Data Science/Deep Learning
[Deep Learning from Scratch 2] chapter 3. word2vec
sunnyshiny
2023. 4. 26. 10:42
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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 | 에폭 16 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.94 | 에폭 17 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.94 | 에폭 18 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.94 | 에폭 19 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.94 | 에폭 20 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.94 | 에폭 21 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.94 | 에폭 22 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.94 | 에폭 23 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.94 | 에폭 24 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.94 | 에폭 25 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.94 | 에폭 26 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.94 | 에폭 27 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.93 | 에폭 28 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.94 | 에폭 29 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.93 | 에폭 30 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.93 | 에폭 31 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.93 | 에폭 32 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.93 | 에폭 33 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.93 | 에폭 34 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.93 | 에폭 35 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.92 | 에폭 36 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.92 | 에폭 37 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.92 | 에폭 38 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.92 | 에폭 39 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.92 | 에폭 40 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.92 | 에폭 41 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.91 | 에폭 42 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.92 | 에폭 43 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.91 | 에폭 44 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.91 | 에폭 45 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.90 | 에폭 46 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.91 | 에폭 47 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.90 | 에폭 48 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.90 | 에폭 49 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.89 | 에폭 50 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.89 | 에폭 51 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.89 | 에폭 52 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.90 | 에폭 53 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.89 | 에폭 54 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.87 | 에폭 55 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.90 | 에폭 56 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.87 | 에폭 57 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.87 | 에폭 58 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.87 | 에폭 59 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.88 | 에폭 60 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.86 | 에폭 61 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.86 | 에폭 62 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.86 | 에폭 63 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.85 | 에폭 64 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.86 | 에폭 65 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.84 | 에폭 66 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.85 | 에폭 67 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.85 | 에폭 68 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.83 | 에폭 69 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.83 | 에폭 70 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.84 | 에폭 71 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.82 | 에폭 72 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.83 | 에폭 73 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.84 | 에폭 74 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.80 | 에폭 75 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.81 | 에폭 76 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.82 | 에폭 77 | 반복 1 / 2 | 시간 0[s] | 손실 1.79 | 에폭 78 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| 손실 0.75 | 에폭 879 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.54 | 에폭 880 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.47 | 에폭 881 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.86 | 에폭 882 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.61 | 에폭 883 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.50 | 에폭 884 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.61 | 에폭 885 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.64 | 에폭 886 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.64 | 에폭 887 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.57 | 에폭 888 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.50 | 에폭 889 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.75 | 에폭 890 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.64 | 에폭 891 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.53 | 에폭 892 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.68 | 에폭 893 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.60 | 에폭 894 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.43 | 에폭 895 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.64 | 에폭 896 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.68 | 에폭 897 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.60 | 에폭 898 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.64 | 에폭 899 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.64 | 에폭 900 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.46 | 에폭 901 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.75 | 에폭 902 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.53 | 에폭 903 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.67 | 에폭 904 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.42 | 에폭 905 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.78 | 에폭 906 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.56 | 에폭 907 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.60 | 에폭 908 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.50 | 에폭 909 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.56 | 에폭 910 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.60 | 에폭 911 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.78 | 에폭 912 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.46 | 에폭 913 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.74 | 에폭 914 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.53 | 에폭 915 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.42 | 에폭 916 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.71 | 에폭 917 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.74 | 에폭 918 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.60 | 에폭 919 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.53 | 에폭 920 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.56 | 에폭 921 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.60 | 에폭 922 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.53 | 에폭 923 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.85 | 에폭 924 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.53 | 에폭 925 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.42 | 에폭 926 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.71 | 에폭 927 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.56 | 에폭 928 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.71 | 에폭 929 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.42 | 에폭 930 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.60 | 에폭 931 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.67 | 에폭 932 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.60 | 에폭 933 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.53 | 에폭 934 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.78 | 에폭 935 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.41 | 에폭 936 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.63 | 에폭 937 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.56 | 에폭 938 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.67 | 에폭 939 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.60 | 에폭 940 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.52 | 에폭 941 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.59 | 에폭 942 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.59 | 에폭 943 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.67 | 에폭 944 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.52 | 에폭 945 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.78 | 에폭 946 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.52 | 에폭 947 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.67 | 에폭 948 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.52 | 에폭 949 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.67 | 에폭 950 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.59 | 에폭 951 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.66 | 에폭 952 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.52 | 에폭 953 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.59 | 에폭 954 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.41 | 에폭 955 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.59 | 에폭 956 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.70 | 에폭 957 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.55 | 에폭 958 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.52 | 에폭 959 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.67 | 에폭 960 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.63 | 에폭 961 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.55 | 에폭 962 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.70 | 에폭 963 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.52 | 에폭 964 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.66 | 에폭 965 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.45 | 에폭 966 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.81 | 에폭 967 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.33 | 에폭 968 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.77 | 에폭 969 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.41 | 에폭 970 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.77 | 에폭 971 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.41 | 에폭 972 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.73 | 에폭 973 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.63 | 에폭 974 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.59 | 에폭 975 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.52 | 에폭 976 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.66 | 에폭 977 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.52 | 에폭 978 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.66 | 에폭 979 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.59 | 에폭 980 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.40 | 에폭 981 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.63 | 에폭 982 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.62 | 에폭 983 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.63 | 에폭 984 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.52 | 에폭 985 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.81 | 에폭 986 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.33 | 에폭 987 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.70 | 에폭 988 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.59 | 에폭 989 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.73 | 에폭 990 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.26 | 에폭 991 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.77 | 에폭 992 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.51 | 에폭 993 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.62 | 에폭 994 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.62 | 에폭 995 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.55 | 에폭 996 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.58 | 에폭 997 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.70 | 에폭 998 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.44 | 에폭 999 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.55 | 에폭 1000 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 0.62
In [24]:
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 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| 손실 2.08 | 에폭 854 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.29 | 에폭 855 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.87 | 에폭 856 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.08 | 에폭 857 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.19 | 에폭 858 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.86 | 에폭 859 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.29 | 에폭 860 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.96 | 에폭 861 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.97 | 에폭 862 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.17 | 에폭 863 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.29 | 에폭 864 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.64 | 에폭 865 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.49 | 에폭 866 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.97 | 에폭 867 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.17 | 에폭 868 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.75 | 에폭 869 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.49 | 에폭 870 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.96 | 에폭 871 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.84 | 에폭 872 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.38 | 에폭 873 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.85 | 에폭 874 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.06 | 에폭 875 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.74 | 에폭 876 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.27 | 에폭 877 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.06 | 에폭 878 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.06 | 에폭 879 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.16 | 에폭 880 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.84 | 에폭 881 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.17 | 에폭 882 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.15 | 에폭 883 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.95 | 에폭 884 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.05 | 에폭 885 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.05 | 에폭 886 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.26 | 에폭 887 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.83 | 에폭 888 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.26 | 에폭 889 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.72 | 에폭 890 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.26 | 에폭 891 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.26 | 에폭 892 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.73 | 에폭 893 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.92 | 에폭 894 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.04 | 에폭 895 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.26 | 에폭 896 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.82 | 에폭 897 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.25 | 에폭 898 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.73 | 에폭 899 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.25 | 에폭 900 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.04 | 에폭 901 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.04 | 에폭 902 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.12 | 에폭 903 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.16 | 에폭 904 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.90 | 에폭 905 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.95 | 에폭 906 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.25 | 에폭 907 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.68 | 에폭 908 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.16 | 에폭 909 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.90 | 에폭 910 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.16 | 에폭 911 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.02 | 에폭 912 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.81 | 에폭 913 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.11 | 에폭 914 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.24 | 에폭 915 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.02 | 에폭 916 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.72 | 에폭 917 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.32 | 에폭 918 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.94 | 에폭 919 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.10 | 에폭 920 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.94 | 에폭 921 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.10 | 에폭 922 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.02 | 에폭 923 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.94 | 에폭 924 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 2.23 | 에폭 925 | 반복 1 / 2 | 시간 1[s] | 손실 1.80 | 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 [ ]:
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