如何使用单词的向量表示（从 Word2Vec 等获得）作为分类器的特征？答案

【问题标题】：How to use vector representation of words (as obtained from Word2Vec,etc) as features for a classifier?如何使用单词的向量表示（从 Word2Vec 等获得）作为分类器的特征？
【发布时间】：2014-12-21 13:42:07
【问题描述】：

我熟悉使用 BOW 特征进行文本分类，其中我们首先找到语料库的词汇量大小，这成为我们特征向量的大小。对于每个句子/文档，以及它的所有组成词，我们然后根据该词在该句子/文档中的缺席/存在来放置 0/1。

但是，既然我正在尝试使用每个单词的向量表示，那么创建全局词汇表是否必不可少？

【问题讨论】：

什么是“全球词汇”？
我需要每个句子都有一个固定长度的特征向量，虽然每个句子的字数不同。所以我需要计算整个语料库的词汇量，并保持特征向量长度等于词汇量。这就是我所说的全球词汇。对困惑感到抱歉。我的话不够清楚。

标签： text vector nlp text-classification word2vec

【解决方案1】：

假设向量的大小为 N（通常在 50 或 500 之间）。推广传统泛化 BOW 的简单方法只是用 N 个零替换 0 位（在 BOW 中），并用实际向量（例如来自 Word2Vec）替换 1 位（在 BOW 中）。那么特征的大小将是 N * |V| （与 BOW 中的 |V| 特征向量相比，其中 |V| 是词汇的大小）。这种简单的概括应该适用于相当数量的训练实例。

为了使特征向量更小，人们使用各种技术，例如使用具有各种操作的向量的递归组合。（参见递归/递归神经网络和类似技巧，例如：http://web.engr.illinois.edu/~khashab2/files/2013_RNN.pdf 或 http://papers.nips.cc/paper/4204-dynamic-pooling-and-unfolding-recursive-autoencoders-for-paraphrase-detection.pdf）

【讨论】：

我不明白为什么您第一段中的方案比简单的词袋更好。分类器可以从这种表示中学习到的任何东西（具有 N*|V| 特征），它应该能够从 BOW 表示中学习（具有 |V| 特征）。例如，考虑逻辑回归；此表示上的任何模型都等效于 BOW 表示上的相应模型。所以这似乎毫无意义。我错过了什么吗？

【解决方案2】：

要为每个句子得到一个固定长度的特征向量，虽然每个句子的单词个数不同，但是如下：

将每个句子标记为组成词
为每个词获取词向量（如果不存在则忽略该词）
平均你得到的所有词向量
这总是会给你一个 d-dim 向量（d 是词向量 dim）

下面是代码片段

def getWordVecs(words, w2v_dict):
    vecs = []
    for word in words:
        word = word.replace('\n', '')
        try:
            vecs.append(w2v_model[word].reshape((1,300)))
        except KeyError:
            continue
    vecs = np.concatenate(vecs)
    vecs = np.array(vecs, dtype='float')
    final_vec = np.sum(vecs, axis=0)
return final_vec

words 是对句子进行标记后获得的标记列表。

【讨论】：