Honey's Data Dinner#1 word2vec 2016總統大選新聞
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【word2vec 2016總統大選新聞】 講者：施旭峰 主辦單位：蜂巢數據(Beehive Data Group) word2vec 是 Google 2013 年年中釋出基於 Apache 2.0 的開源專案，常被歸類在 Deep Learning 的一環。這次的晚餐時間，我們會分享利用 2016總統大選收集的新聞資料實作 word2vec 的過程，歡迎一起來晚餐唷！ #Beehive Data Group
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Honey's Data Dinner#1 word2vec 2016總統大選新聞
- 1. Honey's Data Dinner #1 Word2Vec 2016 總統大選新聞 Beehive Data Group
- 2. Who am I 施旭峰 Jeffy Shih bee.me@ninthday.info 數位足跡探索計畫 傳播學院+資科系 水火計畫 傳播學院+資科系 智慧型媒體實驗室 資科系
- 3. Outline 1. 基本觀念 2. word2vec 3. 動手玩玩總統大選新聞資料 a. 語料來源 b. 資料處理 c. 中文斷詞 d. word2vec 訓練
- 4. 基本觀念
- 5. Basic Word 詞 Sentence 句子 Document 文件 Context 上下文（語境、前後關係） Semantic 語義
- 6. Context 句子一：＊＊＊ 蘋果＊＊＊＊ 句子二： ＊＊＊＊ 蘋果 ＊＊＊＊
- 7. Context 句子一：樹上 的 蘋果 又 大 又 紅 句子二：ipad iphone 是 蘋果 公司 的 電子產品 詞彙搭配不同 上下語句 關係 , 會有不同意思
- 8. Semantic 用 banana 搜尋這三份文件 ... 1. Yellow banana peels. 2. A banana is a long yellow fruit. 3. This mystery fruit is long and yellow and has a peel.
- 9. Semantic 善用 context 的資訊，能改善搜尋結果（或尋找同義字) 1. Yellow banana peels. 2. A banana is a long yellow fruit. 3. This mystery fruit is long and yellow and has a peel.
- 10. Mathematical model It is the New York City driver’s public shame — a sentence of solitary front-seat confinement levied against those for whom subways, buses and taxis are insufficient.For at least 90 minutes each week, residents move their vehicles from their curbside berths, slide into formation behind a row of double-parked neighbors and moor together in a singular urban traffic jam, beholden to a hulking contraption whose distinguishing feature appears to be this: It swirls plastic bags and cigarette stubs briefly before returning them to the earth.But the ignominy of alternate-side-of-the-street parking, which allows city workers to clean roadways without the obstruction of parked cars, could soon be eased. A bill that will have a hearing before the City Council on Monday would allow drivers to return to parking spaces once the street sweepers pass, causing a potentially significant reduction in wait times for those doomed to mornings in their cars.Councilman Ydanis Rodriguez, a Democrat from Manhattan and the bill’s sponsor, said the legislation would prevent accidents by reducing the duration of double-parking; help the environment, with fewer cars idling or driving in search of spaces; and save New Yorkers “millions of dollars” in lost time. 數學 模型
- 11. Context, n = 2
- 14. word2vec
- 15. Word2Vec word2vec 是 Google 2013 年年中釋出基於 Apache 2.0 的開源專案 。word2vec 是把每個詞本身用一個多維向量來表示，把詞投影到一 個向量空間裡。 word2vec 透過訓練，可以將文本的內容簡化為 K 維向量空間中的 向量運算，向量空間上的相似度，可以用來表示文本語義上的相似 度。
- 16. Word2Vec 語言學的規律： C('KING') - C('QUEEN') ≈ C('MAN') - C('WOMAN') C('KING') - C('MAN') + C('WOMAN') ≈ C('QUEEN') 組合運算： vector('Paris') - vector('France') + vector('Italy') ≈ vector('Rome') vector('King') - vector('Man') + vector('Woman') ≈ vector('Queen') KING QUEEN WOMAN MAN
- 17. Word2Vec - Reference Paper 1. Tomas Mikolov, Kai Chen, Greg Corrado, and Jeffrey Dean. Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space. In Proceedings of Workshop at ICLR, 2013. 2. Tomas Mikolov, Ilya Sutskever, Kai Chen, Greg Corrado, and Jeffrey Dean. Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality. In Proceedings of NIPS, 2013. 3. Tomas Mikolov, Wen-tau Yih, and Geoffrey Zweig. Linguistic Regularities in Continuous Space Word Representations. In Proceedings of NAACL HLT, 2013.
- 18. Word2Vec - Reference Other 1. Deep Learning实战之word2vec http://techblog.youdao.com/?p=915 2. 用中文資料測試 word2vec http://city.shaform.com/blog/2014/11/04/word2vec.html 3. 用中文把玩Google开源的Deep-Learning项目word2vec http://www.cnblogs.com/wowarsenal/p/3293586.html
- 19. 動手玩玩總統大選新聞資料
- 20. 語料來源 水火計畫新聞收集平臺 Elasticsearch@FloodFire + cURL 關鍵字：朱立倫、蔡英文、宋楚瑜、總統大選、陳建仁、王如玄、徐欣瑩 格式：JSON 時間：選前 100 天開始 from：1444233600000（2015-10-08） to：1449244740000（2015-12-04） 筆數：15,998
- 21. 資料處理 <a href="/search/記者邱明玉／台北報導">記者邱明玉／台北報導</a>nrn rn 根據媒體報導，「馬習 會」是總統府資政金溥聰操盤的畢業代表作，促成美中台聯手框住民進黨總統參選人蔡英文。對此，民進 黨立委管碧玲今（11）日表示，既然大家都在猜幕後黑手，就表示是黑幕、黑箱作業，才要讓大家到處在 猜，所有的黑箱到最後都會猜到是金溥聰，所以金溥聰已經是一個符號，代表的就是黑箱。nrn民進黨立 院黨團書記長陳亭妃表示 …略 所以很多爆料聽聽就好。nrnrn rn rn rnrn rn rn rn rn rn 更多NOWnews新聞都在行動 APP上：nrnt<a href="https://goo.gl/AWVNkD">》》Android APP請點這裡下載</a> <a href="https://goo.gl/M49ADW">》》iOS APP請點這裡下載</a> <a href="http://legacy.nownews.com/events/adtips/mobile_app/NowNews_Mobile.apk">》》大陸地區請點此 直接下載APK安裝</a>
- 22. 資料處理 1. 解析 JSON，抽取訓練用的新聞內文資料 2. 正規表示式（regular expression）去除內文中的 a. 換行符號 b. 連續空白 c. 網址（http） 3. 一篇文章一行
- 23. 中文斷詞 使用結巴（Jieba）中文斷詞 結巴參見：https://github.com/fxsjy/jieba 繁體中文字庫：dict.txt.big 使用者自訂字庫：userdict.txt 朱立倫 20 nr 蔡英文 20 nr 宋楚瑜 20 nr 柯文哲 20 nr 馬英九 20 nr 王金平 20 nr 國民黨 20 nt 民進黨 20 nt 親民黨 20 nt 陳建仁 20 nr 王如玄 20 nr 徐欣瑩 20 nr 副總統 5 n 資料參考：如何使用 JIEBA 結巴中文分詞程式 http://blog.fukuball.com/ru-he-shi-yong-jieba-jie-ba-zhong-wen-fen-ci-cheng-shi/
- 25. Word2Vec Google word2vec Code & paper: https://code.google.com/p/word2vec/ Gensim word2vec （Python） Gensim: https://radimrehurek.com/gensim/index.html Gensim word2vec: https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html
- 26. Word2Vec 訓練 我的訓練環境 OS: Ubuntu Server 14.04.3 LTS (64-bit) CPU: Intel(R) Core(TM) i5-4570 CPU @ 3.20GHz RAM: 8GB
- 27. Word2Vec 訓練詞向量 Google word2vec 1. 下載 word2vec 原始程式 https://code.google.com/p/word2vec/ 2. make 編譯 word2vec 3. 以斷好詞的文本做訓練 ./word2vec -train 2016PE_news_cuted.txt -output vectors.bin -cbow 0 -size 200 -window 10 - negative 5 -hs 0 -sample 1e-4 -threads 8 -binary 1 -iter 20 -min-count 1vectors.bin 是訓練後詞的向量文件
- 28. 結果與測試 distance（詞的相似性） 詞和詞之間的距離，把詞看成向量空間中的一個點，distance是向量空間中點與點 之間的距離。 ./distance vectors.bin Enter word or sentence (EXIT to break): 蔡英文 Word: 蔡英文 Position in vocabulary: 9 Word Cosine distance ------------------------------------------------------------------------ 民進黨 0.831650 蔡 0.742174 參選人 0.706721 總統 0.692282 進步黨 0.604589
- 29. 結果與測試 線性關係推理 ./word-analogy vectors.binEnter three words (EXIT to break): 蔡英文 陳建仁 宋楚瑜 Word: 蔡英文 Position in vocabulary: 9 Word: 陳建仁 Position in vocabulary: 147 Word: 宋楚瑜 Position in vocabulary: 109 Word Distance ------------------------------------------------------------------------ 徐欣瑩 0.605165 親民黨 0.565923 宋瑩配 0.564386 昨也用 0.536368
- 30. Word2Vec 可調整的參數 ./word2vec -train 2016PE_news_cuted.txt -output vectors.bin -cbow 0 -size 200 -window 10 - negative 5 -hs 0 -sample 1e-4 -threads 8 -binary 1 -iter 20 -min-count 1 -cbow ：使用 CBOW 方法 -size ：向量的維度數量 -window ：上下文的範圍大小 -negative ：負例的數量 -hs ：是否要採用 Hierarchical Softmax -sample ：高詞頻的閾值 -min-count ：要截斷的低詞頻閾值
- 31. Demo