其实句子建模进行向量化表示，应该使用递归自编码器比较合理，即基于句法树或者误差最小的原则词两两之间进行重构，重构后的再继续与剩下的进行重构，道理大概都懂，但是理论和实际还是有差距的，因为我目前还没有找到实例，找了些论文里面说的也是模模糊糊，因此我还无法使用递归自编码器实现句子建模，但是我发现许多实例是对手写数字图片进行自编码器的降维，因此我斗胆有了以下思路：
1.使用jieba切词然后使用word2vec训练词向量，每个词词向量维度v为128
2.计算每个句子词数多少，然后根据数量分布取每句的词数d为11（多退少补0）
3.将每个句子的词向量按顺序拼接成11 * 128的二维矩阵
4.将一个矩阵作为输入放入自编码器进行训练，最后降维成16维用于表示此句子
其实我这里只是纯属我个人随便玩玩而已，因此首先词向量矩阵的构建就会使得一些句子的词损失，从而影响语义，况且，直接按照词从上到下排列成一个句子，真的能够表达出一个句子这一想法以及是否要去除停用词等等，还是有待商榷的。但是还是那句话，效果不怎么样，咱跑个流程，随便玩玩总不犯法。
首先词向量获取不多讲了参考我的另一篇，只需要稍微改改就能用了https://blog.csdn.net/qq_52785473/article/details/122640697?spm=1001.2014.3001.5502
训练出一个word2vec.model的词向量模型并且保存
下面给出news_title_cut.csv文件数据内容（里面split以下全都丢进word2vec训练就能出词向量了）：
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代码如下：
# coding: utf-8
from gensim.models.word2vec import Word2Vec
import pandas as pd
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.utils.data.dataloader as dataloader
from torch.utils.data import TensorDataset
def analyze():
f = pd.read_csv("news_title_cut.csv")
news = f["新闻标题"]
all_num = []
for n in news:
num = n.split(" ")
all_num.append(len(num))
all_num = pd.DataFrame(all_num)
print(all_num.describe()) # 分析每个句子的词长情况，这里选取占75%的词长为11
def get_train_data():
model = Word2Vec.load("word2vec.model")
f = pd.read_csv("news_title_cut.csv")
news = f["新闻标题"]
vectors = np.zeros((len(news), 11, 128))
j = 0
for new in news:
sen = new.split(" ")
N = 11
new_vector = np.zeros((11, 128))
if N <= len(sen):
sen = sen[: N]
i = 0
for word in sen:
vector = model.wv[word]
new_vector[i, :] = vector
i += 1
else:
i = 0
for word in sen:
vector = model.wv[word]
new_vector[i, :] = vector
i += 1
vectors[j, :, :] = new_vector
j += 1
return vectors
# 超参数
EPOCH = 10
LR = 0.001
train_data = torch.from_numpy(get_train_data()).to(torch.float32)
train_label = torch.from_numpy(np.zeros(len(get_train_data()))).to(torch.float32) # 标签这里用不到，但是不影响吧
dataset = TensorDataset(train_data, train_label)
train_loader = dataloader.DataLoader(dataset=dataset, shuffle=True, batch_size=10) # 一次10组进行训练
class AutoEncoder(nn.Module):
def __init__(self):
super(AutoEncoder, self).__init__()
# 压缩
self.encoder = nn.Sequential(
nn.Linear(11 * 128, 64 * 11),
nn.Tanh(),
nn.Linear(64 * 11, 32 * 11),
nn.Tanh(),
nn.Linear(32 * 11, 16 * 11),
nn.Tanh(),
nn.Linear(16 * 11, 16),
)
# 解压
self.decoder = nn.Sequential(
nn.Linear(16, 16 * 11),
nn.Tanh(),
nn.Linear(16 * 11, 32 * 11),
nn.Tanh(),
nn.Linear(32 * 11, 64 * 11),
nn.Tanh(),
nn.Linear(64 * 11, 128 * 11),
)
def forward(self, x):
encoded = self.encoder(x)
decoded = self.decoder(encoded)
return encoded, decoded
autoencoder = AutoEncoder()
optimizer = torch.optim.Adam(autoencoder.parameters(), lr=LR)
loss_func = nn.MSELoss()
for epoch in range(EPOCH):
for step, (x, b_label) in enumerate(train_loader):
b_x = x.view(-1, 11 * 128) # 无监督学习，解码后和原数据比求的误差
b_y = x.view(-1, 11 * 128)
encoded, decoded = autoencoder(b_x)
loss = loss_func(decoded, b_y) # 损失函数
if step % 100 == 0:
print(loss)
optimizer.zero_grad() # 清空梯度
loss.backward() # 反向传播
optimizer.step() # 优化器
encoder = torch.tensor([])
for step, (x, b_label) in enumerate(train_loader):
b_x = x.view(-1, 11 * 128)
encoded, decoded = autoencoder(b_x)
encoder = torch.cat((encoder, encoded), 0)
encoder = pd.DataFrame((encoder.detach().numpy()))
print(encoder)
encoder.to_csv("encoded.csv", encoding="utf-8", index=0)
encoded.csv里保存的就是编码后的句子表示。
纯属个人想法，有任何不对的地方，请大家批评指正！
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