【自然语言处理】：实验1布置，Word2Vec&TranE的实现

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实验1： Word2Vec&TranE的实现

案例简介

Word2Vec是词嵌入的经典模型，它通过词之间的上下文信息来建模词的相似度。TransE是知识表示学习领域的经典模型，它借鉴了Word2Vec的思路，用"头实体+关系=尾实体"这一简单的训练目标取得了惊人的效果。本次任务要求在给定的框架中分别基于Text8和Wikidata数据集实现Word2Vec和TransE，并用具体实例体会词向量和实体/关系向量的含义。

A ,Word2Vec实现

在这个部分，你需要基于给定的代码实现Word2Vec，在Text8语料库上进行训练，并在给定的WordSim353数据集上进行测试

WordSim353是一个词语相似度基准数据集，在WordSim353数据集中，表格的第一、二列是一对单词，第三列中是该单词对的相似度的人工打分(第三列也已经被单独抽出为ground_truth.npy)。我们需要用我们训练得到的词向量对单词相似度进行打分，并与人工打分计算相关性系数，总的来说，越高的相关性系数代表越好的词向量质量。

我们提供了一份基于gensim的Word2Vec实现，请同学们阅读代码并在Text8语料库上进行训练, 关于gensim的Word2Vec模型更多接口和用法，请参考[2]。

由于gensim版本不同，模型中的size参数可能需要替换为vector_size（不报错的话不用管）

运行`word2vec.py` 后，模型会保存在`word2vec_gensim`中，同时代码会加载WordSim353数据集，进行词对相关性评测，得到的预测得分保存在score.npy文件中

之后在Word2Vec文件夹下运行 ``python evaluate.py score.npy``, 程序会自动计算score.npy 和ground_truth.npy 之间的相关系数得分，此即为词向量质量得分。

任务

运行`word2vec.py`训练Word2Vec模型, 在WordSim353上衡量词向量的质量。
探究Word2Vec中各个参数对模型的影响，例如词向量维度、窗口大小、最小出现次数。
（选做）对Word2Vec模型进行改进，改进的方法可以参考[3]，包括加入词义信息、字向量和词汇知识等方法。请详细叙述采用的改进方法和实验结果分析。

快速上手（参考）

在Word2Vec文件夹下运行 ``python word2vec.py``, 即可成功运行, 运行生成两个文件 word2vec_gensim和score.npy。

B, TransE实现

这个部分中，你需要根据提供的代码框架实现TransE，在wikidata数据集训练出实体和关系的向量表示，并对向量进行分析。

在TransE中，每个实体和关系都由一个向量表示，分别用 $h, r,t$ 表示头实体、关系和尾实体的表示向量，首先对这些向量进行归一化

h=h/||h||

r=r/||r||

t=t/||t||

则得分函数(score function)为

f(h,r,t)=||h+r-t||

其中||\cdot||表示向量的范数。得分越小，表示该三元组越合理。

在计算损失函数时，TransE采样一对正例和一对负例，并让正例的得分小于负例，优化下面的损失函数

其中(h,r,t), (h',r',t')分别表示正例和负例，gamma是一个超参数(margin)，用于控制正负例的距离。

任务

在文件`TransE.py`中，你需要补全`TransE`类中的缺失项，完成TransE模型的训练。需要补全的部分为：
`_calc()`：计算给定三元组的得分函数(score function)
`loss()`：计算模型的损失函数(loss function)
完成TransE的训练，得到实体和关系的向量表示，存储在`entity2vec.txt`和`relation2vec.txt`中。
给定头实体Q30，关系P36，最接近的尾实体是哪些？
给定头实体Q30，尾实体Q49，最接近的关系是哪些？
在 https://www.wikidata.org/wiki/Q30 和 https://www.wikidata.org/wiki/Property:P36 中查找上述实体和关系的真实含义，你的程序给出了合理的结果吗？请分析原因。
（选做）改变参数`p_norm`和`margin`，重新训练模型，分析模型的变化。

快速上手（参考）

在TransE文件夹下运行 ``python TransE.py``, 可以看到程序在第63行和第84行处为填写完整而报错，将这两处根据所学知识填写完整即可运行成功代码（任务第一步），然后进行后续任务。

评分标准

请提交代码和实验报告，评分将从代码的正确性、报告的完整性和任务的完成情况等方面综合考量。

参考资料

[1] https://en.wikipedia.org/wiki/Spearman's_rank_correlation_coefficient

[2] https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html

[3] A uniﬁed model for word sense representation and disambiguation. in Proceedings of EMNLP, 2014.