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词向量可视化：用TensorBoard或PCA探索词向量空间

news 2025/8/11 13:06:40

文章目录

- 一、词向量可视化概述
- - 1.1 使用TensorBoard进行词向量可视化
  - 1.2 使用PCA进行词向量可视化
  - 1.3 使用PCA对词向量进行降维和可视化简单案例
- 二、机器翻译中的词向量可视化案例
- - 2.1 环境准备与依赖安装
  - 2.2 导入必要的库
  - 2.3 数据预处理与加载
  - 2.4 训练简单的机器翻译模型
  - 2.5 训练函数
  - 2.6 词向量可视化函数
  - 2.7 主方法
  - 2.8 代码说明
- 三、机器翻译应用分析
- - 3.1 词向量与翻译质量的关系
  - 3.2 模型改进方向
  - 3.3 实际应用建议

一、词向量可视化概述

词向量可视化是自然语言处理（NLP）中的一种技术，用于探索和解释词向量模型学习到的向量空间。通过可视化，我们可以更好地理解词向量之间的关系，比如相似词是否在向量空间中靠近等。常用的可视化方法包括使用TensorBoard或主成分分析（PCA）。

1.1 使用TensorBoard进行词向量可视化

TensorBoard是TensorFlow的可视化工具，可以用于展示模型的训练过程、结构以及词向量等。

准备词向量：
- 首先，你需要有一个训练好的词向量模型，比如Word2Vec、GloVe等。
使用TensorFlow创建词向量映射：
- 将词向量转换为TensorFlow可理解的格式。
配置TensorBoard：
- 在TensorFlow代码中添加TensorBoard的summary操作，将词向量映射写入日志。
启动TensorBoard：
- 运行TensorBoard，指定日志目录。
查看词向量：
- 在TensorBoard的“嵌入”标签下查看词向量。

1.2 使用PCA进行词向量可视化

PCA是一种降维技术，可以将高维的词向量降到2维或3维，以便于可视化。

准备词向量：
- 同样，首先需要有一个训练好的词向量模型。
应用PCA：
- 使用PCA对词向量进行降维。
可视化：
- 使用matplotlib等可视化库将降维后的词向量绘制成散点图。

1.3 使用PCA对词向量进行降维和可视化简单案例

以下是一个简单的Python代码示例，展示如何使用PCA对词向量进行降维和可视化：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA
from gensim.models import KeyedVectors
# 加载预训练的词向量模型
model = KeyedVectors.load_word2vec_format('path_to_model.bin', binary=True)
# 获取一些词的向量
words = ['king', 'queen', 'man', 'woman', 'dog', 'cat']
vectors = [model[word] for word in words]
# 应用PCA进行降维
pca = PCA(n_components=2)
reduced_vectors = pca.fit_transform(vectors)
# 可视化
for i, word in enumerate(words):plt.scatter(reduced_vectors[i, 0], reduced_vectors[i, 1])plt.annotate(word, (reduced_vectors[i, 0], reduced_vectors[i, 1]))
plt.show()

在这个示例中，我们首先加载了一个预训练的词向量模型，然后选择了一些词并获取它们的向量。接着，我们使用PCA将这些向量降维到2维，并使用matplotlib进行可视化。
请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中你可能需要处理更多的词和更复杂的可视化需求。

二、机器翻译中的词向量可视化案例

下面是一个完整的机器翻译词向量可视化案例，包括环境准备、数据加载、模型训练、向量提取和可视化分析的全过程。

2.1 环境准备与依赖安装

# 安装必要的库
!pip install torch torchvision torchaudio
!pip install tensorboard
!pip install scikit-learn
!pip install matplotlib
!pip install sentencepiece
!pip install fairseq  # 用于机器翻译模型

2.2 导入必要的库

import os
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.manifold import TSNE
import sentencepiece as spm
from fairseq.models.transformer import TransformerModel
from tqdm import tqdm
import random
import logging
# 设置随机种子
random.seed(42)
np.random.seed(42)
torch.manual_seed(42)
if torch.cuda.is_available():torch.cuda.manual_seed_all(42)
# 设置日志
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

2.3 数据预处理与加载

class TranslationDataset(Dataset):def __init__(self, src_file, tgt_file, src_tokenizer, tgt_tokenizer, max_len=128):self.src_sentences = self._load_sentences(src_file)self.tgt_sentences = self._load_sentences(tgt_file)self.src_tokenizer = src_tokenizerself.tgt_tokenizer = tgt_tokenizerself.max_len = max_lendef _load_sentences(self, file_path):with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:return [line.strip() for line in f.readlines()]def __len__(self):return len(self.src_sentences)def __getitem__(self, idx):src = self.src_sentences[idx]tgt = self.tgt_sentences[idx]src_tokens = self.src_tokenizer.encode(src, out_type=int)tgt_tokens = self.tgt_tokenizer.encode(tgt, out_type=int)# 添加特殊标记src_tokens = [src_tokenizer.bos_id()] + src_tokens + [src_tokenizer.eos_id()]tgt_tokens = [tgt_tokenizer.bos_id()] + tgt_tokens + [tgt_tokenizer.eos_id()]# 填充或截断if len(src_tokens) > self.max_len:src_tokens = src_tokens[:self.max_len]else:src_tokens = src_tokens + [src_tokenizer.pad_id()] * (self.max_len - len(src_tokens))if len(tgt_tokens) > self.max_len:tgt_tokens = tgt_tokens[:self.max_len]else:tgt_tokens = tgt_tokens + [tgt_tokenizer.pad_id()] * (self.max_len - len(tgt_tokens))return {'src': torch.tensor(src_tokens),'tgt': torch.tensor(tgt_tokens),'src_len': len([t for t in src_tokens if t != src_tokenizer.pad_id()]),'tgt_len': len([t for t in tgt_tokens if t != tgt_tokenizer.pad_id()])}

2.4 训练简单的机器翻译模型

class SimpleTransformer(nn.Module):def __init__(self, src_vocab_size, tgt_vocab_size, d_model=512, nhead=8, num_encoder_layers=3, num_decoder_layers=3, dim_feedforward=2048, dropout=0.1):super(SimpleTransformer, self).__init__()self.src_embedding = nn.Embedding(src_vocab_size, d_model)self.tgt_embedding = nn.Embedding(tgt_vocab_size, d_model)self.positional_encoding = PositionalEncoding(d_model, dropout)self.transformer = nn.Transformer(d_model=d_model,nhead=nhead,num_encoder_layers=num_encoder_layers,num_decoder_layers=num_decoder_layers,dim_feedforward=dim_feedforward,dropout=dropout)self.fc_out = nn.Linear(d_model, tgt_vocab_size)def forward(self, src, tgt, src_mask=None, tgt_mask=None, src_padding_mask=None, tgt_padding_mask=None):src_emb = self.positional_encoding(self.src_embedding(src))tgt_emb = self.positional_encoding(self.tgt_embedding(tgt))output = self.transformer(src_emb, tgt_emb,src_mask=src_mask,tgt_mask=tgt_mask,src_key_padding_mask=src_padding_mask,tgt_key_padding_mask=tgt_padding_mask)return self.fc_out(output)
class PositionalEncoding(nn.Module):def __init__(self, d_model, dropout=0.1, max_len=5000):super(PositionalEncoding, self).__init__()self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)pe = torch.zeros(max_len, d_model)position = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1)div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-np.log(10000.0) / d_model))pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)pe = pe.unsqueeze(0).transpose(0, 1)self.register_buffer('pe', pe)def forward(self, x):x = x + self.pe[:x.size(0), :]return self.dropout(x)

2.5 训练函数

def train_model(model, dataloader, optimizer, criterion, device, epoch, writer):model.train()total_loss = 0# 创建TensorBoard写入器if writer is None:writer = SummaryWriter()with tqdm(dataloader, desc=f'Epoch {epoch}') as pbar:for batch in pbar:src = batch['src'].to(device)tgt = batch['tgt'].to(device)# 创建目标输入和目标输出tgt_input = tgt[:, :-1]tgt_output = tgt[:, 1:].contiguous().view(-1)# 创建掩码tgt_mask = generate_square_subsequent_mask(tgt_input.size(1)).to(device)src_padding_mask = (src == 0)tgt_padding_mask = (tgt_input == 0)# 前向传播optimizer.zero_grad()output = model(src, tgt_input, tgt_mask=tgt_mask,src_padding_mask=src_padding_mask,tgt_padding_mask=tgt_padding_mask)# 计算损失loss = criterion(output.view(-1, output.size(-1)), tgt_output)loss.backward()# 梯度裁剪torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 1.0)# 更新参数optimizer.step()total_loss += loss.item()pbar.set_postfix({'loss': loss.item()})# 记录到TensorBoardglobal_step = epoch * len(dataloader) + pbar.nwriter.add_scalar('Train/Loss', loss.item(), global_step)avg_loss = total_loss / len(dataloader)return avg_loss, writer
def generate_square_subsequent_mask(sz):mask = (torch.triu(torch.ones(sz, sz)) == 1).transpose(0, 1)mask = mask.float().masked_fill(mask == 0, float('-inf')).masked_fill(mask == 1, float(0.0))return mask

2.6 词向量可视化函数

def visualize_embeddings(model, src_tokenizer, tgt_tokenizer, device, num_words=100):# 提取源语言和目标语言的词向量src_embeddings = model.src_embedding.weight.data.cpu().numpy()tgt_embeddings = model.tgt_embedding.weight.data.cpu().numpy()# 获取词汇表src_vocab = [src_tokenizer.decode([i]) for i in range(src_tokenizer.vocab_size())]tgt_vocab = [tgt_tokenizer.decode([i]) for i in range(tgt_tokenizer.vocab_size())]# 选择要可视化的词src_words = ['the', 'a', 'an', 'is', 'are', 'was', 'were', 'in', 'on', 'at', 'to', 'of', 'for', 'with', 'by', 'from', 'as', 'it', 'that', 'this','and', 'but', 'or', 'not', 'be', 'have', 'do', 'say', 'get', 'make','go', 'know', 'take', 'see', 'come', 'think', 'look', 'want', 'give','use', 'find', 'tell', 'ask', 'work', 'seem', 'feel', 'try', 'leave','call', 'keep', 'let', 'begin', 'help', 'talk', 'turn', 'start', 'show','hear', 'play', 'run', 'move', 'like', 'live', 'believe', 'hold', 'bring','happen', 'write', 'provide', 'sit', 'stand', 'lose', 'pay', 'meet', 'include','continue', 'set', 'learn', 'change', 'lead', 'understand', 'watch', 'follow','stop', 'create', 'speak', 'read', 'allow', 'add', 'spend', 'grow', 'open','walk', 'win', 'offer', 'remember', 'love', 'consider', 'appear', 'buy', 'wait','serve', 'die', 'send', 'expect', 'build', 'stay', 'fall', 'cut', 'reach', 'kill']tgt_words = ['le', 'la', "l'", 'un', 'une', 'des', 'et', 'est', 'sont', 'être','avoir', 'que', 'qui', 'dans', 'sur', 'avec', 'pour', 'par', 'de','pas', 'ne', 'pas', 'je', 'tu', 'il', 'elle', 'nous', 'vous', 'ils','elles', 'se', 'si', 'mais', 'ou', 'où', 'comment', 'quoi', 'quand','pourquoi', 'quel', 'quelle', 'quels', 'quelles', 'mon', 'ton', 'son','notre', 'votre', 'leur', 'ma', 'ta', 'sa', 'mes', 'tes', 'ses','notre', 'votre', 'leur', 'cette', 'ces', 'mon', 'ton', 'son', 'notre','votre', 'leur', 'au', 'aux', 'du', 'des', 'au', 'aux', 'du', 'des','ce', 'cet', 'cette', 'ces', 'ça', 'y', 'en', 'là', 'ci', 'a','as', 'a', 'ont', 'es', 'est', 'suis', 'est', 'sont', 'sont','fais', 'faire', 'aller', 'venir', 'voir', 'savoir', 'pouvoir','vouloir', 'mettre', 'prendre', 'donner', 'dire', 'parler', 'appeler','chercher', 'trouver', 'partir', 'arriver', 'rester', 'commencer','finir', 'commencer', 'faire', 'être', 'avoir', 'faire', 'aller','venir', 'voir', 'savoir', 'pouvoir', 'vouloir', 'mettre', 'prendre','donner', 'dire', 'parler', 'appeler', 'chercher', 'trouver', 'partir','arriver', 'rester', 'commencer', 'finir', 'commencer', 'faire', 'être','avoir', 'faire', 'aller', 'venir', 'voir', 'savoir', 'pouvoir','vouloir', 'mettre', 'prendre', 'donner', 'dire', 'parler', 'appeler','chercher', 'trouver', 'partir', 'arriver', 'rester', 'commencer','finir', 'commencer']# 确保选择的词在词汇表中src_indices = [src_tokenizer.encode(word)[0] for word in src_words if word in src_vocab]tgt_indices = [tgt_tokenizer.encode(word)[0] for word in tgt_words if word in tgt_vocab]# 提取选定的词向量src_vectors = src_embeddings[src_indices]tgt_vectors = tgt_embeddings[tgt_indices]# 使用PCA降维pca = PCA(n_components=2)src_2d = pca.fit_transform(src_vectors)tgt_2d = pca.fit_transform(tgt_vectors)# 绘制源语言词向量plt.figure(figsize=(15, 7))plt.subplot(1, 2, 1)for i, (x, y) in enumerate(src_2d):plt.scatter(x, y)plt.annotate(src_words[i], (x, y), alpha=0.7)plt.title('Source Language Word Embeddings (PCA)')plt.xlabel('PC1')plt.ylabel('PC2')# 绘制目标语言词向量plt.subplot(1, 2, 2)for i, (x, y) in enumerate(tgt_2d):plt.scatter(x, y)plt.annotate(tgt_words[i], (x, y), alpha=0.7)plt.title('Target Language Word Embeddings (PCA)')plt.xlabel('PC1')plt.ylabel('PC2')plt.tight_layout()plt.savefig('word_embeddings_pca.png')plt.show()# 使用t-SNE降维tsne = TSNE(n_components=2, random_state=42)src_tsne = tsne.fit_transform(src_vectors)tgt_tsne = tsne.fit_transform(tgt_vectors)# 绘制t-SNE结果plt.figure(figsize=(15, 7))plt.subplot(1, 2, 1)for i, (x, y) in enumerate(src_tsne):plt.scatter(x, y)plt.annotate(src_words[i], (x, y), alpha=0.7)plt.title('Source Language Word Embeddings (t-SNE)')plt.xlabel('t-SNE1')plt.ylabel('t-SNE2')plt.subplot(1, 2, 2)for i, (x, y) in enumerate(tgt_tsne):plt.scatter(x, y)plt.annotate(tgt_words[i], (x, y), alpha=0.7)plt.title('Target Language Word Embeddings (t-SNE)')plt.xlabel('t-SNE1')plt.ylabel('t-SNE2')plt.tight_layout()plt.savefig('word_embeddings_tsne.png')plt.show()# 使用TensorBoard可视化writer = SummaryWriter()# 添加源语言词向量for i, word in enumerate(src_words):if word in src_vocab:writer.add_embedding(src_embeddings[src_vocab.index(word)].unsqueeze(0),metadata=[word],tag=f'src_{word}')# 添加目标语言词向量for i, word in enumerate(tgt_words):if word in tgt_vocab:writer.add_embedding(tgt_embeddings[tgt_vocab.index(word)].unsqueeze(0),metadata=[word],tag=f'tgt_{word}')writer.close()return src_embeddings, tgt_embeddings

2.7 主方法

def main():# 配置参数config = {'src_lang': 'en','tgt_lang': 'fr','data_dir': './data','batch_size': 32,'d_model': 256,'nhead': 8,'num_encoder_layers': 3,'num_decoder_layers': 3,'dim_feedforward': 512,'dropout': 0.1,'num_epochs': 10,'learning_rate': 0.0001,'max_len': 128,'device': 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'}device = torch.device(config['device'])logger.info(f'Using device: {device}')# 训练分词器（简化版，实际应用中应该使用预训练分词器）# 这里我们使用SentencePiece训练简单的分词器logger.info('Training tokenizers...')# 假设我们有以下简单的训练数据src_train_file = os.path.join(config['data_dir'], 'train.en')tgt_train_file = os.path.join(config['data_dir'], 'train.fr')# 创建简单的训练数据if not os.path.exists(config['data_dir']):os.makedirs(config['data_dir'])with open(src_train_file, 'w', encoding='utf-8') as f:f.write("the cat is on the mat\n")f.write("a dog is in the house\n")f.write("I love programming\n")f.write("machine learning is fun\n")f.write("natural language processing is important\n")with open(tgt_train_file, 'w', encoding='utf-8') as f:f.write("le chat est sur le tapis\n")f.write("un chien est dans la maison\n")f.write("j'aime la programmation\n")f.write("l'apprentissage automatique est amusant\n")f.write("le traitement du langage naturel est important\n")# 训练分词器spm.SentencePieceTrainer.train(input=src_train_file,model_prefix='src',vocab_size=1000,model_type='bpe')spm.SentencePieceTrainer.train(input=tgt_train_file,model_prefix='tgt',vocab_size=1000,model_type='bpe')# 加载分词器src_tokenizer = spm.SentencePieceProcessor(model_file='src.model')tgt_tokenizer = spm.SentencePieceProcessor(model_file='tgt.model')# 创建数据集dataset = TranslationDataset(src_train_file, tgt_train_file, src_tokenizer, tgt_tokenizer,max_len=config['max_len'])dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=config['batch_size'],shuffle=True,collate_fn=lambda x: {'src': torch.nn.utils.rnn.pad_sequence([item['src'] for item in x], batch_first=True),'tgt': torch.nn.utils.rnn.pad_sequence([item['tgt'] for item in x], batch_first=True),'src_len': torch.tensor([item['src_len'] for item in x]),'tgt_len': torch.tensor([item['tgt_len'] for item in x])})# 初始化模型model = SimpleTransformer(src_vocab_size=src_tokenizer.vocab_size(),tgt_vocab_size=tgt_tokenizer.vocab_size(),d_model=config['d_model'],nhead=config['nhead'],num_encoder_layers=config['num_encoder_layers'],num_decoder_layers=config['num_decoder_layers'],dim_feedforward=config['dim_feedforward'],dropout=config['dropout']).to(device)# 定义损失函数和优化器criterion = nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=src_tokenizer.pad_id())optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=config['learning_rate'])# 训练模型writer = Nonefor epoch in range(config['num_epochs']):avg_loss, writer = train_model(model, dataloader, optimizer, criterion, device, epoch, writer)logger.info(f'Epoch {epoch+1}/{config["num_epochs"]}, Loss: {avg_loss:.4f}')# 每隔几个epoch可视化一次if (epoch + 1) % 3 == 0:logger.info('Visualizing embeddings...')visualize_embeddings(model, src_tokenizer, tgt_tokenizer, device)# 训练完成后可视化logger.info('Final visualization of embeddings...')visualize_embeddings(model, src_tokenizer, tgt_tokenizer, device)# 保存模型torch.save(model.state_dict(), 'translation_model.pth')logger.info('Model saved successfully.')
if __name__ == '__main__':main()

2.8 代码说明

1、数据预处理

TranslationDataset类：
- 加载平行语料库
- 使用SentencePiece进行分词
- 添加特殊标记(BOS/EOS/PAD)
- 处理变长序列
分词器训练：
- 使用SentencePiece训练BPE分词器
- 设置合理的词汇表大小(1000)
- 保存分词器模型供后续使用

2、模型架构

SimpleTransformer类：
- 实现标准的Transformer编码器-解码器架构
- 包含词嵌入、位置编码、Transformer层和输出层
- 支持自定义层数和隐藏维度
PositionalEncoding类：
- 实现正弦位置编码
- 为模型提供序列位置信息

3、训练过程

train_model函数：
- 实现标准的训练循环
- 包含前向传播、损失计算、反向传播和参数更新
- 添加梯度裁剪防止梯度爆炸
- 使用TensorBoard记录训练损失
掩码生成：
- generate_square_subsequent_mask生成因果掩码
- 确保解码器只能看到当前位置之前的词

三、机器翻译应用分析

3.1 词向量与翻译质量的关系

对齐分析：
- 源语言和目标语言中对应词的向量距离
- 例如，英语"cat"和法语"chat"的向量相似度
- 相似度高表明模型学习到了良好的跨语言映射
语义一致性：
- 检查翻译后的向量空间是否保持了源语言的语义关系
- 例如，英语"king - man + woman ≈ queen"是否在法语中成立