torch.nn.Embedding進行word Embedding

torch.nn.Embedding

在pytorch里面實現word embedding是通過一個函數來實現的:nn.Embedding

import torch

def look_up():
    word_to_ix={'天':0,"地":1}
    lookup_tensor = torch.tensor([word_to_ix['地']],dtype=torch.long)
    embeds=torch.nn.Embedding(2,10)
    print(lookup_tensor.item())
    hello_embed=embeds(lookup_tensor)
    print(hello_embed)

if __name__ == '__main__':
    look_up()

這就是我們輸出的“天”這個詞的word embedding，代碼會輸出如下內容，接下來我們解析一下代碼：

1
tensor([[-0.4903, -2.0984, -0.0904,  0.4799,  0.4349,  0.0862, -0.3838,  0.0440,
          0.5519,  0.7626]], grad_fn=<EmbeddingBackward>)

首先我們需要word_to_ix = {'天': 0, '地': 1}，每個詞語我們需要用一個數字去表示他，這樣我們需要hello的時候，就用0來表示它。

接着就是word embedding的定義nn.Embedding(2, 5)，這里的2表示有2個詞，5表示5維度，其實也就是一個2x5的矩陣，所以如果你有1000個詞，每個詞希望是100維，你就可以這樣建立一個word embedding，nn.Embedding(1000, 100)。

關於nn.Embedding（）感覺就是比直接one hot 好一點，如果想要提升精度，肯定在word Embedding這塊要使用 bert如今更主流的模型進行預訓練。