pytorch中词向量生成的原理

pytorch中的词向量的使用

在pytorch我们使用nn.embedding进行词嵌入的工作。

具体用法就是:

import torch

word_to_ix={'hello':0,'world':1}

embeds = torch.nn.Embedding(2,5)

hello_idx=torch.LongTensor([word_to_ix['hello']])

hello_embed = embeds(hello_idx)

print(hello_embed)

print(embeds.weight)

tensor([[ 0.6584,  0.2991, -1.2654,  0.9369,  0.6088]], grad_fn=<EmbeddingBackward>)

Parameter containing:

tensor([[ 0.6584,  0.2991, -1.2654,  0.9369,  0.6088],

        [ 0.1922,  1.5374,  0.5737, -0.8007, -0.4896]], requires_grad=True)

在torch.nn.Embedding的源代码中，它是这么解释，

This module is often used to store word embeddings and retrieve them using indices.

The input to the module is a list of indices, and the output is the corresponding

word embeddings.

对于这个，我的理解是这样的torch.nn.Embedding 是一个矩阵类，当我传入参数之后，我可以得到一个矩阵对象，比如上面代码中的

embeds = torch.nn.Embedding(2,5) 通过这个代码，我就获得了一个两行三列的矩阵对象embeds。这个时候，矩阵对象embeds的输入就是一个索引列表（当然这个列表

应该是longtensor格式，得到的结果就是对应索引的词向量）

我们这里有一点需要格外注意，在上面的结果中，有个这个东西 requires_grad=True

我在开始接触pytorch的时候，对embedding的一个疑惑就是它是如何定义自动更新的。因为现在我们得到的这个词向量是随机初始化的结果，

在后续神经网络反向传递过程中，这个参数是需要更新的。

这里我想要点出一点来，就是词向量在这里是使用标准正态分布进行的初始化。我们可以通过查看源代码来进行验证。

在源代码中

if _weight is None:

            self.weight = Parameter(torch.Tensor(num_embeddings, embedding_dim)) ##定义一个Parameter对象

            self.reset_parameters() #随后对这个对象进行初始化

...

...

def reset_parameters(self): #标准正态进行初始化

        init.normal_(self.weight)

        if self.padding_idx is not None:

            with torch.no_grad():

                self.weight[self.padding_idx].fill_(0)

巴特西

pytorch中词向量生成的原理

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