Word2vec Code 阅读笔记

2014-07-29 by Leon

via: liustrive.com

参数：

hs
negative
int binary = 0, cbow = 0, debug_mode = 2, window = 5, min_count = 5, num_threads = 1, min_reduce = 1; // window是训练时前后文长度随机数的边界，其它参数看名字
layer1_size  // 向量维度

结构：

基本词结构体

struct vocab_word {
  long long cn; // 词频数
  int *point;   // root 到该节点的路径，存的是路径节点索引
  char *word, // 词串
*code, // Huffman编码
codelen; // Huffman码长度
};

全局变量：

struct vocab_word *vocab; // 词表

值得注意的是词表的内存是1000为单位递增扩大的，相关代码：

if (vocab_size + 2 >= vocab_max_size) {
vocab_max_size += 1000;
vocab = (struct vocab_word *)realloc(vocab, vocab_max_size * sizeof(struct vocab_word));
}

int *vocab_hash; // 词hash码对应词下标的数组
vocab_hash[hashcode] –> index
需要注意的是word2vec采用的是标准hash table存放方式，hash码重复后挨着放取的时候根据拿出index找到词表里真正单词，跟比一下

syn0
就是词向量的大矩阵，第i行表示vocab中下标为i的词

syn1
用hs算法时用到的辅助矩阵，即文章中的Wx

syn1neg
negative sampling算法时用到的辅助矩阵

Next_random
作者自己生成的随机数，线程里面初始化就是：

unsigned long long next_random = (long long)id;

更新用的：

next_random = next_random * (unsigned long long)25214903917 + 11;

伪随机伪到家了=_=

expTable
直接用一个数组记录指数值，要用的时候直接查近似值，不用算，其初始化代码如下：

  expTable = (real *)malloc((EXP_TABLE_SIZE + 1) * sizeof(real));
  for (i = 0; i < EXP_TABLE_SIZE; i++) {
    expTable[i] = exp((i / (real)EXP_TABLE_SIZE * 2 - 1) * MAX_EXP); 
    expTable[i] = expTable[i] / (expTable[i] + 1);         // Precompute f(x) = x / (x + 1)
  }

vocab_size
词表大小

函数:

void InitNet()
主要承担初始化、开内存、建Huffman树的任务，为syn0,syn1（采用HS时）,syn1neg（采用negative时）开内存，其中syn0用-0.005~0.005之间的数随机初始化

void CreateBinaryTree()
创建Huffman树，以词频为权重，于是词频越高的词Huffman code越短基本流程与Huffman建树算法一致，但是代码很优雅

void TrainModelThread(void id)
SubSample 相关代码

一定概率扔掉高频词，词频越高discard概率越大。

代码

neu1 隐层矩阵 neu1[i]为隐层向量，

CBOW
b = next_random % window;

CBOW模型采取的是将一个随机大小的窗口中文本向量相加获得隐层向量

其中，f是 $σ(neu1^T ×syn1)$ ，l2是父节点索引

$$f \leftarrow p(x)$$

交叉熵L为：

$$xlogp(x)+(1-x)*log(1-p(x))$$

其中

$$p(x) =\frac{exp(neu1[c] * syn1[c + l2])}{(1+exp(neu1[c] * syn1[c + l2]))}$$

于是有：

$$log(L) = code[d]* neu1[c] * syn1[c + l2] –(1-code[d])*log(1 + exp(neu1[c] * syn1[c + l2]))$$

求对syn1的偏导：

$$\frac{(∂log(L))}{∂syn1}= (1 -code - p(x))*neu1$$

对neu1求偏导：

$$neu1e= \frac{(∂log(L))}{∂neu1}= (1 -code - p(x))*syn1$$

所以g是梯度乘以学习速率中的公因子。

Negative Sampling 代码

采取negative次生成负样本，当negative为0时选word自己作为正样本，当抽到word自己时跳过
抽取的负样本label为0，可以看做HS中的一层于是有

$$交叉熵 = -label \times \log f - (1-label)\times (1-f)$$

隐藏层到输入层：

前面用的输入层向量相加得到隐层向量，于是对词向量的更新可以直接用梯度neu1e[c]

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