Skip to content

Latest commit

 

History

History
63 lines (49 loc) · 1.98 KB

README.md

File metadata and controls

63 lines (49 loc) · 1.98 KB
Raw

word_vectors

Training and evaluation pipelines for Glove and Word2vec.

Требования

Понадобятся Python версии 3 и пакет gensim. Для подготовки трейнсета нужны пакеты corpuscula, nltk и toxine. После установки nltk запустите:

$ python
>>> import nltk
>>> nltk.download('punkt')
>>> exit()

Использование

python parse_wiki.py

Подготовка трейнсета для векторизации на базе русской Википедии. На выходе - файл с токенизированными предложениями (токены разделены пробелом). Если работаем с полем FORM или LEMMA и в поле MISC встретился признак Entity, то заменяем токен на '<EntityX>', где X - значение признака. Токены с недопустимыми символами также замеяются на спец. токены вида <Y>, где Y - тип спец. токена.

Работать будет долго. Рекомендуется вначале скачать и токенизировать Википедию средствами corpuscula и toxine, а потом прописать в скрипт в переменную corpus имя получившегося CoNLL-U-файла. Тогда этот промежуточный файл можно будет использовать в дальнейшем для других задач.

Внутри каталога glove:

sh run_glove_train.sh

Тренировка векторов Glove. Длительность 1000 эпох, сохранение через каждые 20 (см. переменные EPOCHS и CHECKPOINT_EVERY в скрипте).

Внутри каталога w2v:

sh run_w2v_train.sh

Тренировка векторов Word2vec. Длительность 1000 эпох, сохранение через каждые 20 (см. переменные EPOCHS, MAX_EPOCHS и CHECKPOINT_EVERY в скрипте).

По умолчанию используется режим CBOW. Чтобы включить Skip-gram, установите переменную SG в 1.

В CBOW по умолчанию контекстные вектора усредняются. Если нужно суммирование, установите переменную CBOW_SUM в 1.

Результаты обучения можно в первом приближении проверить при помощи соответствующих пайплайнов, приведённых в ноутбуке wv_evaluate.ipynb.

License

word_vectors is released under the Creative Commons License. See the LICENSE file for more details.