[Deep Learning from Scratch 2] chapter 3. word2vec

추론 기반 기법과 신경망¶

통계기반 기법의 문제점

• 주변단어의 빈도를 기초로 단어를 표현, SVD를 행렬에 적용하는 비용은 $O(N^3)$
• 말뭉치 전체의 통계를 이용해 단 1회의 처리만에 단어의 분산표현을 얻음( 학습데이터를 한꺼번에 처리, 배치학습)

추론기반기법

• 추론 기반 기법은(신경망 이용)미니배치로 학습하는 것이 일반적, 학습의 일부를 이용하여 순차적으로 학습(미니배치)
• 주변단어(맥락)이 주어졌을 때 target에 무슨 단어가 들어가는지를 추측하는 작업

  ex) you ? goodbye and I say hello. you와 goodbye는 맥락이고 target은 ?

• 추론문제를 풀고 학습하는 것이 추론 기반기법이며, 추론 문제를 반복해서 풀면서 단어의 출현 패텬을 학습
• 모델은 맥락정보를 입력받아 (출현할 수 있는) 각 단어의 출현 확률을 출력. 이러한 틀 안에 말뭉치를 사용해 모델이 올바른 추측을 내놓도록 학습시킴. 학습의 결과로 단어의 분산 표현을 얻는 것이 추론기반 기법임.

• 추론기반 기법도 통계기반 기법처럼 분포가설에 기초. 즉 단어의 의미는 주변 단어에 의해 형성된다는 가설. 추론기법에서는 분포가설을 기초로 추측문제로 귀결시킴

신경망에서의 단어처리

• 단어를 원핫벡터(one-hot vector)로 변환. 원핫벡터: 벡터의 원소 중 하나만 1이고 나머지는 0 인 벡터
• 총 어휘 수 만큼의 원소를 갖는 벡터를 준비하고 인덱스가 단어 Id와 같은 원소를 1로 나머지를 0으로 설정. -> 단어를 고정 길이 벡터로 변화하면 뉴련의 수를 고정할 수 있다.
• 신경망은 완전 연결계층이므로 각 노드가 이웃 층의 모든 노드와 화살표로 연결되고 각 화살표애는 가중치가 존재하며 입력층과 가중치의 합이 은닉층 뉴런이 된다.

In [1]:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.family"] = "NanumGothic"  # 한글 깨짐 처리

In [2]:

c = np.array([1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]) #입력
W = np.random.randn(7,3) # 가중치
h = np.matmul(c, W) #중간 노드
h

Out[2]:

array([ 0.38238669, -0.38343553,  0.09279302])

단순한 word2vec¶

CBOW(Continuous bag of words)¶

• CBOW모델은 맥락으로부터 타깃을 추측하는 용도의 신경망
• CBOW 모델의 입력은 맥락 "you", "goodbye"같은 단어의 목록
• 입력층은 고려할 맥락의 갯수에 따라 정해짐, 맥락에 포함시킬 단어가 N개라면 입력층도 N개
• 은닉층의 뉴런은 입력층의 완전 연결계층에 의해 변환된 값이 되는데 입력층이 여러개이면 전체를 평균하면 됨

  은닉층 뉴런 => $\frac{1}{2}(h_1 +h_2)$

• 츨력층 뉴런은 각 뉴런 하나하나가 각 단어에 대응하며 각 단어의 점수를 뜻함.값이 높을 수록 대응 단어의 출현확률도 높아짐(소프트맥스 함수를 통해 확를을 얻을 수 있음)
• 입력가중치의 각행은 해당 단어의 분산표현이 담겨져 있으며 학습이 진행될 수록 맥락에서 출현하는 단어를 잘 추측하는 방향으로 분산표현이 갱신될 것이이며 단어의 의미가 녹여진 표현들이 갱신될 것임.
• 입력층의 뉴런수 보다 은닉층의 뉴런수를 적게하는 것이 핵심-> 단어 예측에 필요한 정보를 간결하게 담게 되며 결과적으로 밀집벡터 표현을 얻을 수 있음 ( 인코딩: 은닉층 정보처럼 인간이 이해할 수 없는 코드, 디코딩: 인코딩된 정보를 인간이 이해할 수 있는 표현으로 복원)
• CBOW모델은 단어 출현 패턴을 학습 시 사용한 말뭉치로부터 배움. 따라서 말뭉치가 다르면 학습후 얻게 되는 단어의 분산표현도 달라짐. ex) 스포츠 기사만 사용한 경우와 음악 관련 기사만 사용하여 얻게되는 분산 표현이 다름
• word2vec(특히 skip-gram모델)에서는 입력측의 가중치만 이용하는 것이 가장 대중적인 선택
• Glove기법은 입력층 가중치와 출력층 가중치를 더했을 때 더 좋은 결과를 얻음

Matmul class¶

In [3]:

class MatMul:
    def __init__(self, W):
        self.params = [W]
        self.grads = [np.zeros_like(W)]
        self.x = None
        
    def forward(self, x):
        W, = self.params
        out = np.dot(x, W)
        self.x = x
        return out
    
    def backward(self, dout):
        W, = self.params
        dx = np.dot(dout, W.T)
        dW = np.dot(self.x.T, dout)
        self.grads[0][...] = dW
        return dx
        

In [4]:

#샘플 맥락 데이터
c0= np.array([1, 0, 0, 0, 0, 0, 0])
c1= np.array([0, 0, 1, 0, 0, 0, 0])

#가중치 초기화
W_in = np.random.randn(7,3)
W_out = np.random.randn(3, 7)

# 계층 생성
# 입력층을 처리하는 Matmul계층을 맥락 수 만큼 생성
# 입력층의 Matmul계층은 가충지 W_in을 공유
in_layer0 = MatMul(W_in) 
in_layer1 = MatMul(W_in)
#출력층은 1개만 생성
out_layer = MatMul(W_out)

# 순전파
h0 = in_layer0.forward(c0)
h1 = in_layer1.forward(c1)
h = 0.5 *(h0 + h1)
s = out_layer.forward(h)

print(s)

[-0.24573462 -0.02052186 -0.58650131  0.07684918 -0.3060011  -0.43794346
  0.50076955]

• 활성화 함수를 사용하지 않은 간단한 구성의 신경망
• 입력층이 여러 개 있고 그 입력층 들이 가중치를 공유함

preprocess¶

In [5]:

# corpus, word id, id word생성
def preprocess(text):
    text = text.lower()
    text = text.replace('.',' .')
    words = text.split()
    
    word_to_id = {}
    id_to_word = {}
    for word in words:
        if word not in word_to_id:
            new_id = len(word_to_id)
            word_to_id[word] = new_id
            id_to_word[new_id] = word
    corpus = np.array([word_to_id[w] for w in words])
    return corpus, word_to_id, id_to_word

context and target matrix¶

In [6]:

# 맥락과 타깃 형성
def create_contexts_target(corpus, window_size=1):
    target = corpus[window_size:-window_size]
    contexts =[]
    
    for idx in range(window_size, len(corpus)-window_size):
        cs =[]
        for t in range(-window_size, window_size+1):
            if t ==0: # target일때
                continue
            cs.append(corpus[idx+t])
        contexts.append(cs)
        
    return np.array(contexts), np.array(target)

In [7]:

text ='You say goodbye and I say hello.'
corpus, word_to_id, id_to_word = preprocess(text)
print("--말뭉치--")
print(corpus)
print(id_to_word)

--말뭉치--
[0 1 2 3 4 1 5 6]
{0: 'you', 1: 'say', 2: 'goodbye', 3: 'and', 4: 'i', 5: 'hello', 6: '.'}

In [8]:

contexts , target = create_contexts_target(corpus, window_size=1)
print("--맥락--")
print(contexts)
print("--타겟--")
print(target)

--맥락--
[[0 2]
 [1 3]
 [2 4]
 [3 1]
 [4 5]
 [1 6]]
--타겟--
[1 2 3 4 1 5]

One -hot convert¶

In [9]:

# 원핫표현으로 변환
def convert_one_hot(corpus, vocab_size):
    N = corpus.shape[0]
    
    if corpus.ndim == 1:
        one_hot = np.zeros((N, vocab_size), dtype = np.int32)
        for idx, word_to_id  in enumerate(corpus):
            one_hot[idx, word_to_id] =1
    elif corpus.ndim ==2:
        C = corpus.shape[1]
        one_hot = np.zeros((N, C, vocab_size), dtype = np.int32)
        for idx_0, word_ids in enumerate(corpus):
            for idx_1, word_id in enumerate(word_ids):
                one_hot[idx_0, idx_1, word_id] =1
                
    return one_hot

In [10]:

vocab_size = len(word_to_id)
target = convert_one_hot(target, vocab_size)
contexts = convert_one_hot(contexts, vocab_size)
print("--타겟--")
print(target)
print("--맥락--")
print(contexts)

--타겟--
[[0 1 0 0 0 0 0]
 [0 0 1 0 0 0 0]
 [0 0 0 1 0 0 0]
 [0 0 0 0 1 0 0]
 [0 1 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 1 0]]
--맥락--
[[[1 0 0 0 0 0 0]
  [0 0 1 0 0 0 0]]

 [[0 1 0 0 0 0 0]
  [0 0 0 1 0 0 0]]

 [[0 0 1 0 0 0 0]
  [0 0 0 0 1 0 0]]

 [[0 0 0 1 0 0 0]
  [0 1 0 0 0 0 0]]

 [[0 0 0 0 1 0 0]
  [0 0 0 0 0 1 0]]

 [[0 1 0 0 0 0 0]
  [0 0 0 0 0 0 1]]]

Softmax with loss¶

In [11]:

def softmax(x):
    if x.ndim ==2:
        x = x -x.max(axis=1, keepdims=True)
        x = np.exp(x)
        x/=x.sum(axis=1, keepdims=True)
    elif x.nidm==1:
        x = x -np.max(x)
        x = np.exp(x)/np.sum(np.exp(x))
        
    return x

In [12]:

def cross_entropy_error(y, t):
    if y.ndim ==1:
        t = t.reshape(1, t.shape)
        y = y.reshape(1, y.shape)
    if t.size == y.size:
        t = t.argmax(axis=1)
    batch_size = y.shape[0]
    return -np.sum(np.log(y[np.arange(batch_size), t] + 1e-7))/batch_size

In [13]:

class SoftmaxWithLoss:
    def __init__(self):
        self.params, self.grads = [], []
        self.y = None  # softmax의 출력
        self.t = None  # 정답 레이블

    def forward(self, x, t):
        self.t = t
        self.y = softmax(x)

        # 정답 레이블이 원핫 벡터일 경우 정답의 인덱스로 변환
        if self.t.size == self.y.size:
            self.t = self.t.argmax(axis=1)

        loss = cross_entropy_error(self.y, self.t)
        return loss

    def backward(self, dout=1):
        batch_size = self.t.shape[0]

        dx = self.y.copy()
        dx[np.arange(batch_size), self.t] -= 1
        dx *= dout
        dx = dx / batch_size

        return dx

Simple continuous bag of words¶

In [14]:

class SimpleCBOW:
    def __init__(self, vocab_size, hidden_size):
        V, H = vocab_size, hidden_size

        # 가중치 초기화
        W_in = 0.01 * np.random.randn(V, H).astype('f')
        W_out = 0.01 * np.random.randn(H, V).astype('f')

        # 계층 생성
        self.in_layer0 = MatMul(W_in)
        self.in_layer1 = MatMul(W_in)
        self.out_layer = MatMul(W_out)
        self.loss_layer = SoftmaxWithLoss()

        # 모든 가중치와 기울기를 리스트에 모은다.
        layers = [self.in_layer0, self.in_layer1, self.out_layer]
        self.params, self.grads = [], []
        for layer in layers:
            self.params += layer.params
            self.grads += layer.grads

        # 인스턴스 변수에 단어의 분산 표현을 저장한다.
        self.word_vecs = W_in

    def forward(self, contexts, target):
        h0 = self.in_layer0.forward(contexts[:, 0])
        h1 = self.in_layer1.forward(contexts[:, 1])
        h = (h0 + h1) * 0.5
        score = self.out_layer.forward(h)
        loss = self.loss_layer.forward(score, target)
        return loss

    def backward(self, dout=1):
        ds = self.loss_layer.backward(dout)
        da = self.out_layer.backward(ds)
        da *= 0.5
        self.in_layer1.backward(da)
        self.in_layer0.backward(da)
        return None

In [15]:

# 이부분은 잘 모르겠음 
def remove_duplicate(params, grads):
    '''
    매개변수 배열 중 중복되는 가중치를 하나로 모아
    그 가중치에 대응하는 기울기를 더한다.
    '''
    params, grads = params[:], grads[:]  # copy list

    while True:
        find_flg = False
        L = len(params)

        for i in range(0, L - 1):
            for j in range(i + 1, L):
                # 가중치 공유 시
                if params[i] is params[j]:
                    grads[i] += grads[j]  # 경사를 더함
                    find_flg = True
                    params.pop(j)
                    grads.pop(j)
                # 가중치를 전치행렬로 공유하는 경우(weight tying)
                elif params[i].ndim == 2 and params[j].ndim == 2 and \
                     params[i].T.shape == params[j].shape and np.all(params[i].T == params[j]):
                    grads[i] += grads[j].T
                    find_flg = True
                    params.pop(j)
                    grads.pop(j)

                if find_flg: break
            if find_flg: break

        if not find_flg: break

    return params, grads

Trainer class¶

In [16]:

import time

class Trainer:
    def __init__(self, model, optimizer):
        self.model = model
        self.optimizer = optimizer
        self.loss_list = []
        self.eval_interval = None
        self.current_epoch = 0

    def fit(self, x, t, max_epoch=10, batch_size=32, max_grad=None, eval_interval=20):
        data_size = len(x)
        max_iters = data_size // batch_size
        self.eval_interval = eval_interval
        model, optimizer = self.model, self.optimizer
        total_loss = 0
        loss_count = 0

        start_time = time.time()
        for epoch in range(max_epoch):
            # 뒤섞기
            idx = np.random.permutation(np.arange(data_size))
            x = x[idx]
            t = t[idx]

            for iters in range(max_iters):
                batch_x = x[iters*batch_size:(iters+1)*batch_size]
                batch_t = t[iters*batch_size:(iters+1)*batch_size]

                # 기울기 구해 매개변수 갱신
                loss = model.forward(batch_x, batch_t)
                model.backward()
                params, grads = remove_duplicate(model.params, model.grads)  # 공유된 가중치를 하나로 모음
                if max_grad is not None:
                    clip_grads(grads, max_grad)
                optimizer.update(params, grads)
                total_loss += loss
                loss_count += 1

                # 평가
                if (eval_interval is not None) and (iters % eval_interval) == 0:
                    avg_loss = total_loss / loss_count
                    elapsed_time = time.time() - start_time
                    print('| 에폭 %d |  반복 %d / %d | 시간 %d[s] | 손실 %.2f'
                          % (self.current_epoch + 1, iters + 1, max_iters, elapsed_time, avg_loss))
                    self.loss_list.append(float(avg_loss))
                    total_loss, loss_count = 0, 0

            self.current_epoch += 1

    def plot(self, ylim=None):
        x = np.arange(len(self.loss_list))
        if ylim is not None:
            plt.ylim(*ylim)
        plt.plot(x, self.loss_list, label='train')
        plt.xlabel('반복 (x' + str(self.eval_interval) + ')')
        plt.ylabel('손실')
        plt.show()

Optimizer (Adam)¶

In [17]:

class Adam:
    '''
    Adam (http://arxiv.org/abs/1412.6980v8)
    '''
    def __init__(self, lr=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999):
        self.lr = lr
        self.beta1 = beta1
        self.beta2 = beta2
        self.iter = 0
        self.m = None
        self.v = None
        
    def update(self, params, grads):
        if self.m is None:
            self.m, self.v = [], []
            for param in params:
                self.m.append(np.zeros_like(param))
                self.v.append(np.zeros_like(param))
        
        self.iter += 1
        lr_t = self.lr * np.sqrt(1.0 - self.beta2**self.iter) / (1.0 - self.beta1**self.iter)

        for i in range(len(params)):
            self.m[i] += (1 - self.beta1) * (grads[i] - self.m[i])
            self.v[i] += (1 - self.beta2) * (grads[i]**2 - self.v[i])
            
            params[i] -= lr_t * self.m[i] / (np.sqrt(self.v[i]) + 1e-7)

Train¶

In [18]:

window_size = 1
hidden_size = 5
batch_size =3
max_epoch = 1000

In [19]:

text

Out[19]:

'You say goodbye and I say hello.'

In [20]:

corpus, word_to_id, id_to_word # 이미 위에서 실행 

# 실행핮 않았다면 
# corpus, word_to_id, id_to_word = preprocess(text)

Out[20]:

(array([0, 1, 2, 3, 4, 1, 5, 6]),
 {'you': 0, 'say': 1, 'goodbye': 2, 'and': 3, 'i': 4, 'hello': 5, '.': 6},
 {0: 'you', 1: 'say', 2: 'goodbye', 3: 'and', 4: 'i', 5: 'hello', 6: '.'})

In [21]:

vocab_size = len(word_to_id)
contexts, target = create_contexts_target(corpus, window_size)
target = convert_one_hot(target, vocab_size)
contexts = convert_one_hot(contexts, vocab_size)

In [22]:

model = SimpleCBOW(vocab_size, hidden_size)
optimizer = Adam()
trainer = Trainer(model, optimizer)

In [23]:

trainer.fit(contexts, target, max_epoch, batch_size)
trainer.plot()

| 에폭 1 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.95
| 에폭 2 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.95
| 에폭 3 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.95
| 에폭 4 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.95
| 에폭 5 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.95
| 에폭 6 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.95
| 에폭 7 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.95
| 에폭 8 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.95
| 에폭 9 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.95
| 에폭 10 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.94
| 에폭 11 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.94
| 에폭 12 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.94
| 에폭 13 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.94
| 에폭 14 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.94
| 에폭 15 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.94
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word_vecs = model.word_vecs
for word_id, word in id_to_word.items():
    print(word, word_vecs[word_id])

you [ 1.1320957 -1.1909752  1.120546   1.1787108  1.17336  ]
say [-1.2096666   0.24462995 -1.1774107  -1.1863974  -1.2174472 ]
goodbye [ 0.7493213  -0.8592552   0.8272864   0.66069156  0.68704087]
and [-0.9026561  1.8923986 -1.0482273 -0.9764796 -1.001754 ]
i [ 0.73127383 -0.8537155   0.82106423  0.64319307  0.666942  ]
hello [ 1.1299496 -1.2203926  1.1233752  1.176014   1.1609654]
. [-1.1497765  -1.7831273  -0.99799275 -1.0750844  -1.0982393 ]

• word_vec의 각 행에는 대응하는 단어ID의 분산표현이 저장
• 단어를 밀집벡터로 나타낼수 있게 됨 => 단어의 분산표현

CBOB 모델과 확률¶

• $P(A)$: A라는 현상이 일어날 확률
• $P(A, B)$ : A와 B가 동시에 일어날 확률
• $P(A|B)$ : B가 일어난 후 A가 일어날 확률, B가 주어졌을 때 A가 일어날 확률

CBOW에서 확률

• $P(w_t | w_{t-1}, w_{t+1})$ : 맥락 $w_{t-1}, w_{t+1}$이 주어졌을 때 $w_t$이 일어날 확률
• 손실함수 $\rightarrow$ $L = -logP(w_t | w_{t-1}, w_{t+1})$ : 음의 로그가능도 (Negative log likelihood)
• 말뭉치 전체로 확장하면 : $L = -\frac{1}{T}\sum_{t=1}^TlogP(w_t | w_{t-1}, w_{t+1})$

Skip-gram 모델¶

• CBOW에서 맥락과 타깃을 역전시킨 모델

  • CBOW : 맥락이 여러 개 이고 여러 맥락에서 타깃을 추측
  • skip-gram: 타깃에서 맥락을 추측 따라서 입력층은 하나이고 출력층은 맥락의 수 만큼 존재 $\rightarrow$ 각 출력층에서는 개별적으로 손실을 구하고 그 개별 손실을 모두 더한 값을 최종 손실로 함

• $P(w_{t-1}, w_{t+1} | w_t )$ : $w_t $가 주어졌을 때, $w_{t-1}, w_{t+1}$가 동시에 일어날 확률
• skip-gram모델에서는 맥락 단어 사이에 관련성이 없다고 가정(조건부 독립)

  $$P(w_{t-1}, w_{t+1}|w_t) = P(w_{t-1}|w_t)P(w_{t+1}|w_t)$$

• 손실함수

  $$L = -logP(w_{t-1}, w_{t+1}|w_t)=-logP(w_{t-1}|w_t)P(w_{t+1}|w_t)=-(logP(w_{t-1}|w_t)+logP(w_{t+1}|w_t))$$

  • 말뭉치 전체 손실 함수 $$L = -\frac{1}{T}\sum_{i=1}^T(logP(w_{t-1}|w_t)+logP(w_{t+1}|w_t))$$

• CBOW와 skip-gram모델중 어느것 사용해야하나?

  skip-gram모델의 결과가 더 좋은 경우가 많음. 특히 말뭉치가 커질수록 저빈도 단어나 유추문제의 성능면에서 skip-gram모델이 더 뛰어난 경향이 있음. 그러나 학습속도 면에서는 CBOW가 더 빠름(손실을 맥락의 수 만큼 계산해야하므로 계산비용이 커짐)

simple skip-gram모델 구현¶

In [25]:

class SimpleSkipGram:
    def __init__(self, vocab_size, hidden_size):
        V, H = vocab_size, hidden_size
        
        # 가중치 초기화
        W_in = 0.01 * np.random.randn(V, H).astype('f')
        W_out = 0.01 * np.random.randn(H, V).astype('f')
        
        # 계층생성
        self.in_layer = MatMul(W_in)
        self.out_layer = MatMul(W_out)
        self.loss_layer1 = SoftmaxWithLoss()
        self.loss_layer2 = SoftmaxWithLoss()
        
        # 모든 가중치와 기울기를 리스트에 모음
        layers = [self.in_layer, self.out_layer]
        self.params, self.grads = [], []
        for layer in layers:
            self.params += layer.params
            self.grads += layer.grads
            
        self.word_vec = W_in
        
    def forward(self, contexts, target):
        h = self.in_layer.forward(target)
        s = self.out_layer.forward(h)
        l1 = self.loss_layer1.forward(s, contexts[:, 0])
        l2 = self.loss_layer2.forward(s, contexts[:, 1])
        loss = l1 + l2
        return loss
    
    def backward(self, dout=1):
        dl1 = self.loss_layer1.backward(dout)
        dl2 = self.loss_layer2.backward(dout)
        ds = dl1 + dl2
        dh = self.out_layer.backward(ds)
        self.in_layer.backward(dh)
        return None

In [26]:

model = SimpleSkipGram(vocab_size, hidden_size)
optimizer = Adam()
trainer = Trainer(model, optimizer)

In [27]:

trainer.fit(contexts, target, max_epoch, batch_size)
trainer.plot()

| 에폭 1 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.89
| 에폭 2 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.89
| 에폭 3 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.89
| 에폭 4 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.89
| 에폭 5 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.89
| 에폭 6 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.89
| 에폭 7 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.89
| 에폭 8 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.89
| 에폭 9 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.89
| 에폭 10 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.89
| 에폭 11 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.89
| 에폭 12 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.89
| 에폭 13 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.89
| 에폭 14 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.89
| 에폭 15 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.89
| 에폭 16 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.89
| 에폭 17 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.89
| 에폭 18 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.88
| 에폭 19 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.89
| 에폭 20 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.88
| 에폭 21 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.88
| 에폭 22 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.88
| 에폭 23 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.88
| 에폭 24 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.88
| 에폭 25 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.88
| 에폭 26 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.87
| 에폭 27 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.87
| 에폭 28 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.87
| 에폭 29 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.87
| 에폭 30 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.87
| 에폭 31 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.86
| 에폭 32 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.86
| 에폭 33 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.86
| 에폭 34 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.86
| 에폭 35 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.85
| 에폭 36 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.85
| 에폭 37 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.85
| 에폭 38 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.84
| 에폭 39 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.85
| 에폭 40 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.84
| 에폭 41 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.83
| 에폭 42 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.84
| 에폭 43 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.82
| 에폭 44 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.82
| 에폭 45 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.82
| 에폭 46 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.82
| 에폭 47 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.81
| 에폭 48 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.81
| 에폭 49 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.80
| 에폭 50 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.79
| 에폭 51 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.79
| 에폭 52 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.79
| 에폭 53 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.79
| 에폭 54 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.76
| 에폭 55 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.78
| 에폭 56 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.76
| 에폭 57 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.77
| 에폭 58 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.76
| 에폭 59 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.74
| 에폭 60 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.74
| 에폭 61 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.75
| 에폭 62 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.73
| 에폭 63 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.72
| 에폭 64 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.73
| 에폭 65 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.72
| 에폭 66 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.69
| 에폭 67 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.72
| 에폭 68 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.69
| 에폭 69 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.69
| 에폭 70 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.67
| 에폭 71 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.66
| 에폭 72 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.68
| 에폭 73 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.65
| 에폭 74 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.65
| 에폭 75 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.65
| 에폭 76 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.63
| 에폭 77 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.64
| 에폭 78 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.61
| 에폭 79 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.63
| 에폭 80 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.59
| 에폭 81 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.60
| 에폭 82 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.60
| 에폭 83 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.59
| 에폭 84 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.59
| 에폭 85 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.56
| 에폭 86 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.58
| 에폭 87 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.53
| 에폭 88 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.55
| 에폭 89 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.54
| 에폭 90 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.52
| 에폭 91 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.51
| 에폭 92 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.51
| 에폭 93 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.49
| 에폭 94 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.49
| 에폭 95 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.46
| 에폭 96 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.51
| 에폭 97 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.45
| 에폭 98 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.45
| 에폭 99 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.47
| 에폭 100 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.45
| 에폭 101 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.44
| 에폭 102 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.42
| 에폭 103 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.40
| 에폭 104 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.43
| 에폭 105 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.36
| 에폭 106 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.42
| 에폭 107 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.37
| 에폭 108 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.34
| 에폭 109 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.39
| 에폭 110 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.36
| 에폭 111 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.34
| 에폭 112 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.36
| 에폭 113 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.37
| 에폭 114 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.27
| 에폭 115 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.33
| 에폭 116 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.33
| 에폭 117 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.28
| 에폭 118 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.32
| 에폭 119 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.24
| 에폭 120 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.28
| 에폭 121 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.30
| 에폭 122 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.27
| 에폭 123 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.22
| 에폭 124 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.25
| 에폭 125 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.24
| 에폭 126 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.24
| 에폭 127 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.17
| 에폭 128 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.21
| 에폭 129 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.18
| 에폭 130 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.23
| 에폭 131 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.16
| 에폭 132 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.20
| 에폭 133 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.21
| 에폭 134 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.14
| 에폭 135 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.06
| 에폭 136 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.17
| 에폭 137 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.15
| 에폭 138 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.16
| 에폭 139 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.14
| 에폭 140 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.08
| 에폭 141 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.06
| 에폭 142 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.15
| 에폭 143 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.04
| 에폭 144 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.13
| 에폭 145 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.08
| 에폭 146 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.01
| 에폭 147 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.12
| 에폭 148 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.02
| 에폭 149 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.07
| 에폭 150 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.00
| 에폭 151 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.09
| 에폭 152 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 2.96
| 에폭 153 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.05
| 에폭 154 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 2.99
| 에폭 155 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 2.97
| 에폭 156 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.09
| 에폭 157 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 2.97
| 에폭 158 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 2.94
| 에폭 159 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.04
| 에폭 160 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 2.91
| 에폭 161 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 2.96
| 에폭 162 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 2.99
| 에폭 163 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 2.95
| 에폭 164 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 3.02
| 에폭 165 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 2.87
| 에폭 166 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 2.94
| 에폭 167 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 2.88
| 에폭 168 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 2.93
| 에폭 169 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 2.94
| 에폭 170 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 2.84
| 에폭 171 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 2.94
| 에폭 172 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 2.93
| 에폭 173 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 2.86
| 에폭 174 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 2.98
| 에폭 175 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 2.78
| 에폭 176 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 2.87
| 에폭 177 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 2.90
| 에폭 178 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 2.89
| 에폭 179 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 2.83
| 에폭 180 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 2.76
| 에폭 181 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 2.93
| 에폭 182 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 2.78
| 에폭 183 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 2.86
| 에폭 184 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 2.91
| 에폭 185 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 2.82
| 에폭 186 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 2.73
| 에폭 187 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 2.86
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| 에폭 189 |  반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 2.87
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| 에폭 926 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.09
| 에폭 927 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.94
| 에폭 928 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.09
| 에폭 929 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.72
| 에폭 930 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.52
| 에폭 931 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.50
| 에폭 932 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.30
| 에폭 933 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.00
| 에폭 934 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.94
| 에폭 935 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.01
| 에폭 936 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.08
| 에폭 937 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.93
| 에폭 938 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.07
| 에폭 939 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.00
| 에폭 940 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.00
| 에폭 941 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.15
| 에폭 942 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.00
| 에폭 943 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.56
| 에폭 944 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.29
| 에폭 945 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.15
| 에폭 946 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.78
| 에폭 947 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.06
| 에폭 948 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.93
| 에폭 949 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.21
| 에폭 950 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.56
| 에폭 951 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.43
| 에폭 952 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.99
| 에폭 953 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.84
| 에폭 954 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.99
| 에폭 955 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.99
| 에폭 956 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.99
| 에폭 957 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.71
| 에폭 958 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.27
| 에폭 959 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.20
| 에폭 960 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.70
| 에폭 961 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.99
| 에폭 962 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.98
| 에폭 963 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.76
| 에폭 964 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.42
| 에폭 965 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.54
| 에폭 966 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.26
| 에폭 967 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.98
| 에폭 968 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.20
| 에폭 969 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.54
| 에폭 970 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.14
| 에폭 971 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.81
| 에폭 972 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.20
| 에폭 973 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.92
| 에폭 974 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.20
| 에폭 975 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.76
| 에폭 976 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.25
| 에폭 977 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.75
| 에폭 978 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.92
| 에폭 979 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.98
| 에폭 980 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.02
| 에폭 981 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.92
| 에폭 982 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.97
| 에폭 983 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.80
| 에폭 984 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.97
| 에폭 985 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.19
| 에폭 986 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.75
| 에폭 987 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.19
| 에폭 988 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.97
| 에폭 989 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.18
| 에폭 990 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.69
| 에폭 991 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.19
| 에폭 992 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.52
| 에폭 993 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.96
| 에폭 994 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.96
| 에폭 995 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.40
| 에폭 996 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.96
| 에폭 997 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.79
| 에폭 998 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.14
| 에폭 999 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.74
| 에폭 1000 |  반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.00

In [28]:

word_vecs = model.word_vec
for word_id, word in id_to_word.items():
    print(word, word_vecs[word_id])

you [ 0.00691429 -0.00089442 -0.00081985  0.00749425 -0.01298573]
say [ 0.26280797 -1.48856    -0.52107584  0.36477748  0.44133988]
goodbye [-1.1005826   0.79429376  0.8280587  -0.9988253  -0.8248274 ]
and [ 1.1731089   0.31892744 -1.1200309   1.1743699   1.1383647 ]
i [-1.125752    0.7913427   0.84317535 -0.985679   -0.83822227]
hello [ 0.45844075  1.2246623   0.80136627  0.08919706 -0.7075501 ]
. [ 0.0022448   0.01354435  0.00610765 -0.00249287 -0.00358094]

통계기반 VS 추론기반¶

• 통계기반

  • 말뭉치 전체로 부터 1회 학습하여 단어의 분산표현을 얻음
  • 단어의 유사성이 인코딩

• 추론기반

  • 말뭉치 일부분씩 여러번 보면서 학습함
  • word2vec 특히 skip-gram은 단어의 유사성을 물론 단어사이의 패턴까지 파악되어 인코딩
  • ex) king- man + women = queen

Summary

• 추론기반 기법은 추측하는 것이 목적이며 그 부산물로 단어의 분산표현을 얻을 수 있다.
• word2vec은 추론 기반 기법이며 단순히 2층 신경망이다
• word2vec은 skip-gram모델과 CBOW모델을 제공한다
• CBOW모델은 여러단어로부터 하나의 단어를 추측한다
• skip-gram모델은 하나의 단어로부터 다수의 단어를 추측한다.
• word2vec은 가중치를 다시 학습할 수 있으므로 단어의 분산 표현갱신이나 새로운 단어 추가를 효율적으로 수행할수 있다.

In [ ]: