RNN模型与NLP应用(2/9)：文本处理与词嵌入

[@ykw3101]

无废话，细节不含糊，看起好舒服。我要把您的视频看完

[@AJ-cb2bz]

没废话，不浪费大家时间，感谢无私分享，知识不藏着，应该也是一个对员工好的领导！

[@yuefang1030]

王老師講解的太好了， 必須給個評論，這是第一次在youtube上發評論。

[@jiangwuheng]

老师有非常好的表达天赋。希望老师能够出更多的教程。

[@bossbig9514]

真希望当初能早一点见到这么好的视频，感谢老师

[@jarorkwong8042]

王老师讲得太好了，语言清晰，有逻辑有条理，希望可以继续做更多NLP视频，比如Transformer, GPT, BERT, XLNET，十分期待~

[@jarorkwong8042]

而且代码简单易懂，选的例子也清晰明了

[@leejack5209]

老师讲的是真好呀。

[@skyfaded9807]

谢谢王老师，能把东西讲的清晰明白😋

[@sevenaac4783]

真清楚

[@jacquepang]

1:22 text to sequenxe step 1 tokenization: lowercase/stopwords/typo etc step 2 build dictionary : word - word sequences step 3 one hot encoding step 4 3:56 every wording sequence SHOULD have the same length -> cut off the text or using null zero padding 4:54 one-hot encoding problem could be one-hot encoding : v unique words means each one-hot vectors are v-dimensional --> too sparse (RNN parameter dimension is corresponding to input dimension) --> word embedding to map one-hot vctors to low-dimensinal vectors. 5:56 word embedding P is a parameter matrix that learned from traaning data, its dimension is vxd where v is the dimention of original one-hot vector and d is the "embedding_dimension 词向量" decided by user. P should be learned on cross-validation. 7:11 each row is a wording vector that corresponding to a unique word. Plotting the wording vector for each word, for words with similar sentiment, their distribution should be clustered together. 8:23 keras example for word embedding embedding parameter # = vocabulary # x embedding_dimension d 9:37 keras example for classification based on logistic regression flatten - flatten the embedding dimension d to a 1-d array dense - fully connected layer using sigmoid 12:18 how to choose epoches number - training 50 epoches to achive stable validation acc 14:35 review of keras code on parameter settings

[@cicerochen313]

Thanks a lot for your kindness.

[@sciab3674]

谢谢 讲的容易理解

[@Zero-gm9fe]

王老师您好，看了您的视频我收益良多，我是一个初学者，可以礼貌问一下您的文本处理与词嵌入的代码所需的python版本、库列表及源代码吗？感谢

[@zhihangzhou7141]

很好！逻辑清晰明了。

[@ddp4775]

讲得真清晰！🙏

[@yuhe6058]

王老师，RNN模型与NLP应用(2/9)：文本处理与词嵌入，在7:43时，您的例子中显示good/fun/fantastic三个单词在二维词向量坐标系中位置接近，为啥词向量就能体现出单词含义之间的相似性呢？

[@yuhe6058]

王老师，我特别感谢您的视频，希望你能越来越多出高质量视频。我学习深度强化学习就是靠您的视频和书入门的，多家比较后才遇到您，数您讲的最清晰透彻。祝您身体健康，万事喜乐！ YH 20220825 Aalto

[@pengxu8542]

请问书名是什么，哪里买得到？

[@yuhe6058]

@@pengxu8542 王老师的github上有

[@junyingchen1140]

王老师，您讲的非常棒！非常受益！请问您有带编程课吗？想动手实践，不知道怎么学习

[@guidohwang6003]

无敌

[@lancezhang892]

请问王老师，这里的字典是否是已经定义好的了，才有的build dictionary with index

[@yasongShi-t1x]

赞！

[@wangrichard2140]

太棒了 非常清楚

[@xinyuanwang3805]

支持

[@lancezhang892]

还是说，sequence[2],sequence[3],......sequence[i]都是vacabulary 里的

[@lancezhang892]

有何疑问是这里面只是用了一个sequence 做例子，那么其他的sequence[i]的dictionary里的词是否也同样的被编码成同样的数字？

[@lancezhang892]

将2万条数据扫一遍是不是就是建立了对词汇的编码，之后再将编码好的sequence[i]放进模型里训练？

[@tr77229591]

讲的很好啊。厉害

[@lancezhang892]

字典里单词数量的那个矩阵d x v中的两个向量里面的数值是如何定义的？

[@lancezhang892]

(d x v).Transpose()中每一行都是单词，那么每行的单词是通过训练得到的话，是否是每行的向量不同的

[@Jason-zb8xq]

Great talk & greetings from an ex-ZJUer.

[@dayday3923]

ZJU好, 来自紫金港的匿名问好

[@lancezhang892]

还是说不同的dictionary 是不同的词典，那么给token编号的话是否就不一致了？

[@rivershi8273]

想问一下老师，这个bach size具体是什么，我在网上查找了，一般他们会选择32，64，128，这是为什么？

[@walesmith1672]

样本的个数吧

[@ximingdong503]

好厉害 谢谢啦

[@zhenhualiu6349]

王老师好, 视频当中提到了embedding_dim 维度是8, 这个值是通过cross validation决定的, 请教一下什么是cross validation

[@ShusenWang]

cross validation用来选超参数。这是ML最基础的一个概念，我就没解释。建议搜一下cross validation，看一下解释。 zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%A4%E5%8F%89%E9%A9%97%E8%AD%89

[@zhenhualiu6349]

@@ShusenWang 非常感谢

[@user-system6creaters]

手指識字的特異功能，在讀到「佛」的時候腦海中看到光， 其他字都是正常讀取

[@user-system6creaters]

線性代數之中有個轉換矩陣的運算， 佛經中說不是正合即為顛倒「」 （所以不一定是相反）

[@小生-b6j]

老師您好，我有一個小疑問，像3:29講的text to sequence，上面的標題是寫one hot encoding，只是如果是one hot encoding的話，每一個text產出的向量應該要跟vocabulary的數量一樣，而w0只有52維, w5只有90維，但vocabulary的數量至少上千甚至破萬，而且兩個向量的相同位置的components應該要代表著相同的意思才對，像老師上一篇講到國籍這種categorical feature，做完one-hot encoding， 美國=[1,0,0,...0] 中國=[0,1,0,0,0...0]。 比方說(先不管時態)： 1. I am a boy 2. the boy play a ball 3.I play with a boy so dictionary should be{I:1, am:2, a:3, boy:4, the:5, play:6, ball:7, with:8} text to sequence I am a boy →[1,1,1,1,0,0,0,0] the boy play a ball →[0,0,1,1,1,1,1,0] I play with a boy →[1,0,1,1,0,1,0,1] 不知道我的理解是否錯誤，請老師指教

[@小生-b6j]

但我認為老師的作法並沒有錯，但是這邊的名稱是不是不應該稱作one-hot encoding，應該是在分類問題中，針對y值才需要做的。

[@DED_Search]

首先每个词是一个one hot vector, 不是一个句子。比如 i am a boy 作为输入应该是 8 by 4 的矩阵

[@DED_Search]

然后3:29那里 sequence只是标出每个词的 frequency而已最后feed into 模型的时候 老师选了20个word 这样不就规整了么

[@小生-b6j]

@@DED_Search 所以在feed進模型時，是一個字一個字feed嗎

[@liu680]

@@小生-b6j 一年多了，回复下。你的例子有8个vocabulary，每个词用one hot之后变8维，第一句话是4个8维，第二个是5个8维。。。但这样feed时候就不一致，所以每句只用后四个词，每句都变成4x8。feed时候每次都feed一整句话，4x8。然后就进入embedding，因为一个词用8维太多，所以embedding一下，比如用3维，每句话从4x8变成4x3。接下来就flatten和全联接。

[@zhiweisong4617]

王老师您好。在 step 3 one-hot encoding处我觉得有点奇怪，原因是我理解的one hot encoding是把信息变成0 1 的编码值，但是这里的sequences里面存储的是每一个word 的索引，是不是应该把sequence再转化为一个0 1矩阵之后才能叫做one hot encoding？

[@zhiweisong4617]

我觉的在视频3：10处是一个笔误，因为后面有one-hot encoding 的部分把sequence 转化为一个0 1 matrix。所以老师我觉得这里写encoding 而不是one-hot encoding是不是更好一些？

[@ShusenWang]

one-hot encoding通常表示成01向量。但是压缩成index也不丢信息。

[@yunzhang2553]

@@ShusenWang 谢谢解答。那什么情况下不能用index而必须要用one-hot encoding呢？谢谢

[@ShusenWang]

@@yunzhang2553 有时候必须要用向量的形式。你看一下上一个视频，有具体的例子。

[@yunzhang2553]

@@ShusenWang 好哒，谢谢Dr Wang!

[@或许不再]

王老师考虑去b站开个号吗？？

[@leedavid5214]

你好。我使用了相同的training data,在本节课logistic regression和下节课SimpleRNN都得到了相同的准确率84%，是否可以说明一层LR与一层SimpleRNN的性能相同？

[@ShusenWang]

这么厉害？用了什么技巧？ LR有个问题，做concatenation，上面的全连接层太大，参数太多，计算慢，容易过拟合。

[@leedavid5214]

@@ShusenWang 我没用什么技巧，我正在学习阶段，所以正在复现你视频中的这些model。我发现你此节使用的数据，与下一节使用的数据并不一样，所以自然而然想到如果使用同一数据，那么准确率如何？ 这样，我将我的读入数据的参数发给你，你实验一下如何？也可能是我有错呢。

[@ShusenWang]

@@leedavid5214 我明白是怎么回事了。你做的应该是对的。simple rnn 的优势未必在于accuracy，而是其他方面。

[@leedavid5214]

@@ShusenWang 那么回到初始问题：一层LR与一层SimpleRNN，在准确率方面是一样的，可以这么说吧。

[@ShusenWang]

@@leedavid5214 这个不一定吧。还得看数据大小。要是数据很小，Embedding用word2vec预训练，那么rnn应该比lr好。

[@zhihangzhou7141]

我每次到网上查资料都有一个无解的问题，那就是每次看不懂的时候都会纠结到底是我英语差，还是逻辑难懂，还是视屏本身就很烂？

[@minggai8582]

天朝没事就喜欢屏蔽，哎。

[@jacquepang]

请教一下embedding_dimension = 8 8的物理含义是什么呢? 类似PCA把one-hot sparse vector降维成8维 preserves the best of origin one-hot encoding ?

[@pggg5001]

可以这么理解，但有个很重要的区别 PCA是正向计算，而且是只考虑数学意义上的“距离”，推导出principle component 但embdedding得到的embedding layer（其实就是那个embedding weight matrix），是通过训练在不断minimize loss的过程中反推出来的，因为是训练出来的，所以最后得到的新的embdeding vector space的基向量是和语义”semantic“有关系的

[@yutingchen4029]

请问有代码分享吗谢谢！

[@ShusenWang]

这本书里面有代码：François Chollet-Deep Learning with Python (2018) 这本书网上有下载

[@zhaoqiansu8606]

@@ShusenWang 谢谢老师！非常得帮助！

[@junweizhang]

大陆李宏毅.

[@dayday3923]

哈, 兲潮~但凡聪明有本事的人都不会是小粉红

[@programmer8064]

同样的道理，但凡聪明有本事的人都不会是恨国党