如何将词嵌入向量组合成一个向量？答案

【问题标题】：How combine word embedded vectors to one vector?如何将词嵌入向量组合成一个向量？
【发布时间】：2017-11-30 20:31:35
【问题描述】：

我完全知道word embedding(skip-gram, CBOW)的含义和方法。而且我知道，Google 有一个 word2vector API，通过获取单词可以生成向量。但我的问题是这样的：我们有一个包含主语、宾语、动词的子句......每个单词以前都由 Google API 嵌入，现在“我们如何将这些向量组合在一起以创建一个等于条款？” 例子：子句：V=“狗咬人” 在 Google 的词嵌入之后，我们有 V1、V2、V3，它们每个都映射到狗、咬、人。我们知道： V = V1+ V2 +V3 我们如何提供V？如果您以真实向量为例进行解释，我将不胜感激。

【问题讨论】：

感谢您之前的帮助。我已经成功地通过 Python 从 GoogleNews 数据集中找到了三个单词的向量。现在我的问题是，为了找到输入三元组和所有其他三元组之间的相似性，哪种方法最好？我们有超过十万个三元组单词，我们想要创建相似度矩阵。

标签： nlp information-retrieval word2vec google-api-python-client word-embedding

【解决方案1】：

两种解决方案：

对短语的组成词使用向量加法 - 这通常效果很好，因为加法是对语义构成的良好估计。
使用paragraph vectors，它能够将任意长度的单词序列编码为单个向量。

【讨论】：

太棒了。我真的很感谢你的帮助。你能告诉我向量加法的规则吗？（它是如何工作的？）你能给我一个真实向量的例子并将它们与这种方法结合起来吗？
一个向量是一个实数序列......所以添加两个向量只需添加序列的每个对应分量，例如如果a=(1,2)和b=(3,1)是两个向量，那么a+b=(1+3,2+1)=(4,3)
你知道这个向量加法的代码/python脚本是什么吗？

【解决方案2】：

向量基本上只是一个数字列表。您可以通过将每个列表中相同位置的数字相加来添加向量。这是一个例子：

a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]
c = a + b # vector addition
c is [(1+4), (2+5), (3+6)], or [5, 7, 9]

如this question 所示，在 python 中执行此操作的简单方法如下：

map(sum, zip(a, b))

向量加法是线性代数的一部分。如果您不了解向量和矩阵的运算，那么围绕词向量的数学将很难理解，因此您可能希望了解更多有关线性代数的一般知识。

通常将词向量加在一起是近似句子向量的好方法，因为对于任何给定的词集，都有一个明显的顺序。但是，您的 Dog bites man 和 Man bites dog 示例显示了添加向量的弱点 - 结果不会根据词序而改变，因此这两个句子的结果将是相同的，即使它们的含义非常不同。

关于获取受词序影响的句子向量的方法，请查看doc2vec 或刚刚发布的InferSent。

【讨论】：

【解决方案3】：

所以，在本文中：https://arxiv.org/pdf/2004.07464.pdf 他们通过连接将图像嵌入和文本嵌入结合起来。

X = TE + IE

这里 X 是融合嵌入，TE 和 IE 分别作为文本和图像嵌入。如果您的 TE 和 IE 的尺寸分别为 2048，则您的 X 的长度为 2*2024。那么如果可能的话，也许你可以使用它，或者如果你想减少维度，你可以使用 t-SNE/PCA 或https://arxiv.org/abs/1708.03629（在此处实现：https://github.com/vyraun/Half-Size）

【讨论】：