Word2Vec 구현

Word2Vec을 pytorch를 통해서 구현해보겠습니다. 파이토치 공식홈에도 유사한 예제가 있으니 관심있으신 분들은 공식홈에 있는 내용을 읽어보시는 것이 도움이 되시리라 생각됩니다.

먼저 아래와 같이 필요한 라이브러리들을 임포트합니다. 마지막에 임포트한 matplotlib의 경우는 시각화를 위한 것으로 단어들이 어떤 상관성을 가지는지 확인해보기 위함입니다.

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F

import numpy as np
import pandas as pd

아래와 같은 텍스트를 선언합니다. 몇개의 단어로 구성된 문장이고 중복된 문장들을 복사해서 붙여 넣었습니다. Word2Vec을 구현하는데 여러 방식이 있지만 이번 예제에서는 Skip-Gram 방식을 사용합니다.

위 구조에서 핵심은 가중치행렬 WW, W′W′ 두 개입니다. Word2Vec의 학습결과가 이 두 개의 행렬입니다. 그림을 자세히 보시면 입력층-은닉층, 은닉층-출력층을 잇는 가중치 행렬의 모양이 서로 전치(transpose)한 것과 동일한 것을 볼 수 있습니다. 그런데 전치하면 그 모양이 같다고 해서 완벽히 동일한 행렬은 아니라는 점에 주의할 필요가 있습니다. 물론 두 행렬을 하나의 행렬로 취급(tied)하는 방식으로 학습을 진행할 수 있고, 학습이 아주 잘되면 WW와 W′W′ 가운데 어떤 걸 단어벡터로 쓰든 관계가 없다고 합니다.

또 다른 방법은 COBOW(Continuous Bag-of-Words) 방식이 있습니다. 이 방식은 Skip-Gram과 반대의 방식입니다.
CBOW는 주변에 있는 단어들을 가지고, 중간에 있는 단어들을 예측하는 방법입니다. 반대로, Skip-Gram은 중간에 있는 단어로 주변 단어들을 예측하는 방법입니다. 메커니즘 자체는 거의 동일하기 때문에 이해하는데 어렵지는 않습니다.

보통 딥러닝이라함은, 입력층과 출력층 사이의 은닉층의 개수가 충분히 쌓인 신경망을 학습할 때를 말하는데 Word2Vec는 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층만이 존재합니다. 이렇게 은닉층(hidden Layer)이 1개인 경우에는 일반적으로 심층신경망(Deep Neural Network)이 아니라 얕은신경망(Shallow Neural Network)이라고 부릅니다. 또한 Word2Vec의 은닉층은 일반적인 은닉층과는 달리 활성화 함수가 존재하지 않으며 룩업 테이블이라는 연산을 담당하는 층으로 일반적인 은닉층과 구분하기 위해 투사층(projection layer)이라고 부르기도 합니다.

corpus = [
    'he is a king',
    'she is a queen',
    'he is a man',
    'she is a woman',
    'warsaw is poland capital',
    'berlin is germany capital',
    'paris is france capital',
    'seoul is korea capital', 
    'bejing is china capital',
    'tokyo is japan capital',
]

def tokenize_corpus(corpus):
    tokens = [x.split() for x in corpus]
    return tokens

tokenized_corpus = tokenize_corpus(corpus)

단어들의 중복을 제거하여 vocabulary 리스트를 만들고 word2idx, idx2word dict를 만듭니다.

vocabulary = []
for sentence in tokenized_corpus:
    for token in sentence:
        if token not in vocabulary:
            vocabulary.append(token)

word2idx = {w: idx for (idx, w) in enumerate(vocabulary)}
idx2word = {idx: w for (idx, w) in enumerate(vocabulary)}

vocabulary_size = len(vocabulary)

Skip-Gram이나 CBOW 모두 window_size 가 필요합니다. 해당 파라메터는 주변의 단어를 몇개까지 학습에 이용할 것인가를 결정해주는 파라메터입니다. 이번 예제에서는 2개의 단어만 학습에 활용하도록 하겠습니다.

window_size = 2
idx_pairs = []

for sentence in tokenized_corpus:
    indices = [word2idx[word] for word in sentence]
    for center_word_pos in range(len(indices)):
        for w in range(-window_size, window_size + 1):
            context_word_pos = center_word_pos + w
            if context_word_pos < 0 or context_word_pos >= len(indices) or center_word_pos == context_word_pos:
                continue
            context_word_idx = indices[context_word_pos]
            idx_pairs.append((indices[center_word_pos], context_word_idx))

idx_pairs = np.array(idx_pairs)

위와 같은 과정을 통해서 idx_pairs를 만들 수 있습니다. array에서 10개만 출력해보면 아래와 같은 배열을 볼 수 있습니다.

이것은 “he is a man”이라는 단어를 학습 할 때에 [he, is],[he,a],[is, he],[is,a],[is,man] … 형태의 학습데이터입니다. COBOW 방식은 주변의 단어들을 통해서 목적단어를 예측하는 형태라면 skip-gram 방식은 목적단어를 통해서 주변에 나올 수 있는 단어 [is, a]를 예측하는 방법으로 학습이 진행됩니다.

print(idx_pairs[0:10])
array([[0, 1],
       [0, 2],
       [1, 0],
       [1, 2],
       [1, 3],
       [2, 0],
       [2, 1],
       [2, 3],
       [3, 1],
       [3, 2]])

입력 데이터를 One-Hot 형태로 변경합니다. 참고로 One-Hot 형태를 사용하지 않고 nn.Embedding()을 통해서 룩업테이블(Look-Up Table)을 만들어 사용해도 무방합니다. nn.Embedding()을 사용하는 법은 이전 글에서 다뤘기 때문에 자세한 내용은 해당 게시물을 참조하시기 바랍니다.

def get_input_layer(word_idx):
    return np.eye(vocabulary_size)[word_idx]

X = []
y = []
for data, target in idx_pairs:
    X.append(get_input_layer(data))
    y.append(target)
    
X = torch.FloatTensor(np.array(X))
y = torch.Tensor(np.array(y)).long()

이제 신경망 모듈을 아래와 같이 생성합니다. 입력과 출력 사이에 2차원의 벡터형태로 정보를 압축하게됩니다.

class Word2VecModel(nn.Module):
    def __init__(self,inout_dim):
        super().__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(inout_dim,2)
        self.linear2 = nn.Linear(2,inout_dim)
        
    def forward(self,x):
        return self.linear2(self.linear1(x))
    
model = Word2VecModel(X.size(dim=-1))

아래와 같이 데이터를 훈련합니다. 예측치(prediction)와 실제 값(y)를 통해서 cost를 계산하고 이를 출력해줍니다.

# optimizer 설정
optimizer = optim.Adam(model.parameters())

nb_epochs = 100
for epoch in range(nb_epochs + 1):

    # H(x) 계산
    prediction = model(X)

    # cost 계산
    cost = F.cross_entropy(prediction, y)

    # cost로 H(x) 개선
    optimizer.zero_grad()
    cost.backward()
    optimizer.step()
    
    # 20번마다 로그 출력
    if epoch % 100 == 0:
        print('Epoch {:4d}/{} Cost: {:.6f}'.format(
            epoch, nb_epochs, cost.item()
        ))

훈련이 완료된 후에 생성된 weight 정보를 출력해봅니다.

vector = model.state_dict()['linear2.weight'] + model.state_dict()['linear2.bias'].view(-1,1)
w2v_df = pd.DataFrame(vector.numpy(), columns = ['x1', 'x2'])
w2v_df['word'] = vocab
w2v_df = w2v_df[['word','x1','x2']]
w2v_df

ano = w2v_df['word'].values
x1 = w2v_df['x1'].values
x2 = w2v_df['x2'].values

fig, ax = plt.subplots(figsize=(5,5))
ax.scatter(x1, x2)

for i, txt in enumerate(ano):
    ax.annotate(txt, (x1[i], x2[i]))

2차원 벡터를 통해서 아래와 같이 시각화해봅니다.

Reference

[1]https://ratsgo.github.io/from%20frequency%20to%20semantics/2017/03/30/word2vec/
[2]https://towardsdatascience.com/nlp-101-word2vec-skip-gram-and-cbow-93512ee24314
[3]https://wikidocs.net/22660

Reference

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