预处理
def preprocess_text(text):# 去除标点和特殊字符，并转换为小写text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text).lower()return text.split()corpus = [preprocess_text(line) for line in data]

• 读取文件：通过 with open(...) 语句读取文件中的所有行。
• 数据预处理函数：preprocess_text 函数去除了文本中的标点符号和特殊字符，并将文本转换为小写，然后将文本按空格分词。
• 处理整个语料库：对文件中的每一行应用预处理函数，生成一个嵌套的列表，其中每个子列表是一个分词后的句子。

b. 构建词汇表和索引序列

# 构建词汇表
vocab = set(word for sentence in corpus for word in sentence)
vocab_to_idx = {word: idx for idx, word in enumerate(vocab)}
idx_to_vocab = {idx: word for word, idx in vocab_to_idx.items()}# 将文本转换为索引序列
corpus_idx = [[vocab_to_idx[word] for word in sentence] for sentence in corpus]

• 构建词汇表：通过集合 set 和嵌套循环获取语料库中的所有唯一词。
• 词汇表映射：使用 enumerate 构建从词到索引和从索引到词的映射字典。
• 索引序列：将每个句子中的词转换为对应的索引，生成一个嵌套的索引序列列表。

c. 自定义 Dataset 和 DataLoader

# 创建自定义Dataset
class TextDataset(Dataset):def __init__(self, corpus):self.corpus = corpusdef __len__(self):return len(self.corpus)def __getitem__(self, idx):return torch.tensor(self.corpus[idx], dtype=torch.long)dataset = TextDataset(corpus_idx)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=2, shuffle=True)

• 自定义 Dataset：继承自 torch.utils.data.Dataset 类，实现 __len__ 和 __getitem__ 方法。
  • __len__ 返回数据集的大小。
  • __getitem__ 返回指定索引的样本。
• DataLoader：使用 DataLoader 将自定义数据集封装起来，支持批量处理和随机打乱数据。batch_size=2 指定每个批次包含 2 个样本。

d. 定义词嵌入模型

# 定义词嵌入模型
embedding_dim = 50  # 词嵌入维度class EmbeddingModel(nn.Module):def __init__(self, vocab_size, embedding_dim):super(EmbeddingModel, self).__init__()self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)self.embedding_bag = nn.EmbeddingBag(vocab_size, embedding_dim, mode='mean')def forward(self, x):embedded = self.embedding(x)embedded_bag = self.embedding_bag(x)return embedded, embedded_bagvocab_size = len(vocab)
model = EmbeddingModel(vocab_size, embedding_dim)

• Embedding 和 EmbeddingBag：
  • nn.Embedding 是一个简单的查找表，从索引到嵌入向量。
  • nn.EmbeddingBag 是一个带有加权求和或均值操作的嵌入层。这里使用 mean 模式。
• 定义模型：创建一个包含两个嵌入层的模型，分别是 embedding 和 embedding_bag。
• 前向传播：定义前向传播函数 forward，返回两个嵌入结果。

e. 测试模型

# 测试模型
for batch in dataloader:embedded, embedded_bag = model(batch)print("Embedding Output:", embedded)print("EmbeddingBag Output:", embedded_bag)break

• 批量处理：从数据加载器中获取一个批次数据。
• 模型计算：将批次数据传入模型，获取嵌入结果并打印输出。

f. 常用模块介绍

1. 自定义 Dataset

Dataset 是一个抽象类，用户可以通过继承该类并实现 __len__ 和 __getitem__ 方法来自定义数据集。

from torch.utils.data import Datasetclass CustomDataset(Dataset):def __init__(self, data):self.data = datadef __len__(self):return len(self.data)def __getitem__(self, idx):return self.data[idx]

• __init__：初始化数据集。
• __len__：返回数据集大小。
• __getitem__：根据索引返回数据集中的一个样本。

2. DataLoader

DataLoader 用于将 Dataset 封装，提供批量处理、打乱和多线程加载数据的功能。

from torch.utils.data import DataLoaderdata = [i for i in range(100)]
dataset = CustomDataset(data)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=10, shuffle=True)for batch in dataloader:print(batch)

• batch_size：每个批次的样本数。
• shuffle：是否在每个 epoch 开始时打乱数据。
• num_workers：用于数据加载的子进程数量（默认为0，即在主进程中加载数据）。

g. 总结

通过以上代码和解释，你可以了解如何从文本文件中读取数据，进行预处理，构建词汇表和索引序列，自定义数据集，并使用 PyTorch 的 Embedding 和 EmbeddingBag 层进行词嵌入。希望这对你有帮助！如果有任何疑问或需要进一步的帮助，请随时告诉我。