Spark Word2vec向量数学

Question

我在看Word2Vec的Spark网站的example：

val input = sc.textFile("text8").map(line => line.split(" ").toSeq)

val word2vec = new Word2Vec()

val model = word2vec.fit(input)

val synonyms = model.findSynonyms("country name here", 40)

我如何做有趣的向量，例如国王-男人+女人=皇后。我可以使用model.getVectors，但不确定如何继续。

Answer 1

这里有一个pyspark的例子，我想这是移植到Scala的直接方法--关键是model.transform的使用。

首先，我们按照示例中的方式训练模型：

from pyspark import SparkContext
from pyspark.mllib.feature import Word2Vec

sc = SparkContext()
inp = sc.textFile("text8_lines").map(lambda row: row.split(" "))

k = 220         # vector dimensionality
word2vec = Word2Vec().setVectorSize(k)
model = word2vec.fit(inp)

k是单词向量的维数--越高越好(默认值是100)，但你需要内存，我的机器可以使用的最大值是220。(编辑:相关出版物的典型值介于300 -1000之间)

在我们训练了模型之后，我们可以定义一个简单的函数，如下所示：

def getAnalogy(s, model):
    qry = model.transform(s[0]) - model.transform(s[1]) - model.transform(s[2])
    res = model.findSynonyms((-1)*qry,5) # return 5 "synonyms"
    res = [x[0] for x in res]
    for k in range(0,3):
        if s[k] in res:
            res.remove(s[k])
    return res[0]

现在，这里有一些国家及其首都的例子：

s = ('france', 'paris', 'portugal')
getAnalogy(s, model)
# u'lisbon'

s = ('china', 'beijing', 'russia')
getAnalogy(s, model)
# u'moscow'

s = ('spain', 'madrid', 'greece')
getAnalogy(s, model)
# u'athens'

s = ('germany', 'berlin', 'portugal')
getAnalogy(s, model)
# u'lisbon'

s = ('japan', 'tokyo', 'sweden')
getAnalogy(s, model)    
# u'stockholm'

s = ('finland', 'helsinki', 'iran')
getAnalogy(s, model)
# u'tehran'

s = ('egypt', 'cairo', 'finland')
getAnalogy(s, model)
# u'helsinki'

结果并不总是正确的-我把它留给你来实验，但是随着训练数据的增加和向量维数k的增加，结果会变得更好。

函数中的for循环删除属于输入查询本身的条目，因为我注意到，正确答案通常是返回列表中的第二个，第一个通常是一个输入项。

Answer 2

  val w2v_map = sameModel.getVectors//this gives u a map {word:vec}

  val (king, man, woman) = (w2v_map.get("king").get, w2v_map.get("man").get, w2v_map.get("women").get)

  val n = king.length

  //daxpy(n: Int, da: Double, dx: Array[Double], incx: Int, dy: Array[Double], incy: Int);
  blas.saxpy(n,-1,man,1,king,1)

  blas.saxpy(n,1,woman,1,king,1)

  val vec = new DenseVector(king.map(_.toDouble))

  val most_similar_word_to_vector = sameModel.findSynonyms(vec, 10) //they have an api to get synonyms for word, and one for vector
  for((synonym, cosineSimilarity) <- most_similar_word_to_vector) {
    println(s"$synonym $cosineSimilarity")
  }

运行结果如下：

women 0.628454885964967
philip 0.5539534290356802
henry 0.5520055707837214
vii 0.5455116413024774
elizabeth 0.5290994886254643
**queen 0.5162519562606844**
men 0.5133851770249461
wenceslaus 0.5127030522678778
viii 0.5104392579985102
eldest 0.510425791249559

Answer 3

下面是伪代码。有关完整的实现，请阅读文档：https://spark.apache.org/docs/1.4.0/api/java/org/apache/spark/mllib/feature/Word2VecModel.html

1. w2v_map = model.getVectors() # this gives u a map {word:vec}
2. my_vector = w2v_map.get('king') - w2v_map.get('man') + w2v_map.get('queen') # do vector algebra here
3. most_similar_word_to_vector = model.findSynonyms(my_vector, 10) # they have an api to get synonyms for word, and one for vector

编辑：https://spark.apache.org/docs/1.4.0/api/java/org/apache/spark/mllib/feature/Word2VecModel.html#findSynonyms(org.apache.spark.mllib.linalg.Vector,%20int)