如何将 word2vec 导入 TensorFlow Seq2Seq 模型？

Question

我正在玩 Tensorflow 序列到序列翻译模型。我想知道我是否可以将我自己的 word2vec 导入到这个模型中？而不是使用教程中提到的原始'dense representation'。

在我看来，TensorFlow 似乎对 seq2seq 模型使用了 One-Hot 表示。首先，对于函数 tf.nn.seq2seq.embedding_attention_seq2seq，编码器的输入是标记化符号，例如'a' 将是“4”，'dog' 将是“15715”等，并且需要 num_encoder_symbols。所以我认为这让我提供了单词的位置和单词的总数，然后该函数可以在 One-Hot 表示中表示单词。源码还在学习中，看不懂。

谁能给我一个关于上述问题的想法？

Answer 1

seq2seq embedding_* 函数确实创建了与 word2vec 非常相似的嵌入矩阵。它们是一个名为 sth 的变量，如下所示：

EMBEDDING_KEY = "embedding_attention_seq2seq/RNN/EmbeddingWrapper/embedding"

知道了这个，修改这个变量就可以了。我的意思是——以某种格式获取 word2vec 向量，比如文本文件。假设你的词汇量在 model.vocab 中，你可以按照下面的代码片段所示的方式分配读取向量（这只是一个片段，你必须更改它才能使其工作，但我希望它能显示想法）。

   vectors_variable = [v for v in tf.trainable_variables()
                        if EMBEDDING_KEY in v.name]
    if len(vectors_variable) != 1:
      print("Word vector variable not found or too many.")
      sys.exit(1)
    vectors_variable = vectors_variable[0]
    vectors = vectors_variable.eval()
    print("Setting word vectors from %s" % FLAGS.word_vector_file)
    with gfile.GFile(FLAGS.word_vector_file, mode="r") as f:
      # Lines have format: dog 0.045123 -0.61323 0.413667 ...
      for line in f:
        line_parts = line.split()
        # The first part is the word.
        word = line_parts[0]
        if word in model.vocab:
          # Remaining parts are components of the vector.
          word_vector = np.array(map(float, line_parts[1:]))
          if len(word_vector) != vec_size:
            print("Warn: Word '%s', Expecting vector size %d, found %d"
                     % (word, vec_size, len(word_vector)))
          else:
            vectors[model.vocab[word]] = word_vector
    # Assign the modified vectors to the vectors_variable in the graph.
    session.run([vectors_variable.initializer],
                {vectors_variable.initializer.inputs[1]: vectors})

Answer 2

我想使用 Matthew 提到的范围样式，你可以获得变量：

 with tf.variable_scope("embedding_attention_seq2seq"):
        with tf.variable_scope("RNN"):
            with tf.variable_scope("EmbeddingWrapper", reuse=True):
                  embedding = vs.get_variable("embedding", [shape], [trainable=])

此外，我想您也想将嵌入注入到解码器中，它的键（或范围）类似于：

"embedding_attention_seq2seq/embedding_attention_decoder/embedding"

感谢您的回答，Lukasz！

我想知道，代码片段中的 <b>model.vocab[word]</b> 到底代表什么？只是单词在词汇表中的位置？

在这种情况下，遍历词汇表并为 w2v 模型中存在的单词注入 w2v 向量会不会更快。

如何将 word2vec 导入 TensorFlow Seq2Seq 模型？

How to import word2vec into TensorFlow Seq2Seq model?

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