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+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "id": "fleet-worry",
+ "metadata": {
+ "id": "fleet-worry"
+ },
+ "source": [
+ "# TP3: Word embeddings\n",
+ "Master LiTL\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "In this practical session, we will explore the generation of word embeddings.\n",
+ "\n",
+ "We will make use of *gensim* for generating word embeddings.\n",
+ "If you want to use your own computer you will need to make sure it is installed (e.g. using the command ```pip```).\n",
+ "If you’re using Anaconda/Miniconda, you can use the command ```conda install <modulename>```.\n",
+ "\n",
+ "Sources:\n",
+ "- Practical from T. van de Cruys\n",
+ "- https://machinelearningmastery.com/develop-word-embeddings-python-gensim/\n",
+ "- https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html\n",
+ "- https://www.shanelynn.ie/word-embeddings-in-python-with-spacy-and-gensim/: see an example based on the 20NewsGroup corpus\n",
+ "- http://mccormickml.com/2017/01/11/word2vec-tutorial-part-2-negative-sampling/\n",
+ "- (not used but seems interesting: https://www.machinelearningplus.com/nlp/gensim-tutorial/#14howtotrainword2vecmodelusinggensim)\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "id": "abandoned-basketball",
+ "metadata": {
+ "id": "abandoned-basketball"
+ },
+ "source": [
+ "## 1. Look at the data\n",
+ "\n",
+ "Upload the data: *corpus_food.txt.gz*.\n",
+ "The data come from blogs on cooking.\n",
+ "\n",
+ "You cab take a look at your data using a terminal and the following commands:\n",
+ "\n",
+ "* Number of lines:\n",
+ "```\n",
+ "$ wc -l corpus_food.txt\n",
+ "$ 1161270 corpus_food.txt\n",
+ "```\n",
+ "\n",
+ "* first ten lines:\n",
+ "```\n",
+ "$ head -n 10 corpus_food.txt\n",
+ "$ -mention meilleur espoir féminin : on aurait pu ajouter ioudgine .\n",
+ "malheureusement , comme presque tout ce qui est bon , c' est bourré de beurre et de sucre .\n",
+ "j' avais déjà façonné une recette allégée pour weight watchers mais elle contenait encore du beurre et un peu de sucre .\n",
+ "aujourd' hui je vous propose cette recette que j' ai improvisée hier soir , sans beurre et sans sucre .\n",
+ "n' empêche que pour acheter sa propre baguette magique ou pour déguster des bières au beurre , on pourrait partir au bout du monde !\n",
+ "menthe , sucre de canne , rhum , citron vert , sont vos meilleurs amis en soirée ?\n",
+ "parfois , on rêve d' un bon verre de vin .\n",
+ "la marque de biscuits oreo a pensé aux gourmandes et aux gourmands , et s' apprête à lancer des gâteaux dotés de nouvelles saveurs : caramel beurre salé et noix de coco .\n",
+ "rangez les parapluies , et sortez le sel et le citron !\n",
+ "le vin on adore le savourer avec modération .\n",
+ "```\n",
+ "\n",
+ "Première phrase bizarre mais sinon le début : http://www.leblogdelaura.com/2017/03/pancakes-sans-sucre-et-sans-graisses.html"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "source": [
+ "## 2. Build word embeddings\n",
+ "\n",
+ "We will use *gensim* in order to induce word embeddings from text.\n",
+ "*gensim* is a vector space modeling and topic modeling toolkit for python, and contains an efficient implementation of the *word2vec* algorithms.\n",
+ "\n",
+ "*word2vec* consists of two different algorithms: *skipgram* (sg) and *continuous-bag-of-words* (cbow).\n",
+ "The underlying prediction task of the former is to estimate the context words from the target word ; the prediction task of the latter is to estimate the target word from the sum of the context words.\n",
+ "\n",
+ "### 2.1 Train a model\n",
+ "▶▶**Run the following code: it will build word embeddings based on the food corpus using the Word2Vec algorithm.**\n",
+ "The model will be saved on your disk."
+ ],
+ "metadata": {
+ "id": "FJbl3GWfFYms"
+ },
+ "id": "FJbl3GWfFYms"
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "id": "impressed-consumer",
+ "metadata": {
+ "id": "impressed-consumer",
+ "outputId": "a4c35014-0a5b-4bc9-8a99-1828e0897dc4",
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/"
+ }
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "output_type": "stream",
+ "name": "stderr",
+ "text": [
+ "2021-12-09 14:14:45,066 : INFO : collecting all words and their counts\n",
+ "2021-12-09 14:14:45,068 : INFO : PROGRESS: at sentence #0, processed 0 words, keeping 0 word types\n",
+ "2021-12-09 14:14:45,166 : INFO : PROGRESS: at sentence #10000, processed 225563 words, keeping 17928 word types\n",
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+ "2021-12-09 14:14:58,528 : INFO : PROGRESS: at sentence #1150000, processed 30368650 words, keeping 370630 word types\n",
+ "2021-12-09 14:14:58,651 : INFO : PROGRESS: at sentence #1160000, processed 30632128 words, keeping 372431 word types\n",
+ "2021-12-09 14:14:58,671 : INFO : collected 372759 word types from a corpus of 30667537 raw words and 1161270 sentences\n",
+ "2021-12-09 14:14:58,672 : INFO : Loading a fresh vocabulary\n",
+ "2021-12-09 14:14:58,892 : INFO : effective_min_count=50 retains 20354 unique words (5% of original 372759, drops 352405)\n",
+ "2021-12-09 14:14:58,896 : INFO : effective_min_count=50 leaves 29335586 word corpus (95% of original 30667537, drops 1331951)\n",
+ "2021-12-09 14:14:58,972 : INFO : deleting the raw counts dictionary of 372759 items\n",
+ "2021-12-09 14:14:58,987 : INFO : sample=0.001 downsamples 50 most-common words\n",
+ "2021-12-09 14:14:58,988 : INFO : downsampling leaves estimated 20080642 word corpus (68.5% of prior 29335586)\n",
+ "2021-12-09 14:14:59,070 : INFO : estimated required memory for 20354 words and 100 dimensions: 26460200 bytes\n",
+ "2021-12-09 14:14:59,071 : INFO : resetting layer weights\n",
+ "2021-12-09 14:15:03,474 : INFO : training model with 3 workers on 20354 vocabulary and 100 features, using sg=0 hs=0 sample=0.001 negative=5 window=5\n",
+ "2021-12-09 14:15:04,513 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 1.95% examples, 441261 words/s, in_qsize 4, out_qsize 1\n",
+ "2021-12-09 14:15:05,520 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 4.06% examples, 461995 words/s, in_qsize 5, out_qsize 0\n",
+ "2021-12-09 14:15:06,523 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 6.19% examples, 464932 words/s, in_qsize 5, out_qsize 0\n",
+ "2021-12-09 14:15:07,544 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 8.46% examples, 468716 words/s, in_qsize 5, out_qsize 0\n",
+ "2021-12-09 14:15:08,562 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 10.64% examples, 471588 words/s, in_qsize 4, out_qsize 1\n",
+ "2021-12-09 14:15:09,580 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 12.81% examples, 473745 words/s, in_qsize 4, out_qsize 1\n",
+ "2021-12-09 14:15:10,601 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 14.94% examples, 474131 words/s, in_qsize 5, out_qsize 0\n",
+ "2021-12-09 14:15:11,611 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 17.80% examples, 480648 words/s, in_qsize 4, out_qsize 1\n",
+ "2021-12-09 14:15:12,613 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 20.27% examples, 481850 words/s, in_qsize 4, out_qsize 1\n",
+ "2021-12-09 14:15:13,617 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 22.37% examples, 480045 words/s, in_qsize 6, out_qsize 0\n",
+ "2021-12-09 14:15:14,630 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 24.47% examples, 477838 words/s, in_qsize 4, out_qsize 1\n",
+ "2021-12-09 14:15:15,639 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 26.44% examples, 476964 words/s, in_qsize 5, out_qsize 1\n",
+ "2021-12-09 14:15:16,654 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 28.00% examples, 465185 words/s, in_qsize 4, out_qsize 1\n",
+ "2021-12-09 14:15:17,670 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 30.12% examples, 465745 words/s, in_qsize 6, out_qsize 0\n",
+ "2021-12-09 14:15:18,685 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 32.31% examples, 465578 words/s, in_qsize 5, out_qsize 1\n",
+ "2021-12-09 14:15:19,690 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 34.99% examples, 465719 words/s, in_qsize 4, out_qsize 1\n",
+ "2021-12-09 14:15:20,697 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 37.89% examples, 466710 words/s, in_qsize 5, out_qsize 0\n",
+ "2021-12-09 14:15:21,700 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 40.56% examples, 466900 words/s, in_qsize 5, out_qsize 0\n",
+ "2021-12-09 14:15:22,716 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 43.16% examples, 468757 words/s, in_qsize 4, out_qsize 1\n",
+ "2021-12-09 14:15:23,727 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 45.74% examples, 469181 words/s, in_qsize 5, out_qsize 0\n",
+ "2021-12-09 14:15:24,750 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 48.01% examples, 469157 words/s, in_qsize 5, out_qsize 0\n",
+ "2021-12-09 14:15:25,752 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 50.26% examples, 469713 words/s, in_qsize 6, out_qsize 0\n",
+ "2021-12-09 14:15:26,757 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 52.86% examples, 470157 words/s, in_qsize 5, out_qsize 0\n",
+ "2021-12-09 14:15:27,763 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 55.22% examples, 471019 words/s, in_qsize 5, out_qsize 1\n",
+ "2021-12-09 14:15:28,768 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 57.42% examples, 465665 words/s, in_qsize 5, out_qsize 0\n",
+ "2021-12-09 14:15:29,788 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 59.85% examples, 466076 words/s, in_qsize 4, out_qsize 1\n",
+ "2021-12-09 14:15:30,793 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 62.27% examples, 466681 words/s, in_qsize 6, out_qsize 0\n",
+ "2021-12-09 14:15:31,820 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 64.72% examples, 467069 words/s, in_qsize 5, out_qsize 0\n",
+ "2021-12-09 14:15:32,846 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 67.01% examples, 466818 words/s, in_qsize 3, out_qsize 2\n",
+ "2021-12-09 14:15:33,859 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 69.39% examples, 467654 words/s, in_qsize 6, out_qsize 0\n",
+ "2021-12-09 14:15:34,880 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 72.04% examples, 467815 words/s, in_qsize 5, out_qsize 0\n",
+ "2021-12-09 14:15:35,885 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 74.39% examples, 467699 words/s, in_qsize 5, out_qsize 0\n",
+ "2021-12-09 14:15:36,891 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 77.29% examples, 467718 words/s, in_qsize 5, out_qsize 0\n",
+ "2021-12-09 14:15:37,894 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 79.60% examples, 468380 words/s, in_qsize 5, out_qsize 1\n",
+ "2021-12-09 14:15:38,904 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 82.15% examples, 468667 words/s, in_qsize 5, out_qsize 1\n",
+ "2021-12-09 14:15:39,906 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 84.80% examples, 468958 words/s, in_qsize 5, out_qsize 0\n",
+ "2021-12-09 14:15:40,914 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 87.05% examples, 468955 words/s, in_qsize 5, out_qsize 1\n",
+ "2021-12-09 14:15:41,924 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 89.51% examples, 469241 words/s, in_qsize 4, out_qsize 1\n",
+ "2021-12-09 14:15:42,939 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 92.11% examples, 469500 words/s, in_qsize 5, out_qsize 0\n",
+ "2021-12-09 14:15:43,947 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 93.83% examples, 465795 words/s, in_qsize 5, out_qsize 0\n",
+ "2021-12-09 14:15:44,966 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 96.29% examples, 465786 words/s, in_qsize 4, out_qsize 1\n",
+ "2021-12-09 14:15:45,996 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 98.60% examples, 465826 words/s, in_qsize 5, out_qsize 1\n",
+ "2021-12-09 14:15:46,530 : INFO : worker thread finished; awaiting finish of 2 more threads\n",
+ "2021-12-09 14:15:46,532 : INFO : worker thread finished; awaiting finish of 1 more threads\n",
+ "2021-12-09 14:15:46,544 : INFO : worker thread finished; awaiting finish of 0 more threads\n",
+ "2021-12-09 14:15:46,545 : INFO : EPOCH - 1 : training on 30667537 raw words (20081786 effective words) took 43.1s, 466320 effective words/s\n",
+ "2021-12-09 14:15:46,546 : INFO : training on a 30667537 raw words (20081786 effective words) took 43.1s, 466260 effective words/s\n",
+ "2021-12-09 14:15:46,548 : INFO : storing 20354x100 projection weights into model.txt\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "# potential Error: need to update smart_open with conda install smart_open==2.0.0 or pip install smart_open==2.0.0\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "# construct word2vec model using gensim\n",
+ "\n",
+ "from gensim.models import Word2Vec\n",
+ "\n",
+ "import gzip\n",
+ "import logging\n",
+ "\n",
+ "import time\n",
+ "\n",
+ "# set up logging for gensim\n",
+ "logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s',\n",
+ " level=logging.INFO)\n",
+ "\n",
+ "# we define a PlainTextCorpus class; this will provide us with an\n",
+ "# iterator over the corpus (so that we don't have to load the corpus\n",
+ "# into memory)\n",
+ "class PlainTextCorpus(object):\n",
+ " def __init__(self, fileName):\n",
+ " self.fileName = fileName\n",
+ "\n",
+ " def __iter__(self):\n",
+ " for line in gzip.open(self.fileName, 'rt', encoding='utf-8'):\n",
+ " yield line.split()\n",
+ "\n",
+ "# -- Instantiate the corpus class using corpus location\n",
+ "sentences = PlainTextCorpus('corpus_food.txt.gz')\n",
+ "\n",
+ "# -- Trianing\n",
+ "# we only take into account words with a frequency of at least 50, and\n",
+ "# we iterate over the corpus only once\n",
+ "model = Word2Vec(sentences, min_count=50, iter=1, sorted_vocab=1)\n",
+ "\n",
+ "# -- Finally, save the constructed model to disk\n",
+ "# When getting started, you can save the learned model in ASCII format and review the contents.\n",
+ "model.wv.save_word2vec_format('model_word2vec_food.txt', binary=False)\n",
+ "# by default, it is saved as binary\n",
+ "model.save('model_word2vec_food.bin')\n",
+ "# a model saved can be load again using:\n",
+ "#model = Word2Vec.load('model_word2vec_food.bin')"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "id": "bottom-tobacco",
+ "metadata": {
+ "id": "bottom-tobacco"
+ },
+ "source": [
+ "### 2.2 A few remarks:\n",
+ "\n",
+ "From: http://mccormickml.com/2017/01/11/word2vec-tutorial-part-2-negative-sampling/\n",
+ "\n",
+ "#### Downsampling\n",
+ "\n",
+ "Subsampling frequent words to decrease the number of training examples.\n",
+ "\n",
+ "There are two “problems” with common words like “the”:\n",
+ "* When looking at word pairs, (“fox”, “the”) doesn’t tell us much about the meaning of “fox”. “the” appears in the context of pretty much every word.\n",
+ "* We will have many more samples of (“the”, …) than we need to learn a good vector for “the”.\n",
+ "\n",
+ "Word2Vec implements a “subsampling” scheme to address this.\n",
+ "For each word we encounter in our training text, there is a chance that we will effectively delete it from the text.\n",
+ "The probability that we cut the word is related to the word’s frequency.\n",
+ "\n",
+ "If we have a window size of 10, and we remove a specific instance of “the” from our text:\n",
+ "\n",
+ "* As we train on the remaining words, “the” will not appear in any of their context windows.\n",
+ "* We’ll have 10 fewer training samples where “the” is the input word.\n",
+ "\n",
+ "There is also a parameter in the code named ‘sample’ which controls how much subsampling occurs, and the default value is 0.001. Smaller values of ‘sample’ mean words are less likely to be kept.\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "#### Negative sampling (for SkipGram)\n",
+ "\n",
+ "Training a neural network means taking a training example and adjusting all of the neuron weights slightly so that it predicts that training sample more accurately.\n",
+ "In other words, each training sample will tweak all of the weights in the neural network --> prohibitive\n",
+ "\n",
+ "Negative sampling addresses this by having each training sample only modify a small percentage of the weights, rather than all of them.\n",
+ "\n",
+ "When training the network on the word pair (“fox”, “quick”), i.e. 'fox' is the target, 'quick' a context word: “quick” -> 1; all of the other thousands of output neurons -> 0.\n",
+ "\n",
+ "With negative sampling, we are instead going to randomly select just a small number of “negative” words (let’s say 5) to update the weights for: “quick” -> 1; 5 other random words -> 0.\n",
+ "\n",
+ "Recall that the output layer of our model has a weight matrix that’s dx|V|, e.g. 300 x 23,000. So we will just be updating the weights for our positive word (“quick”), plus the weights for 5 other words that we want to output 0. That’s a total of 6 output neurons, and 1,800 weight values total. That’s only 0.06% of the 3M weights in the output layer! (In the hidden layer, only the weights for the input word are updated -- this is true whether you’re using Negative Sampling or not)."
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "source": [
+ "### 2.3 Print information about the model learned\n",
+ "Note that the corpus is food-related, so food-related terms will work best.\n",
+ "\n",
+ "You can print the vocabulary using:\n",
+ "```\n",
+ "vocabulary = list(model.wv.vocab)\n",
+ "```\n",
+ "\n",
+ "It is possible to look at the individual word embeddings using the following :\n",
+ "```\n",
+ "model.wv[’citron’]\n",
+ "```\n",
+ "```\n",
+ "print(model['citron'])\n",
+ "```\n",
+ "\n",
+ "Note: Your results may vary given the stochastic nature of the algorithm or evaluation procedure, or differences in numerical precision. Consider running the example a few times and compare the average outcome.\n",
+ "\n",
+ "▶▶ **Print the vocabulary and then the vectors for a few terms, e.g. 'citron' and 'fruit'. Do they seem close?**"
+ ],
+ "metadata": {
+ "id": "ZAgXv40pHQXs"
+ },
+ "id": "ZAgXv40pHQXs"
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "source": [
+ "vocabulary = list(model.wv.vocab)\n",
+ "print(len(vocabulary))\n",
+ "print(vocabulary[:100])"
+ ],
+ "metadata": {
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/"
+ },
+ "id": "IKJG3nNpHQjY",
+ "outputId": "192ea654-46d8-498c-f899-bb7cfc956c9a"
+ },
+ "id": "IKJG3nNpHQjY",
+ "execution_count": null,
+ "outputs": [
+ {
+ "output_type": "stream",
+ "name": "stdout",
+ "text": [
+ "20354\n",
+ "['meilleur', 'espoir']\n"
+ ]
+ }
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "source": [
+ "print(model['citron'])"
+ ],
+ "metadata": {
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/"
+ },
+ "id": "BEbhGilgJJil",
+ "outputId": "7ec8822b-db11-48ab-d0ec-5ee3b7ea28f0"
+ },
+ "id": "BEbhGilgJJil",
+ "execution_count": null,
+ "outputs": [
+ {
+ "output_type": "stream",
+ "name": "stdout",
+ "text": [
+ "[-2.4342873e+00 -2.2583618e+00 5.4087490e-01 4.5865875e-01\n",
+ " 2.0353858e+00 3.0349622e+00 8.6795755e-02 1.1660453e+00\n",
+ " 4.2338908e-02 6.1837021e-02 -6.9698596e-01 -1.5644169e+00\n",
+ " 2.3448985e+00 2.4578752e-01 2.2536559e+00 -1.4545132e+00\n",
+ " -2.1163449e+00 1.3676724e-01 5.6070766e+00 -7.2028679e-01\n",
+ " -2.2818024e+00 1.5232147e+00 -1.6632670e+00 -8.4375089e-01\n",
+ " -7.6375240e-01 3.7184335e-02 6.3504195e-01 -9.3378592e-01\n",
+ " -3.6159369e-01 -2.5950966e+00 7.5604606e-01 -4.1657019e+00\n",
+ " 8.3642203e-01 -2.6111870e+00 2.8883324e+00 -7.9457730e-01\n",
+ " 1.1079241e+00 -4.8975736e-01 -1.8369099e+00 1.0123318e+00\n",
+ " -6.1362153e-01 -3.8429162e-01 1.1061736e+00 2.0814042e+00\n",
+ " 3.3490434e-01 3.2846341e+00 1.1960293e+00 7.2833133e-01\n",
+ " -2.1139970e+00 -2.2014716e+00 -7.6378244e-01 -1.1150142e-02\n",
+ " 2.4473546e-01 1.6132362e+00 1.1532999e-01 7.1080244e-01\n",
+ " -6.6748554e-01 2.9287371e-01 -1.2349827e+00 -2.0896842e+00\n",
+ " -2.6778195e+00 -1.1415045e-01 1.9551326e+00 -4.7981796e+00\n",
+ " -2.2598341e+00 -2.0565894e+00 -1.6711640e+00 -2.3994365e-01\n",
+ " 5.7114534e-02 2.6526504e+00 -2.0526543e+00 -1.5354447e+00\n",
+ " -2.1507428e+00 3.2582914e-03 -3.0078307e-01 3.4303293e+00\n",
+ " 1.1866127e+00 -2.0992200e+00 -5.4909176e-01 3.5262544e+00\n",
+ " -2.8223691e+00 2.4603779e+00 5.9129339e-01 -6.5067756e-01\n",
+ " 1.1457623e+00 -2.8848162e+00 -2.1732013e+00 -9.4776452e-01\n",
+ " -1.0216619e+00 -7.8442180e-01 6.2541580e-01 4.2303185e+00\n",
+ " 1.8411049e+00 2.7594676e+00 1.8949556e+00 -2.5594943e+00\n",
+ " -6.2027365e-01 -6.5765065e-01 1.0970368e+00 -3.7660208e-01]\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "output_type": "stream",
+ "name": "stderr",
+ "text": [
+ "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/ipykernel_launcher.py:1: DeprecationWarning: Call to deprecated `__getitem__` (Method will be removed in 4.0.0, use self.wv.__getitem__() instead).\n",
+ " \"\"\"Entry point for launching an IPython kernel.\n"
+ ]
+ }
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "source": [
+ "print(model['fruit'])"
+ ],
+ "metadata": {
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/"
+ },
+ "id": "U2u5ltKhJN0j",
+ "outputId": "6b04a6c5-b401-485f-fc83-85d2d4c1fba9"
+ },
+ "id": "U2u5ltKhJN0j",
+ "execution_count": null,
+ "outputs": [
+ {
+ "output_type": "stream",
+ "name": "stdout",
+ "text": [
+ "[-0.74459696 0.13035658 -0.3605786 -1.1882063 1.059343 2.6428444\n",
+ " -0.53297174 0.8701426 -0.9566574 0.76752627 -0.5543028 0.28745276\n",
+ " 1.6011137 -1.225252 1.1812327 1.1155477 -1.125558 -0.23697826\n",
+ " 1.1538577 -0.21832229 -2.73458 1.8360933 0.3892717 -0.585168\n",
+ " -0.3218817 0.5239333 1.2493424 0.33943385 -1.2885349 -0.46373132\n",
+ " 0.58093065 -3.1892383 1.1436908 -0.86298513 1.2795348 0.24400097\n",
+ " -1.5644596 -0.5343925 -1.696769 -0.0639642 -0.8514801 1.0493044\n",
+ " 1.3333956 -0.5543324 -0.9571551 1.8321517 0.00911367 -1.4754412\n",
+ " -0.37915576 -0.73698497 1.0425583 0.29036915 -0.31669354 0.71114826\n",
+ " -0.54252416 -1.2879705 -0.36104652 -0.5248696 1.1501926 -1.4628233\n",
+ " -2.1212769 0.34277728 1.0497593 -0.40808457 -0.71966743 0.7510037\n",
+ " -0.7497293 -0.25233892 -0.6937278 0.7347446 1.3501178 -0.1932587\n",
+ " -0.29745835 0.5946108 -0.5778504 1.3128676 1.0506709 -0.36050472\n",
+ " 1.5390912 1.1278675 -1.8342087 0.86001444 1.7568946 -1.3557549\n",
+ " 0.22343375 -1.392149 -3.1514108 -2.2377484 -0.35975495 -0.2955654\n",
+ " 0.17453238 0.7826175 2.424656 0.92999303 2.9251754 0.5357655\n",
+ " -1.6956844 1.4455836 2.3368404 0.41256398]\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "output_type": "stream",
+ "name": "stderr",
+ "text": [
+ "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/ipykernel_launcher.py:1: DeprecationWarning: Call to deprecated `__getitem__` (Method will be removed in 4.0.0, use self.wv.__getitem__() instead).\n",
+ " \"\"\"Entry point for launching an IPython kernel.\n"
+ ]
+ }
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "source": [
+ "## 3. Compute word similarity\n",
+ "\n",
+ "You can now compute similarity measure between word using\n",
+ "```\n",
+ "model.similarity('manger', goûter')\n",
+ "```\n",
+ "\n",
+ "You can also print the most similar words (which is measured by cosine similarity between the word vectors) by issuing the following command :\n",
+ "```\n",
+ "model.wv.most_similar(’citron’)\n",
+ "```\n",
+ "▶▶**Print the similarity between some terms, e.g. ('manger', 'boire'), ('manger', 'dormir') ... Do the results seem coherent?**\n",
+ "\n",
+ "▶▶**Print the words that are most similar to: 'citron', 'manger' and other words, e.g. not related to food. Do the results seem coherent?**"
+ ],
+ "metadata": {
+ "id": "eSm6IZ3IFTP9"
+ },
+ "id": "eSm6IZ3IFTP9"
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "source": [
+ "model.wv.similarity('manger', 'boire')"
+ ],
+ "metadata": {
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/"
+ },
+ "id": "sSusMXEgX5Pd",
+ "outputId": "f9edabc0-27c7-4ddc-f533-64e6cdfa635b"
+ },
+ "id": "sSusMXEgX5Pd",
+ "execution_count": null,
+ "outputs": [
+ {
+ "output_type": "execute_result",
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "0.6977059"
+ ]
+ },
+ "metadata": {},
+ "execution_count": 47
+ }
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "source": [
+ "model.wv.similarity('manger', 'dormir')"
+ ],
+ "metadata": {
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/"
+ },
+ "id": "mjlGERlmX8dU",
+ "outputId": "61ee646d-ff31-4ecc-f1ce-9b74a85256ad"
+ },
+ "id": "mjlGERlmX8dU",
+ "execution_count": null,
+ "outputs": [
+ {
+ "output_type": "execute_result",
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "0.52210134"
+ ]
+ },
+ "metadata": {},
+ "execution_count": 48
+ }
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "source": [
+ "model.wv.similarity('manger', 'déjeuner')"
+ ],
+ "metadata": {
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/"
+ },
+ "id": "ABQ_B0MJYC-M",
+ "outputId": "c782d92b-f784-427f-f3a7-ab23e30d575f"
+ },
+ "id": "ABQ_B0MJYC-M",
+ "execution_count": null,
+ "outputs": [
+ {
+ "output_type": "execute_result",
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "0.35738736"
+ ]
+ },
+ "metadata": {},
+ "execution_count": 52
+ }
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "id": "hidden-climb",
+ "metadata": {
+ "id": "hidden-climb",
+ "outputId": "9a4e58ff-f333-497e-e587-c372107a3555"
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "2021-03-03 11:32:30,613 : INFO : precomputing L2-norms of word weight vectors\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "[('pamplemousse', 0.7065126299858093),\n",
+ " ('fruit', 0.6741359233856201),\n",
+ " ('gingembre', 0.6735856533050537),\n",
+ " ('melon', 0.6463325023651123),\n",
+ " ('demi-citron', 0.6422487497329712),\n",
+ " ('carotte', 0.6299734115600586),\n",
+ " ('pomme', 0.6273627877235413),\n",
+ " ('yuzu', 0.6270141005516052),\n",
+ " ('concombre', 0.6231362819671631),\n",
+ " ('grenade', 0.6211512684822083)]"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 3,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "model.wv.most_similar('citron')"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "id": "alone-bailey",
+ "metadata": {
+ "id": "alone-bailey",
+ "outputId": "e3721779-8692-465f-8b95-8c1e3d03b9aa"
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "[('boire', 0.731616199016571),\n",
+ " ('goûter', 0.692413330078125),\n",
+ " ('cuisiner', 0.6340141296386719),\n",
+ " ('dormir', 0.5574221611022949),\n",
+ " ('chercher', 0.5450621843338013),\n",
+ " ('acheter', 0.5403214693069458),\n",
+ " ('croissants', 0.5385775566101074),\n",
+ " ('croquer', 0.5382435321807861),\n",
+ " ('déguster', 0.5377914905548096),\n",
+ " ('gâteaux', 0.5368378162384033)]"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 4,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "model.wv.most_similar('manger')"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "id": "spatial-performance",
+ "metadata": {
+ "id": "spatial-performance",
+ "outputId": "6fdca590-d1f9-4d1a-fd20-749795fc835d"
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "[('classement', 0.775521993637085),\n",
+ " ('réseau', 0.7704102993011475),\n",
+ " ('programme', 0.7406581044197083),\n",
+ " ('clan', 0.7397977113723755),\n",
+ " ('positionnement', 0.7392568588256836),\n",
+ " ('trafic', 0.7350319623947144),\n",
+ " ('transfert', 0.7295447587966919),\n",
+ " ('statut', 0.7241459488868713),\n",
+ " ('congrès', 0.7148818969726562),\n",
+ " ('concept', 0.7146803140640259)]"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 5,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "model.wv.most_similar('cahier')"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "id": "internal-adaptation",
+ "metadata": {
+ "id": "internal-adaptation",
+ "outputId": "0df783b8-d8b8-4670-ddf9-49dfc317d279"
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "[('coffre', 0.8725370764732361),\n",
+ " ('portable', 0.8179736137390137),\n",
+ " ('bureau', 0.7548692226409912),\n",
+ " ('téléphone', 0.7502259016036987),\n",
+ " ('privé', 0.7477074861526489),\n",
+ " ('lecteur', 0.7241848707199097),\n",
+ " ('dvd', 0.7201313972473145),\n",
+ " ('personnel', 0.7027815580368042),\n",
+ " ('minibar', 0.6981000304222107),\n",
+ " ('cd', 0.6968647241592407)]"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 6,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "model.wv.most_similar('ordinateur')"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "id": "bigger-drink",
+ "metadata": {
+ "id": "bigger-drink"
+ },
+ "source": [
+ "## 4. Exercise: change the parameters values\n",
+ "\n",
+ "As a default, the *word2vec* module creates **word embeddings of size 100**, using a **cbow model** with a **window of 5 words**.\n",
+ "\n",
+ "▶▶**Train a model with different parameters:**\n",
+ "- using a different window size,\n",
+ "- using a different embedding size\n",
+ "- using *skipgram*,\n",
+ "\n",
+ "Inspect the results (similar words) qualitatively. Do the similarity computations change ? Are they better or worse ?\n",
+ "\n",
+ "See doc: https://radimrehurek.com/gensim_3.8.3/models/word2vec.html"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "source": [
+ "from gensim.models import Word2Vec\n",
+ "import gzip\n",
+ "\n",
+ "# we define a PlainTextCorpus class; this will provide us with an\n",
+ "# iterator over the corpus (so that we don't have to load the corpus\n",
+ "# into memory)\n",
+ "class PlainTextCorpus(object):\n",
+ " def __init__(self, fileName):\n",
+ " self.fileName = fileName\n",
+ "\n",
+ " def __iter__(self):\n",
+ " for line in gzip.open(self.fileName, 'rt', encoding='utf-8'):\n",
+ " yield line.split()\n",
+ "\n",
+ "# -- Instantiate the corpus class using corpus location\n",
+ "sentences = PlainTextCorpus('corpus_food.txt.gz')"
+ ],
+ "metadata": {
+ "id": "t29EU--0Txre"
+ },
+ "id": "t29EU--0Txre",
+ "execution_count": null,
+ "outputs": []
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "id": "greatest-alloy",
+ "metadata": {
+ "id": "greatest-alloy"
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "# Using a different window size = 10\n",
+ "\n",
+ "# we only take into account words with a frequency of at least 50, and\n",
+ "# we iterate over the corpus only once\n",
+ "model = Word2Vec(sentences, min_count=50, iter=1, window=10)\n",
+ "\n",
+ "# finally, save the constructed model to disk\n",
+ "model.save('model_word2vec_food_w10')"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "source": [
+ "model = Word2Vec.load('model_word2vec_food_w10')"
+ ],
+ "metadata": {
+ "id": "HoYOeP1PTFe4"
+ },
+ "id": "HoYOeP1PTFe4",
+ "execution_count": null,
+ "outputs": []
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "id": "processed-tomato",
+ "metadata": {
+ "id": "processed-tomato",
+ "outputId": "f0871ef0-827a-4667-c305-3453d52294d2",
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/"
+ }
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "output_type": "execute_result",
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "[('gingembre', 0.6874254941940308),\n",
+ " ('pamplemousse', 0.6774709224700928),\n",
+ " ('concombre', 0.6645870804786682),\n",
+ " ('fruit', 0.6631028056144714),\n",
+ " ('grenade', 0.6443832516670227),\n",
+ " ('clémentine', 0.6265990138053894),\n",
+ " ('citrons', 0.6238483190536499),\n",
+ " ('carotte', 0.6153783798217773),\n",
+ " ('ananas', 0.6124027371406555),\n",
+ " ('jasmin', 0.6044350266456604)]"
+ ]
+ },
+ "metadata": {},
+ "execution_count": 11
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "# similar\n",
+ "model.wv.most_similar('citron')"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "id": "express-basketball",
+ "metadata": {
+ "id": "express-basketball",
+ "outputId": "ff524080-7c78-40c4-d89f-3114c37fd70c"
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "[('goûter', 0.6882888078689575),\n",
+ " ('boire', 0.680406928062439),\n",
+ " ('dévorer', 0.6803934574127197),\n",
+ " ('croquer', 0.6148077249526978),\n",
+ " ('croissants', 0.6103814840316772),\n",
+ " ('gouter', 0.5949455499649048),\n",
+ " ('chaud', 0.5732216835021973),\n",
+ " ('grignoter', 0.569595217704773),\n",
+ " ('gâteaux', 0.5682815313339233),\n",
+ " ('dormir', 0.5632771253585815)]"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 9,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
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+ "2021-03-03 11:41:06,209 : INFO : PROGRESS: at sentence #1160000, processed 30632128 words, keeping 372431 word types\n",
+ "2021-03-03 11:41:06,221 : INFO : collected 372759 word types from a corpus of 30667537 raw words and 1161270 sentences\n",
+ "2021-03-03 11:41:06,222 : INFO : Loading a fresh vocabulary\n",
+ "2021-03-03 11:41:06,381 : INFO : effective_min_count=50 retains 20354 unique words (5% of original 372759, drops 352405)\n",
+ "2021-03-03 11:41:06,381 : INFO : effective_min_count=50 leaves 29335586 word corpus (95% of original 30667537, drops 1331951)\n",
+ "2021-03-03 11:41:06,438 : INFO : deleting the raw counts dictionary of 372759 items\n",
+ "2021-03-03 11:41:06,450 : INFO : sample=0.001 downsamples 50 most-common words\n",
+ "2021-03-03 11:41:06,451 : INFO : downsampling leaves estimated 20080642 word corpus (68.5% of prior 29335586)\n",
+ "2021-03-03 11:41:06,501 : INFO : estimated required memory for 20354 words and 100 dimensions: 26460200 bytes\n",
+ "2021-03-03 11:41:06,502 : INFO : resetting layer weights\n",
+ "2021-03-03 11:41:10,071 : INFO : training model with 3 workers on 20354 vocabulary and 100 features, using sg=0 hs=0 sample=0.001 negative=5 window=1\n",
+ "2021-03-03 11:41:11,073 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 5.14% examples, 1208829 words/s, in_qsize 0, out_qsize 0\n",
+ "2021-03-03 11:41:12,076 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 10.82% examples, 1214694 words/s, in_qsize 0, out_qsize 0\n",
+ "2021-03-03 11:41:13,078 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 16.48% examples, 1220698 words/s, in_qsize 0, out_qsize 0\n",
+ "2021-03-03 11:41:14,085 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 22.39% examples, 1213807 words/s, in_qsize 0, out_qsize 0\n",
+ "2021-03-03 11:41:15,091 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 27.32% examples, 1194892 words/s, in_qsize 0, out_qsize 0\n",
+ "2021-03-03 11:41:16,097 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 32.49% examples, 1178828 words/s, in_qsize 0, out_qsize 0\n",
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+ "2021-03-03 11:41:18,103 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 45.84% examples, 1185060 words/s, in_qsize 0, out_qsize 0\n",
+ "2021-03-03 11:41:19,106 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 51.76% examples, 1190983 words/s, in_qsize 0, out_qsize 0\n",
+ "2021-03-03 11:41:20,111 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 58.12% examples, 1186959 words/s, in_qsize 0, out_qsize 0\n",
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+ "2021-03-03 11:41:24,130 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 81.87% examples, 1178018 words/s, in_qsize 0, out_qsize 0\n",
+ "2021-03-03 11:41:25,134 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 87.89% examples, 1177399 words/s, in_qsize 0, out_qsize 0\n",
+ "2021-03-03 11:41:26,137 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 94.09% examples, 1176395 words/s, in_qsize 0, out_qsize 0\n",
+ "2021-03-03 11:41:27,139 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 99.93% examples, 1175659 words/s, in_qsize 0, out_qsize 0\n",
+ "2021-03-03 11:41:27,143 : INFO : worker thread finished; awaiting finish of 2 more threads\n",
+ "2021-03-03 11:41:27,145 : INFO : worker thread finished; awaiting finish of 1 more threads\n",
+ "2021-03-03 11:41:27,149 : INFO : worker thread finished; awaiting finish of 0 more threads\n",
+ "2021-03-03 11:41:27,150 : INFO : EPOCH - 1 : training on 30667537 raw words (20079438 effective words) took 17.1s, 1175748 effective words/s\n",
+ "2021-03-03 11:41:27,151 : INFO : training on a 30667537 raw words (20079438 effective words) took 17.1s, 1175637 effective words/s\n",
+ "2021-03-03 11:41:27,165 : INFO : saving Word2Vec object under model_word2vec_food_w1, separately None\n",
+ "2021-03-03 11:41:27,166 : INFO : not storing attribute vectors_norm\n",
+ "2021-03-03 11:41:27,167 : INFO : not storing attribute cum_table\n",
+ "2021-03-03 11:41:27,332 : INFO : saved model_word2vec_food_w1\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "# Using a different window size = 1\n",
+ "\n",
+ "# we only take into account words with a frequency of at least 50, and\n",
+ "# we iterate over the corpus only once\n",
+ "model = Word2Vec(sentences, min_count=50, iter=1, window=1)\n",
+ "\n",
+ "# finally, save the constructed model to disk\n",
+ "model.save('model_word2vec_food_w1')"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "id": "patent-feature",
+ "metadata": {
+ "id": "patent-feature",
+ "outputId": "5f849456-6b0c-4b1b-d573-79aca1af582e"
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "2021-03-03 11:41:51,366 : INFO : precomputing L2-norms of word weight vectors\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "[('fruit', 0.7431221008300781),\n",
+ " ('pamplemousse', 0.7353922128677368),\n",
+ " ('gingembre', 0.7142025232315063),\n",
+ " ('concombre', 0.7020883560180664),\n",
+ " ('raisin', 0.6910627484321594),\n",
+ " ('orange', 0.6856720447540283),\n",
+ " ('demi-citron', 0.6755554676055908),\n",
+ " ('melon', 0.6712915301322937),\n",
+ " ('zeste', 0.6706873178482056),\n",
+ " ('miel', 0.6622248291969299)]"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 12,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "# still (mostly) fruits\n",
+ "model.wv.most_similar('citron')"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "id": "strong-gibraltar",
+ "metadata": {
+ "id": "strong-gibraltar",
+ "outputId": "a10098ee-f7f5-4d82-9a94-ba9245b483a4"
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "[('boire', 0.7591265439987183),\n",
+ " ('consommer', 0.7094314098358154),\n",
+ " ('déguster', 0.6820156574249268),\n",
+ " ('savourer', 0.6724561452865601),\n",
+ " ('goûter', 0.6669466495513916),\n",
+ " ('vendre', 0.6622387170791626),\n",
+ " ('cuisiner', 0.6586791276931763),\n",
+ " ('chercher', 0.6505807638168335),\n",
+ " ('prendre', 0.640231192111969),\n",
+ " ('siroter', 0.6365314722061157)]"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 13,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "# only verbs: very syntactic context, not only semantically related ('vendre, chercher, prendre')\n",
+ "model.wv.most_similar('manger')"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "id": "bridal-negotiation",
+ "metadata": {
+ "id": "bridal-negotiation",
+ "outputId": "4694774b-1372-4e4a-aa2d-9fcdf1be874e"
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "[('coffre', 0.7876895666122437),\n",
+ " ('portable', 0.7698947787284851),\n",
+ " ('portatif', 0.7351283431053162),\n",
+ " ('balcon', 0.674622118473053),\n",
+ " ('équipement', 0.6738570928573608),\n",
+ " ('téléphone', 0.6674509048461914),\n",
+ " ('pc', 0.6654350161552429),\n",
+ " ('bureau', 0.6590605974197388),\n",
+ " ('privé', 0.6533622741699219),\n",
+ " ('personnel', 0.650344729423523)]"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 14,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "# not clear, \"balcon\" ??\n",
+ "model.wv.most_similar('ordinateur')"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "id": "micro-neighbor",
+ "metadata": {
+ "id": "micro-neighbor",
+ "outputId": "a83be7ec-84bd-4609-fa24-d49dd2e43bd6"
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "2021-03-03 11:42:27,925 : WARNING : consider setting layer size to a multiple of 4 for greater performance\n",
+ "2021-03-03 11:42:27,927 : INFO : collecting all words and their counts\n",
+ "2021-03-03 11:42:27,928 : INFO : PROGRESS: at sentence #0, processed 0 words, keeping 0 word types\n",
+ "2021-03-03 11:42:28,010 : INFO : PROGRESS: at sentence #10000, processed 225563 words, keeping 17928 word types\n",
+ "2021-03-03 11:42:28,118 : INFO : PROGRESS: at sentence #20000, processed 577005 words, keeping 40446 word types\n",
+ "2021-03-03 11:42:28,232 : INFO : PROGRESS: at sentence #30000, processed 938610 words, keeping 57857 word types\n",
+ "2021-03-03 11:42:28,327 : INFO : PROGRESS: at sentence #40000, processed 1243762 words, keeping 68383 word types\n",
+ "2021-03-03 11:42:28,396 : INFO : PROGRESS: at sentence #50000, processed 1509850 words, keeping 70533 word types\n",
+ "2021-03-03 11:42:28,499 : INFO : PROGRESS: at sentence #60000, processed 1850069 words, keeping 82875 word types\n",
+ "2021-03-03 11:42:28,578 : INFO : PROGRESS: at sentence #70000, processed 2100079 words, keeping 87384 word types\n",
+ "2021-03-03 11:42:28,698 : INFO : PROGRESS: at sentence #80000, processed 2443972 words, keeping 99116 word types\n",
+ "2021-03-03 11:42:28,783 : INFO : PROGRESS: at sentence #90000, processed 2696025 words, keeping 102244 word types\n",
+ "2021-03-03 11:42:28,874 : INFO : PROGRESS: at sentence #100000, processed 2981985 words, keeping 105882 word types\n",
+ "2021-03-03 11:42:28,980 : INFO : PROGRESS: at sentence #110000, processed 3315886 words, keeping 115725 word types\n",
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+ "2021-03-03 11:42:37,907 : INFO : PROGRESS: at sentence #1140000, processed 30119177 words, keeping 369036 word types\n",
+ "2021-03-03 11:42:37,998 : INFO : PROGRESS: at sentence #1150000, processed 30368650 words, keeping 370630 word types\n",
+ "2021-03-03 11:42:38,087 : INFO : PROGRESS: at sentence #1160000, processed 30632128 words, keeping 372431 word types\n",
+ "2021-03-03 11:42:38,101 : INFO : collected 372759 word types from a corpus of 30667537 raw words and 1161270 sentences\n",
+ "2021-03-03 11:42:38,101 : INFO : Loading a fresh vocabulary\n",
+ "2021-03-03 11:42:38,260 : INFO : effective_min_count=50 retains 20354 unique words (5% of original 372759, drops 352405)\n",
+ "2021-03-03 11:42:38,261 : INFO : effective_min_count=50 leaves 29335586 word corpus (95% of original 30667537, drops 1331951)\n",
+ "2021-03-03 11:42:38,317 : INFO : deleting the raw counts dictionary of 372759 items\n",
+ "2021-03-03 11:42:38,330 : INFO : sample=0.001 downsamples 50 most-common words\n",
+ "2021-03-03 11:42:38,331 : INFO : downsampling leaves estimated 20080642 word corpus (68.5% of prior 29335586)\n",
+ "2021-03-03 11:42:38,377 : INFO : estimated required memory for 20354 words and 10 dimensions: 11805320 bytes\n",
+ "2021-03-03 11:42:38,378 : INFO : resetting layer weights\n",
+ "2021-03-03 11:42:42,266 : INFO : training model with 3 workers on 20354 vocabulary and 10 features, using sg=0 hs=0 sample=0.001 negative=5 window=5\n",
+ "2021-03-03 11:42:43,271 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 5.75% examples, 1320333 words/s, in_qsize 0, out_qsize 0\n",
+ "2021-03-03 11:42:44,277 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 11.63% examples, 1309505 words/s, in_qsize 0, out_qsize 0\n",
+ "2021-03-03 11:42:45,279 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 18.10% examples, 1315718 words/s, in_qsize 0, out_qsize 0\n",
+ "2021-03-03 11:42:46,283 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 23.70% examples, 1285187 words/s, in_qsize 0, out_qsize 0\n",
+ "2021-03-03 11:42:47,285 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 29.00% examples, 1266461 words/s, in_qsize 0, out_qsize 0\n",
+ "2021-03-03 11:42:48,287 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 35.02% examples, 1255502 words/s, in_qsize 0, out_qsize 0\n",
+ "2021-03-03 11:42:49,287 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 42.35% examples, 1257338 words/s, in_qsize 0, out_qsize 0\n",
+ "2021-03-03 11:42:50,289 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 48.58% examples, 1262344 words/s, in_qsize 0, out_qsize 0\n",
+ "2021-03-03 11:42:51,294 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 55.07% examples, 1264391 words/s, in_qsize 0, out_qsize 0\n",
+ "2021-03-03 11:42:52,295 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 61.83% examples, 1261885 words/s, in_qsize 0, out_qsize 0\n",
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+ "2021-03-03 11:42:55,311 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 80.54% examples, 1250744 words/s, in_qsize 0, out_qsize 0\n",
+ "2021-03-03 11:42:56,314 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 87.14% examples, 1251617 words/s, in_qsize 0, out_qsize 0\n",
+ "2021-03-03 11:42:57,317 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 93.33% examples, 1245853 words/s, in_qsize 0, out_qsize 0\n",
+ "2021-03-03 11:42:58,322 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 99.56% examples, 1245431 words/s, in_qsize 0, out_qsize 0\n",
+ "2021-03-03 11:42:58,391 : INFO : worker thread finished; awaiting finish of 2 more threads\n",
+ "2021-03-03 11:42:58,392 : INFO : worker thread finished; awaiting finish of 1 more threads\n",
+ "2021-03-03 11:42:58,396 : INFO : worker thread finished; awaiting finish of 0 more threads\n",
+ "2021-03-03 11:42:58,396 : INFO : EPOCH - 1 : training on 30667537 raw words (20081711 effective words) took 16.1s, 1245080 effective words/s\n",
+ "2021-03-03 11:42:58,397 : INFO : training on a 30667537 raw words (20081711 effective words) took 16.1s, 1244944 effective words/s\n",
+ "2021-03-03 11:42:58,412 : INFO : saving Word2Vec object under model_word2vec_food_emb10, separately None\n",
+ "2021-03-03 11:42:58,414 : INFO : not storing attribute vectors_norm\n",
+ "2021-03-03 11:42:58,415 : INFO : not storing attribute cum_table\n",
+ "2021-03-03 11:42:58,474 : INFO : saved model_word2vec_food_emb10\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "# Using a different embedding size = 10 --> smaller\n",
+ "\n",
+ "# we only take into account words with a frequency of at least 50, and\n",
+ "# we iterate over the corpus only once\n",
+ "model = Word2Vec(sentences, min_count=50, iter=1, size=10)\n",
+ "\n",
+ "# finally, save the constructed model to disk\n",
+ "model.save('model_word2vec_food_emb10')"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "id": "optional-facility",
+ "metadata": {
+ "id": "optional-facility",
+ "outputId": "21e9982f-6ae3-4fad-ae74-83bb3bcc3725"
+ },
+ "outputs": [
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+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "2021-03-03 11:43:03,629 : INFO : precomputing L2-norms of word weight vectors\n"
+ ]
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+ "data": {
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+ "[('orange', 0.9701557755470276),\n",
+ " ('thé', 0.91448575258255),\n",
+ " ('miel', 0.9095524549484253),\n",
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+ " ('légume', 0.8937717080116272),\n",
+ " ('jus', 0.8903478980064392),\n",
+ " ('sirop', 0.886920690536499),\n",
+ " ('zeste', 0.8861187696456909),\n",
+ " ('sorbet', 0.8796806931495667),\n",
+ " ('gingembre', 0.873577356338501)]"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 16,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "# not only fruits, seems more noisy\n",
+ "model.wv.most_similar('citron')"
+ ]
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+ "id": "thorough-testing",
+ "outputId": "f4407cc9-7246-4ecf-c054-444aee34bab2"
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+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "[('goûter', 0.9205977320671082),\n",
+ " ('partout', 0.9034810066223145),\n",
+ " ('nutella', 0.8814817070960999),\n",
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+ " ('ventre', 0.8340756297111511),\n",
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+ " ('soleil', 0.8116978406906128)]"
+ ]
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+ "execution_count": 17,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "# also less related terms e.g. 'partout', 'souvent', 'soleil'\n",
+ "model.wv.most_similar('manger')"
+ ]
+ },
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+ "2021-03-03 11:44:16,760 : INFO : PROGRESS: at sentence #1160000, processed 30632128 words, keeping 372431 word types\n",
+ "2021-03-03 11:44:16,774 : INFO : collected 372759 word types from a corpus of 30667537 raw words and 1161270 sentences\n",
+ "2021-03-03 11:44:16,775 : INFO : Loading a fresh vocabulary\n",
+ "2021-03-03 11:44:16,935 : INFO : effective_min_count=50 retains 20354 unique words (5% of original 372759, drops 352405)\n",
+ "2021-03-03 11:44:16,936 : INFO : effective_min_count=50 leaves 29335586 word corpus (95% of original 30667537, drops 1331951)\n",
+ "2021-03-03 11:44:16,998 : INFO : deleting the raw counts dictionary of 372759 items\n",
+ "2021-03-03 11:44:17,012 : INFO : sample=0.001 downsamples 50 most-common words\n",
+ "2021-03-03 11:44:17,013 : INFO : downsampling leaves estimated 20080642 word corpus (68.5% of prior 29335586)\n",
+ "2021-03-03 11:44:17,065 : INFO : estimated required memory for 20354 words and 300 dimensions: 59026600 bytes\n",
+ "2021-03-03 11:44:17,066 : INFO : resetting layer weights\n",
+ "2021-03-03 11:44:21,308 : INFO : training model with 3 workers on 20354 vocabulary and 300 features, using sg=0 hs=0 sample=0.001 negative=5 window=5\n",
+ "2021-03-03 11:44:22,311 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 4.32% examples, 991189 words/s, in_qsize 3, out_qsize 0\n",
+ "2021-03-03 11:44:23,314 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 8.17% examples, 922543 words/s, in_qsize 5, out_qsize 0\n",
+ "2021-03-03 11:44:24,316 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 11.88% examples, 898826 words/s, in_qsize 5, out_qsize 0\n",
+ "2021-03-03 11:44:25,320 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 16.15% examples, 900216 words/s, in_qsize 5, out_qsize 0\n",
+ "2021-03-03 11:44:26,323 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 20.92% examples, 902379 words/s, in_qsize 5, out_qsize 0\n",
+ "2021-03-03 11:44:27,325 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 25.10% examples, 910298 words/s, in_qsize 5, out_qsize 0\n",
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+ "2021-03-03 11:44:35,353 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 66.85% examples, 973849 words/s, in_qsize 4, out_qsize 0\n",
+ "2021-03-03 11:44:36,354 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 70.71% examples, 961138 words/s, in_qsize 4, out_qsize 0\n",
+ "2021-03-03 11:44:37,360 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 76.07% examples, 960227 words/s, in_qsize 5, out_qsize 0\n",
+ "2021-03-03 11:44:38,364 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 80.31% examples, 953802 words/s, in_qsize 5, out_qsize 0\n",
+ "2021-03-03 11:44:39,366 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 85.57% examples, 954541 words/s, in_qsize 5, out_qsize 0\n",
+ "2021-03-03 11:44:40,367 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 90.09% examples, 952049 words/s, in_qsize 5, out_qsize 0\n",
+ "2021-03-03 11:44:41,372 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 94.83% examples, 949236 words/s, in_qsize 5, out_qsize 0\n",
+ "2021-03-03 11:44:42,374 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 99.34% examples, 946932 words/s, in_qsize 6, out_qsize 0\n",
+ "2021-03-03 11:44:42,520 : INFO : worker thread finished; awaiting finish of 2 more threads\n",
+ "2021-03-03 11:44:42,523 : INFO : worker thread finished; awaiting finish of 1 more threads\n",
+ "2021-03-03 11:44:42,527 : INFO : worker thread finished; awaiting finish of 0 more threads\n",
+ "2021-03-03 11:44:42,528 : INFO : EPOCH - 1 : training on 30667537 raw words (20080242 effective words) took 21.2s, 946346 effective words/s\n",
+ "2021-03-03 11:44:42,529 : INFO : training on a 30667537 raw words (20080242 effective words) took 21.2s, 946247 effective words/s\n",
+ "2021-03-03 11:44:42,539 : INFO : saving Word2Vec object under model_word2vec_food_emb300, separately None\n",
+ "2021-03-03 11:44:42,540 : INFO : not storing attribute vectors_norm\n",
+ "2021-03-03 11:44:42,542 : INFO : not storing attribute cum_table\n",
+ "2021-03-03 11:44:43,084 : INFO : saved model_word2vec_food_emb300\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "# Using a different embedding size = 300 --> larger\n",
+ "\n",
+ "# we only take into account words with a frequency of at least 50, and\n",
+ "# we iterate over the corpus only once\n",
+ "model = Word2Vec(sentences, min_count=50, iter=1, size=300)\n",
+ "\n",
+ "# finally, save the constructed model to disk\n",
+ "model.save('model_word2vec_food_emb300')"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "id": "unauthorized-share",
+ "metadata": {
+ "id": "unauthorized-share",
+ "outputId": "4def4c4a-de0a-49ac-8e16-97ef7f0a15cd"
+ },
+ "outputs": [
+ {
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+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "2021-03-03 11:53:36,991 : INFO : precomputing L2-norms of word weight vectors\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "[('gingembre', 0.6645665168762207),\n",
+ " ('fruit', 0.6551624536514282),\n",
+ " ('pamplemousse', 0.6428045034408569),\n",
+ " ('concombre', 0.624386727809906),\n",
+ " ('yuzu', 0.6241005659103394),\n",
+ " ('orange', 0.6133434772491455),\n",
+ " ('yaourt', 0.6126192212104797),\n",
+ " ('citrouille', 0.6111414432525635),\n",
+ " ('carotte', 0.6074504256248474),\n",
+ " ('ananas', 0.6067054271697998)]"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 20,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "# I get 'yuzu' and 'orange'\n",
+ "model.wv.most_similar('citron')"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "id": "accessory-slope",
+ "metadata": {
+ "id": "accessory-slope",
+ "outputId": "5efec53a-c8a0-4514-dce3-1d3ad18cb2c0"
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "[('boire', 0.7331357598304749),\n",
+ " ('cuisiner', 0.6367307901382446),\n",
+ " ('goûter', 0.6261330842971802),\n",
+ " ('consommer', 0.5735998153686523),\n",
+ " ('gouter', 0.5645979642868042),\n",
+ " ('croquer', 0.5588220357894897),\n",
+ " ('dévorer', 0.5367330312728882),\n",
+ " ('grignoter', 0.5296956300735474),\n",
+ " ('acheter', 0.5204369425773621),\n",
+ " ('déguster', 0.5201650857925415)]"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 21,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "# only verbs, but very closely related to 'mange' (except 'acheter')\n",
+ "model.wv.most_similar('manger')"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "id": "technical-strategy",
+ "metadata": {
+ "id": "technical-strategy",
+ "outputId": "889d0768-c5ed-4260-9015-e87dea320717"
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "[('coffre', 0.864888072013855),\n",
+ " ('portable', 0.8150173425674438),\n",
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+ " ('téléphone', 0.7433552742004395),\n",
+ " ('lecteur', 0.7256532311439514),\n",
+ " ('vestiaire', 0.7228049039840698),\n",
+ " ('minibar', 0.72231525182724),\n",
+ " ('dvd', 0.717086672782898),\n",
+ " ('balcon', 0.7162394523620605)]"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 22,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "# still weird\n",
+ "model.wv.most_similar('ordinateur')"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "id": "frank-ukraine",
+ "metadata": {
+ "id": "frank-ukraine",
+ "outputId": "47b6bcc9-d87b-4ab5-cdc8-7e5e9ca68327"
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "2021-03-03 12:00:12,045 : INFO : collecting all words and their counts\n",
+ "2021-03-03 12:00:12,047 : INFO : PROGRESS: at sentence #0, processed 0 words, keeping 0 word types\n",
+ "2021-03-03 12:00:12,141 : INFO : PROGRESS: at sentence #10000, processed 225563 words, keeping 17928 word types\n",
+ "2021-03-03 12:00:12,249 : INFO : PROGRESS: at sentence #20000, processed 577005 words, keeping 40446 word types\n",
+ "2021-03-03 12:00:12,361 : INFO : PROGRESS: at sentence #30000, processed 938610 words, keeping 57857 word types\n",
+ "2021-03-03 12:00:12,453 : INFO : PROGRESS: at sentence #40000, processed 1243762 words, keeping 68383 word types\n",
+ "2021-03-03 12:00:12,534 : INFO : PROGRESS: at sentence #50000, processed 1509850 words, keeping 70533 word types\n",
+ "2021-03-03 12:00:12,653 : INFO : PROGRESS: at sentence #60000, processed 1850069 words, keeping 82875 word types\n",
+ "2021-03-03 12:00:12,735 : INFO : PROGRESS: at sentence #70000, processed 2100079 words, keeping 87384 word types\n",
+ "2021-03-03 12:00:12,838 : INFO : PROGRESS: at sentence #80000, processed 2443972 words, keeping 99116 word types\n",
+ "2021-03-03 12:00:12,911 : INFO : PROGRESS: at sentence #90000, processed 2696025 words, keeping 102244 word types\n",
+ "2021-03-03 12:00:12,989 : INFO : PROGRESS: at sentence #100000, processed 2981985 words, keeping 105882 word types\n",
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+ "2021-03-03 12:01:04,498 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 91.03% examples, 476985 words/s, in_qsize 6, out_qsize 0\n",
+ "2021-03-03 12:01:05,503 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 93.62% examples, 476878 words/s, in_qsize 5, out_qsize 0\n",
+ "2021-03-03 12:01:06,512 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 95.99% examples, 476340 words/s, in_qsize 5, out_qsize 0\n",
+ "2021-03-03 12:01:07,519 : INFO : EPOCH 1 - PROGRESS: at 98.19% examples, 475954 words/s, in_qsize 6, out_qsize 0\n",
+ "2021-03-03 12:01:08,373 : INFO : worker thread finished; awaiting finish of 2 more threads\n",
+ "2021-03-03 12:01:08,375 : INFO : worker thread finished; awaiting finish of 1 more threads\n",
+ "2021-03-03 12:01:08,380 : INFO : worker thread finished; awaiting finish of 0 more threads\n",
+ "2021-03-03 12:01:08,380 : INFO : EPOCH - 1 : training on 30667537 raw words (20081699 effective words) took 42.3s, 474683 effective words/s\n",
+ "2021-03-03 12:01:08,381 : INFO : training on a 30667537 raw words (20081699 effective words) took 42.3s, 474662 effective words/s\n",
+ "2021-03-03 12:01:08,382 : INFO : saving Word2Vec object under model_word2vec_food_sg, separately None\n",
+ "2021-03-03 12:01:08,383 : INFO : not storing attribute vectors_norm\n",
+ "2021-03-03 12:01:08,385 : INFO : not storing attribute cum_table\n",
+ "2021-03-03 12:01:08,578 : INFO : saved model_word2vec_food_sg\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "# Using a different algo = skipgram (embeddings size 100, window 5)\n",
+ "\n",
+ "# we only take into account words with a frequency of at least 50, and\n",
+ "# we iterate over the corpus only once\n",
+ "model_sg = Word2Vec(sentences, min_count=50, iter=1, sg=1)\n",
+ "\n",
+ "# finally, save the constructed model to disk\n",
+ "model_sg.save('model_word2vec_food_sg')"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "id": "removable-cruise",
+ "metadata": {
+ "id": "removable-cruise",
+ "outputId": "4d00b899-f0c8-42a0-a143-4118274f0654"
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "2021-02-18 14:55:05,396 : INFO : precomputing L2-norms of word weight vectors\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "[('pamplemousse', 0.8050065040588379),\n",
+ " ('vert', 0.7956489324569702),\n",
+ " ('orange', 0.7819991707801819),\n",
+ " ('gingembre', 0.7581967711448669),\n",
+ " ('mandarine', 0.7572346925735474),\n",
+ " ('grenade', 0.7480833530426025),\n",
+ " ('citrons', 0.7442630529403687),\n",
+ " ('citronnelle', 0.7411090731620789),\n",
+ " ('demi-citron', 0.7357821464538574),\n",
+ " ('lime', 0.7347135543823242)]"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 24,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "# not bad: many citrus fruit\n",
+ "model_sg.wv.most_similar('citron')"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "id": "possible-disabled",
+ "metadata": {
+ "id": "possible-disabled",
+ "outputId": "a874b25a-4d72-4fe2-99e8-ba2fccc939cb"
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "[('grignoter', 0.7559388279914856),\n",
+ " ('boire', 0.746746301651001),\n",
+ " ('sainement', 0.7262314558029175),\n",
+ " ('consommer', 0.7249883413314819),\n",
+ " ('dévorer', 0.7203150391578674),\n",
+ " ('mangeant', 0.7097814083099365),\n",
+ " ('gouter', 0.7074597477912903),\n",
+ " ('réveiller', 0.6940661668777466),\n",
+ " ('dormir', 0.6916651725769043),\n",
+ " ('avaler', 0.6902662515640259)]"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 25,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "# also quiet good\n",
+ "model_sg.wv.most_similar('manger')"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "id": "dynamic-warehouse",
+ "metadata": {
+ "id": "dynamic-warehouse",
+ "outputId": "422d111b-fb1f-4069-ea58-f4b26a0a64ed"
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "[('smartphone', 0.8647952079772949),\n",
+ " ('pc', 0.8504795432090759),\n",
+ " ('portable', 0.8502362966537476),\n",
+ " ('iphone', 0.8419480323791504),\n",
+ " ('gps', 0.8065921068191528),\n",
+ " ('télécommande', 0.7792292237281799),\n",
+ " ('ipad', 0.7789305448532104),\n",
+ " ('bluetooth', 0.7725344896316528),\n",
+ " ('clavier', 0.7681982517242432),\n",
+ " ('brancher', 0.7544670701026917)]"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 26,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "# seems a bit better\n",
+ "model_sg.wv.most_similar('ordinateur')"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "id": "satellite-colombia",
+ "metadata": {
+ "id": "satellite-colombia"
+ },
+ "source": [
+ "#### According to Mikolov\n",
+ "\n",
+ "**Skip-gram**: works well with small amount of the training data, represents well even rare words or phrases.\n",
+ "\n",
+ "**CBOW**: several times faster to train than the skip-gram, slightly better accuracy for the frequent words"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "id": "least-justice",
+ "metadata": {
+ "id": "least-justice"
+ },
+ "source": [
+ "## 5. Analogical reasoning\n",
+ "\n",
+ "As we saw in class, word embeddings allow us to do analogical reasoning using vector addiction and subtraction. *gensim* offers the possibility to do so.\n",
+ "\n",
+ "▶▶ **Try to perform analogical reasoning in the food realm, e.g. fourchette - légume + soupe = ?**\n",
+ "\n",
+ "Hint : the function *most_similar()* takes arguments positive and negative.\n",
+ "\n",
+ "▶▶ **Try the same using the function most_similar_cosmul()** (which performs a similar computation but uses multiplication and division instead), and see what works best\n",
+ "\n",
+ "See: https://tedboy.github.io/nlps/generated/generated/gensim.models.Word2Vec.most_similar.html\n",
+ "\n",
+ "https://tedboy.github.io/nlps/generated/generated/gensim.models.Word2Vec.most_similar_cosmul.html"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "id": "removable-validity",
+ "metadata": {
+ "id": "removable-validity",
+ "outputId": "3b8d71a6-f22f-4929-bfa2-95a17756d2b2"
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "/Users/chloebraud/opt/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:1: DeprecationWarning: Call to deprecated `most_similar` (Method will be removed in 4.0.0, use self.wv.most_similar() instead).\n",
+ " \"\"\"Entry point for launching an IPython kernel.\n",
+ "2021-03-03 15:26:07,862 : INFO : precomputing L2-norms of word weight vectors\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "[('spatule', 0.6896947622299194),\n",
+ " ('cuillère', 0.681769847869873),\n",
+ " ('maryse', 0.6677109599113464),\n",
+ " ('jatte', 0.6584087610244751),\n",
+ " ('cuillères', 0.6478800177574158),\n",
+ " ('cuiller', 0.6407501101493835),\n",
+ " ('restante', 0.6309028267860413),\n",
+ " ('bombée', 0.6255005598068237),\n",
+ " ('cuil', 0.6122061014175415),\n",
+ " ('pétrissez', 0.6106809377670288)]"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 23,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "model_sg.most_similar(positive=[\"fourchette\", \"soupe\"], negative=[\"légume\"])"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "id": "extensive-forum",
+ "metadata": {
+ "id": "extensive-forum",
+ "outputId": "66c9c52c-0fad-43d5-9a1f-552029254754"
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "/Users/chloebraud/opt/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:1: DeprecationWarning: Call to deprecated `most_similar_cosmul` (Method will be removed in 4.0.0, use self.wv.most_similar_cosmul() instead).\n",
+ " \"\"\"Entry point for launching an IPython kernel.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "[('cuillère', 1.041599988937378),\n",
+ " ('cuillères', 1.0399153232574463),\n",
+ " ('jatte', 1.0320607423782349),\n",
+ " ('spatule', 1.0236912965774536),\n",
+ " ('maryse', 1.0171784162521362),\n",
+ " ('formez', 1.014487862586975),\n",
+ " ('cuiller', 1.0026599168777466),\n",
+ " ('restante', 0.9950921535491943),\n",
+ " ('bombée', 0.9932900071144104),\n",
+ " ('douille', 0.9921641945838928)]"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 29,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "model_sg.most_similar_cosmul(positive=[\"fourchette\", \"soupe\"], negative=[\"légume\"])"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "id": "bronze-cartoon",
+ "metadata": {
+ "id": "bronze-cartoon",
+ "outputId": "2ac78003-f081-437e-9601-171b5a52f8fe"
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "/Users/chloebraud/opt/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:1: DeprecationWarning: Call to deprecated `most_similar_cosmul` (Method will be removed in 4.0.0, use self.wv.most_similar_cosmul() instead).\n",
+ " \"\"\"Entry point for launching an IPython kernel.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "[('boire', 0.92845219373703),\n",
+ " ('siroter', 0.851719856262207),\n",
+ " ('déguster', 0.8491026163101196),\n",
+ " ('biere', 0.8484492897987366),\n",
+ " ('pause', 0.8464654088020325),\n",
+ " ('école', 0.8462477922439575),\n",
+ " ('café', 0.8447337746620178),\n",
+ " ('buvait', 0.8436944484710693),\n",
+ " ('boissons', 0.8398476839065552),\n",
+ " ('dormir', 0.8392710089683533)]"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 24,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "model_sg.most_similar_cosmul(positive=[\"manger\", \"boisson\"], negative=[\"légume\"])"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "id": "polished-parliament",
+ "metadata": {
+ "id": "polished-parliament",
+ "outputId": "efd8d39b-ec47-406a-dbc0-4c789c58e706"
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "/Users/chloebraud/opt/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:1: DeprecationWarning: Call to deprecated `most_similar_cosmul` (Method will be removed in 4.0.0, use self.wv.most_similar_cosmul() instead).\n",
+ " \"\"\"Entry point for launching an IPython kernel.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "[('fruit', 0.8942091464996338),\n",
+ " ('soda', 0.8907060623168945),\n",
+ " ('agrume', 0.8873987793922424),\n",
+ " ('smoothie', 0.8808985352516174),\n",
+ " ('sirop', 0.8779852390289307),\n",
+ " ('cocktail', 0.8670641183853149),\n",
+ " ('limonade', 0.8662374019622803),\n",
+ " ('laitage', 0.8637306094169617),\n",
+ " ('agrumes', 0.8603810667991638),\n",
+ " ('imbuvable', 0.8595513701438904)]"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 34,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "model_sg.most_similar_cosmul(positive=[\"légume\", \"orange\"], negative=[\"carotte\"])"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "source": [],
+ "metadata": {
+ "id": "D2MrhPfHGwla"
+ },
+ "id": "D2MrhPfHGwla",
+ "execution_count": null,
+ "outputs": []
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "source": [
+ "### 6. Visualize word embeddings\n",
+ "\n",
+ "After you learn word embedding for your text data, it can be nice to explore it with visualization.\n",
+ "\n",
+ "You can use classical projection methods to reduce the high-dimensional word vectors to two-dimensional plots and plot them on a graph.\n",
+ "\n",
+ "The visualizations can provide a qualitative diagnostic for your learned model.\n",
+ "\n",
+ "We can retrieve all of the vectors from a trained model as follows:\n",
+ "```\n",
+ "X = model[model.wv.vocab]\n",
+ "```\n",
+ "\n",
+ "We can then train a projection method on the vectors, such as those methods offered in scikit-learn, then use matplotlib to plot the projection as a scatter plot.\n",
+ "\n",
+ "Let’s look at an example with Principal Component Analysis or PCA."
+ ],
+ "metadata": {
+ "id": "NrSg7OJhKP5_"
+ },
+ "id": "NrSg7OJhKP5_"
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "source": [
+ "X = model[list(model.wv.vocab)[:1000]]\n",
+ "print(X.shape)"
+ ],
+ "metadata": {
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/"
+ },
+ "id": "OGnQezWkGwnt",
+ "outputId": "9b903878-dedc-4602-da63-fe79df2d1260"
+ },
+ "id": "OGnQezWkGwnt",
+ "execution_count": null,
+ "outputs": [
+ {
+ "output_type": "stream",
+ "name": "stdout",
+ "text": [
+ "(1000, 100)\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "output_type": "stream",
+ "name": "stderr",
+ "text": [
+ "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/ipykernel_launcher.py:1: DeprecationWarning: Call to deprecated `__getitem__` (Method will be removed in 4.0.0, use self.wv.__getitem__() instead).\n",
+ " \"\"\"Entry point for launching an IPython kernel.\n"
+ ]
+ }
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "source": [
+ "### 6.1 Using PCA\n",
+ "\n",
+ "We can create a 2-dimensional PCA model of the word vectors using the scikit-learn PCA class as follows."
+ ],
+ "metadata": {
+ "id": "V3GEpKVfKxMe"
+ },
+ "id": "V3GEpKVfKxMe"
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "source": [
+ "from sklearn.decomposition import PCA\n",
+ "\n",
+ "pca = PCA(n_components=2)\n",
+ "result = pca.fit_transform(X)"
+ ],
+ "metadata": {
+ "id": "TDPHq7XVGwqb"
+ },
+ "id": "TDPHq7XVGwqb",
+ "execution_count": null,
+ "outputs": []
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "source": [
+ "from matplotlib import pyplot\n",
+ "\n",
+ "pyplot.scatter(result[:, 0], result[:, 1])"
+ ],
+ "metadata": {
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/",
+ "height": 282
+ },
+ "id": "TPxqh9N0Gwta",
+ "outputId": "a98a3444-d010-4681-8c0d-27c4218dbf49"
+ },
+ "id": "TPxqh9N0Gwta",
+ "execution_count": null,
+ "outputs": [
+ {
+ "output_type": "execute_result",
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "<matplotlib.collections.PathCollection at 0x7f6e95b50190>"
+ ]
+ },
+ "metadata": {},
+ "execution_count": 24
+ },
+ {
+ "output_type": "display_data",
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+ "text/plain": [
+ "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ }
+ }
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "source": [],
+ "metadata": {
+ "id": "sATOlUC0TSH7"
+ },
+ "id": "sATOlUC0TSH7",
+ "execution_count": null,
+ "outputs": []
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "source": [
+ "#### 6.2 Using TensorFlow projector\n",
+ "\n",
+ "As we saw during the course, TensorFlow provides a tool to vizualize word embeddings. We need to provide: \n",
+ "* A TSV file with the vectors\n",
+ "* Another TSV file with the words\n",
+ "\n",
+ "The following code allows to write this file from the model.\n",
+ "\n",
+ "It comes from the source code of the script: https://radimrehurek.com/gensim/scripts/word2vec2tensor.html\n",
+ "\n",
+ "▶▶ **Run the followng code and then load the files within the TensorFlow projector. Look e.g. for 'citron', 'manger', 'pain'..., check their neighbors (with PCA and/or T-SNE).**\n",
+ "\n",
+ "https://projector.tensorflow.org/"
+ ],
+ "metadata": {
+ "id": "fCr9WTKLVRLM"
+ },
+ "id": "fCr9WTKLVRLM"
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "source": [
+ "#model = gensim.models.Word2Vec.load_word2vec_format(model_path, binary=True)\n",
+ "tensorsfp = \"model_word2vec_food_tensor.tsv\"\n",
+ "metadatafp = \"metadata_word2vec_food_tensor.tsv\"\n",
+ "with open( tensorsfp, 'w+') as tensors:\n",
+ " with open( metadatafp, 'w+') as metadata:\n",
+ " for word in model.wv.index2word:\n",
+ " metadata.write(word + '\\n')\n",
+ " vector_row = '\\t'.join(map(str, model[word]))\n",
+ " tensors.write(vector_row + '\\n')"
+ ],
+ "metadata": {
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/"
+ },
+ "id": "I40CgQgJTSKd",
+ "outputId": "6c1ea1cf-4edb-4789-bce3-bc94eda968ae"
+ },
+ "id": "I40CgQgJTSKd",
+ "execution_count": null,
+ "outputs": [
+ {
+ "output_type": "stream",
+ "name": "stderr",
+ "text": [
+ "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/ipykernel_launcher.py:8: DeprecationWarning: Call to deprecated `__getitem__` (Method will be removed in 4.0.0, use self.wv.__getitem__() instead).\n",
+ " \n"
+ ]
+ }
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "source": [
+ "#### 7. Embeddings with multiword ngrams\n",
+ "\n",
+ "There is a *gensim.models.phrases* module which lets you automatically detect phrases longer than one word, using collocation statistics. Using phrases, you can learn a word2vec model where “words” are actually multiword expressions, such as new_york_times or financial_crisis:\n",
+ "\n"
+ ],
+ "metadata": {
+ "id": "wY8HkerUhbc7"
+ },
+ "id": "wY8HkerUhbc7"
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "source": [
+ "from gensim.models import Phrases\n",
+ "\n",
+ "# Train a bigram detector.\n",
+ "bigram_transformer = Phrases(sentences)\n",
+ "\n",
+ "# Apply the trained MWE detector to a corpus, using the result to train a Word2vec model.\n",
+ "model = Word2Vec(bigram_transformer[sentences], min_count=10, iter=1)"
+ ],
+ "metadata": {
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/"
+ },
+ "id": "RaYOSCa-TSUy",
+ "outputId": "e25e7a9a-aff5-4ee0-9739-b52b280ef6d8"
+ },
+ "id": "RaYOSCa-TSUy",
+ "execution_count": null,
+ "outputs": [
+ {
+ "output_type": "stream",
+ "name": "stderr",
+ "text": [
+ "2021-12-09 14:00:03,944 : INFO : collecting all words and their counts\n",
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'2,2_euros', 'personnalisez_-les', 'mixer_contenant', '8,00_€', 'crête_≤', 'pleine_échelle', '500_v', 'diminuant_linéairement', 'crête_<', '000_v.3', 'signaux_non', 'sinusoïdaux', \"crête_jusqu'\", 'tension_maximale', '107_v-hz', '02_40', 'key_>', 'frisure', '26_gr', 'imail', 'lecture_code-barres', '0_mg', 'lot_prend', 'environ_6h', 'mdmp', '6,00€', '7,00€', '8,00€', 'orange_2,50', '250g_1,60', '1kg_1,60', '0,70_€', '5,00_€', '9,00€', '7,00_€', '6,00_€', '9,00_€', 'cuisson_4,00', '-_clif', 'huiles_pressées', 'châssis_permettent', 'clearomiseur', 'kanger', 'rincer_directement', 'ravissant_petit', 'légèrement_dégorger', 'premiers_lavages', 'vidéo_paru', 'sertir', 'recette_usuelle', 'club_humanitaire', 'bennet_four', 'sirop_vital', 'madal_bal', 'esther_marelly', 'hatsaha_amicalement', 'abricots_mariés', 'moelleuses_galettes', 'petit-déjeuner_salé', 'chez_@swissoja', 'aux_azukis', 'officiellement_arrivé', 'esprit_hivernal', 'superaliments_secs', 'je_bifurque', 'mélange_truffé', 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+ "If you’re finished training a model (i.e. no more updates, only querying), you can switch to the KeyedVectors instance:\n",
+ "\n"
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+ "del model"
+ ],
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+ "## 8. Other algorithms\n",
+ "\n",
+ "Not enough time, but note that you can also build embeddings using FastText algorithm with Gensim. Doc2vec is also available.\n",
+ "\n",
+ "https://radimrehurek.com/gensim/apiref.html\n",
+ "\n"
+ ],
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+ "metadata": {
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+ },
+ "source": [
+ "## Exercise from tutorial: CBOW\n",
+ "\n",
+ "https://pytorch.org/tutorials/beginner/nlp/word_embeddings_tutorial.html\n",
+ "Solution: https://github.com/FraLotito/pytorch-continuous-bag-of-words/blob/master/cbow.py"
+ ],
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+ "id": "TEJ_mLMLj4Hn",
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+ "outputId": "0d42ec7c-eba2-409a-a203-1ae6cc467e79"
+ },
+ "source": [
+ "CONTEXT_SIZE = 2 # 2 words to the left, 2 to the right\n",
+ "raw_text = \"\"\"We are about to study the idea of a computational process.\n",
+ "Computational processes are abstract beings that inhabit computers.\n",
+ "As they evolve, processes manipulate other abstract things called data.\n",
+ "The evolution of a process is directed by a pattern of rules\n",
+ "called a program. People create programs to direct processes. In effect,\n",
+ "we conjure the spirits of the computer with our spells.\"\"\".split()\n",
+ "\n",
+ "# By deriving a set from `raw_text`, we deduplicate the array\n",
+ "vocab = set(raw_text)\n",
+ "vocab_size = len(vocab)\n",
+ "\n",
+ "word_to_ix = {word: i for i, word in enumerate(vocab)}\n",
+ "ix_to_word = {ix:word for ix, word in enumerate(vocab)}\n",
+ "\n",
+ "data = []\n",
+ "for i in range(CONTEXT_SIZE, len(raw_text) - CONTEXT_SIZE):\n",
+ " context = (\n",
+ " [raw_text[i - j - 1] for j in range(CONTEXT_SIZE)]\n",
+ " + [raw_text[i + j + 1] for j in range(CONTEXT_SIZE)]\n",
+ " )\n",
+ " target = raw_text[i]\n",
+ " data.append((context, target))\n",
+ "print(data[:5])\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "# Create your model and train. Here are some functions to help you make\n",
+ "# the data ready for use by your module.\n",
+ "CONTEXT_SIZE = 2 # 2 words to the left, 2 to the right\n",
+ "EMDEDDING_DIM = 100\n",
+ "\n",
+ "def make_context_vector(context, word_to_ix):\n",
+ " idxs = [word_to_ix[w] for w in context]\n",
+ " return torch.tensor(idxs, dtype=torch.long)\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "class CBOW(nn.Module):\n",
+ "\n",
+ " def __init__(self, vocab_size, embedding_dim):\n",
+ " super(CBOW, self).__init__()\n",
+ "\n",
+ " #out: 1 x emdedding_dim\n",
+ " self.embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)\n",
+ " self.linear1 = nn.Linear(embedding_dim, 128)\n",
+ " self.activation_function1 = nn.ReLU()\n",
+ "\n",
+ " #out: 1 x vocab_size\n",
+ " self.linear2 = nn.Linear(128, vocab_size)\n",
+ " self.activation_function2 = nn.LogSoftmax(dim = -1)\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ " def forward(self, inputs):\n",
+ " embeds = sum(self.embeddings(inputs)).view(1,-1)\n",
+ " out = self.linear1(embeds)\n",
+ " out = self.activation_function1(out)\n",
+ " out = self.linear2(out)\n",
+ " out = self.activation_function2(out)\n",
+ " return out\n",
+ "\n",
+ " def get_word_emdedding(self, word):\n",
+ " word = torch.tensor([word_to_ix[word]])\n",
+ " return self.embeddings(word).view(1,-1)\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "model = CBOW(vocab_size, EMDEDDING_DIM)\n",
+ "\n",
+ "loss_function = nn.NLLLoss()\n",
+ "optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)\n",
+ "\n",
+ "#TRAINING\n",
+ "for epoch in range(50):\n",
+ " total_loss = 0\n",
+ "\n",
+ " for context, target in data:\n",
+ " context_vector = make_context_vector(context, word_to_ix)\n",
+ "\n",
+ " log_probs = model(context_vector)\n",
+ "\n",
+ " total_loss += loss_function(log_probs, torch.tensor([word_to_ix[target]]))\n",
+ "\n",
+ " #optimize at the end of each epoch\n",
+ " optimizer.zero_grad()\n",
+ " total_loss.backward()\n",
+ " optimizer.step()\n",
+ "\n",
+ "#TESTING\n",
+ "context = ['People','create','to', 'direct']\n",
+ "context_vector = make_context_vector(context, word_to_ix)\n",
+ "a = model(context_vector)\n",
+ "\n",
+ "#Print result\n",
+ "print(f'Raw text: {\" \".join(raw_text)}\\n')\n",
+ "print(f'Context: {context}\\n')\n",
+ "print(f'Prediction: {ix_to_word[torch.argmax(a[0]).item()]}')\n",
+ "\n"
+ ],
+ "execution_count": null,
+ "outputs": [
+ {
+ "output_type": "stream",
+ "name": "stdout",
+ "text": [
+ "[(['are', 'We', 'to', 'study'], 'about'), (['about', 'are', 'study', 'the'], 'to'), (['to', 'about', 'the', 'idea'], 'study'), (['study', 'to', 'idea', 'of'], 'the'), (['the', 'study', 'of', 'a'], 'idea')]\n",
+ "Raw text: We are about to study the idea of a computational process. Computational processes are abstract beings that inhabit computers. As they evolve, processes manipulate other abstract things called data. The evolution of a process is directed by a pattern of rules called a program. People create programs to direct processes. In effect, we conjure the spirits of the computer with our spells.\n",
+ "\n",
+ "Context: ['People', 'create', 'to', 'direct']\n",
+ "\n",
+ "Prediction: programs\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "id": "TEJ_mLMLj4Hn"
+ }
+ ],
+ "metadata": {
+ "kernelspec": {
+ "display_name": "Python 3",
+ "language": "python",
+ "name": "python3"
+ },
+ "language_info": {
+ "codemirror_mode": {
+ "name": "ipython",
+ "version": 3
+ },
+ "file_extension": ".py",
+ "mimetype": "text/x-python",
+ "name": "python",
+ "nbconvert_exporter": "python",
+ "pygments_lexer": "ipython3",
+ "version": "3.7.9"
+ },
+ "colab": {
+ "provenance": [],
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+ "satellite-colombia"
+ ]
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+ "kernelspec": {
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+ "display_name": "Python 3"
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+ "language_info": {
+ "name": "python"
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+ "accelerator": "GPU"
+ },
+ "cells": [
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "source": [
+ "# TP 4 : machine learning using neural network for text data\n",
+ "\n",
+ "In this practical session, we are going to build simple neural models able to classify reviews as positive or negative. The dataset used comes from AlloCine.\n",
+ "The goals are to understand how to use pretrained embeddings.\n",
+ "\n",
+ "you need to load:\n",
+ "- Allocine: Train, dev and test sets\n",
+ "- Embeddings: cc.fr.300.10000.vec (10,000 first lines of the original file)\n",
+ "\n",
+ "## Pre-trained word embeddings\n",
+ "Define a neural network that takes as input pre-trained word embeddings (here FastText embeddings). Words are represented by real-valued vectors from FastText. A review is represented by a vector that is the average or the sum of the word vectors.\n",
+ "\n",
+ "So instead of having an input vector of size 5000, we now have an input vector of size e.g. 300, that represents the ‘average’, combined meaning of all the words in the document taken together.\n"
+ ],
+ "metadata": {
+ "id": "jShhTl5Mftkw"
+ }
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "source": [
+ "## Useful imports\n",
+ "\n",
+ "Here we also:\n",
+ "* Look at the availability of a GPU. Reminder: in Collab, you have to go to Edit/Notebook settings to set the use of a GPU\n",
+ "* Setting a seed, for reproducibility: https://pytorch.org/docs/stable/notes/randomness.html\n"
+ ],
+ "metadata": {
+ "id": "mT2uF3G6HXko"
+ }
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "source": [
+ "import time\n",
+ "import pandas as pd\n",
+ "import numpy as np\n",
+ "# torch and torch modules to deal with text data\n",
+ "import torch\n",
+ "import torch.nn as nn\n",
+ "from torchtext.data.utils import get_tokenizer\n",
+ "from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator\n",
+ "from torch.utils.data import DataLoader\n",
+ "# you can use scikit to print scores\n",
+ "from sklearn.metrics import classification_report\n",
+ "\n",
+ "# For reproducibility, set a seed\n",
+ "torch.manual_seed(0)\n",
+ "\n",
+ "# Check for GPU\n",
+ "device = \"cuda\" if torch.cuda.is_available() else \"cpu\"\n",
+ "print(device)"
+ ],
+ "metadata": {
+ "id": "nB_k89m8xAOt",
+ "outputId": "b24410ea-3af2-412c-bc1c-1ba4447835fb",
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/"
+ }
+ },
+ "execution_count": null,
+ "outputs": [
+ {
+ "output_type": "stream",
+ "name": "stdout",
+ "text": [
+ "cuda\n"
+ ]
+ }
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "source": [
+ "Paths to data:"
+ ],
+ "metadata": {
+ "id": "taGY9N-PJvWS"
+ }
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "source": [
+ "# Data files\n",
+ "train_file = \"allocine_train.tsv\"\n",
+ "dev_file = \"allocine_dev.tsv\"\n",
+ "test_file = \"allocine_test.tsv\"\n",
+ "# embeddings\n",
+ "embed_file='cc.fr.300.10000.vec'"
+ ],
+ "metadata": {
+ "id": "kGty4hWCJurB"
+ },
+ "execution_count": null,
+ "outputs": []
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "source": [
+ "## Part 0: Read and load the data\n",
+ "\n",
+ "The simplest solution is to use the DataLoader from PyTorch: \n",
+ "* the doc here https://pytorch.org/docs/stable/data.html and here https://pytorch.org/tutorials/beginner/basics/data_tutorial.html\n",
+ "* an example of use, with numpy array: https://www.kaggle.com/arunmohan003/sentiment-analysis-using-lstm-pytorch\n",
+ "\n",
+ "Here, we are going to define our own Dataset class instead of using numpy arrays. It allows for a a finer definition of the behavior of our dataset, and it's easy to reuse.\n",
+ "* Dataset is an abstract class in PyTorch, meaning it can't be used as is, it has to be redefined using inheritance https://pytorch.org/docs/stable/data.html#torch.utils.data.Dataset\n",
+ " * you must at least overwrite the ```__getitem__()``` method, supporting fetching a data sample for a given key.\n",
+ " * in practice, you also overwrite the ```__init__()``` to explain how to initialize the dataset, and the ```__len__``` to return the right size for the dataset\n",
+ "\n",
+ "You can also find many datasets for text ready to load in pytorch on: https://pytorch.org/text/stable/datasets.html"
+ ],
+ "metadata": {
+ "id": "Wv6H41YoFycw"
+ }
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "source": [
+ "### 1- Load data (code given)\n",
+ "\n",
+ "Read the code below that allows to load the data, note that:\n",
+ "- we tokenize the text (here a simple tokenization based on spaces)\n",
+ "- we build the vocabulary corresponding to the training data:\n",
+ " - the vocabulary corresponds to the set of unique tokens\n",
+ " - only tokens in the training data are known by the system\n",
+ " - the vocabulary here is a Torch specific object, more details in section 4 below\n",
+ "\n",
+ "▶▶ **Question:** why do we use only tokens in the training set to build the vocabulary? What do we do with the dev and test sets?"
+ ],
+ "metadata": {
+ "id": "04vEei9QHPou"
+ }
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "source": [
+ "# Here we create a custom Dataset class that inherits from the Dataset class in PyTorch\n",
+ "# A custom Dataset class must implement three functions: __init__, __len__, and __getitem__\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "class Dataset(torch.utils.data.Dataset):\n",
+ "\n",
+ " def __init__(self, tsv_file, vocab=None ):\n",
+ " \"\"\" (REQUIRED) Here we save the location of our input file,\n",
+ " load the data, i.e. retrieve the list of texts and associated labels,\n",
+ " build the vocabulary if none is given,\n",
+ " and define the pipelines used to prepare the data \"\"\"\n",
+ " self.tsv_file = tsv_file\n",
+ " self.data, self.label_list = self.load_data( )\n",
+ " # splits the string sentence by space, can t make the fr tokenzer work\n",
+ " self.tokenizer = get_tokenizer( None )\n",
+ " self.vocab = vocab\n",
+ " if not vocab:\n",
+ " self.build_vocab()\n",
+ " # pipelines for text and label\n",
+ " self.text_pipeline = lambda x: self.vocab(self.tokenizer(x)) #return a list of indices from a text\n",
+ " self.label_pipeline = lambda x: int(x) #simple mapping to self\n",
+ "\n",
+ " def load_data( self ):\n",
+ " \"\"\" Read a tsv file and return the list of texts and associated labels\"\"\"\n",
+ " data = pd.read_csv( self.tsv_file, header=0, delimiter=\"\\t\", quoting=3)\n",
+ " instances = []\n",
+ " label_list = []\n",
+ " for i in data.index:\n",
+ " label_list.append( data[\"sentiment\"][i] )\n",
+ " instances.append( data[\"review\"][i] )\n",
+ " return instances, label_list\n",
+ "\n",
+ " def build_vocab(self):\n",
+ " \"\"\" Build the vocabulary, i.e. retrieve the list of unique tokens\n",
+ " appearing in the corpus (= training set). Se also add a specific index\n",
+ " corresponding to unknown words. \"\"\"\n",
+ " self.vocab = build_vocab_from_iterator(self.yield_tokens(), specials=[\"<unk>\"])\n",
+ " self.vocab.set_default_index(self.vocab[\"<unk>\"])\n",
+ "\n",
+ " def yield_tokens(self):\n",
+ " \"\"\" Iterator on tokens \"\"\"\n",
+ " for text in self.data:\n",
+ " yield self.tokenizer(text)\n",
+ "\n",
+ " def __len__(self):\n",
+ " \"\"\" (REQUIRED) Return the len of the data,\n",
+ " i.e. the total number of instances \"\"\"\n",
+ " return len(self.data)\n",
+ "\n",
+ " def __getitem__(self, index):\n",
+ " \"\"\" (REQUIRED) Return a specific instance in a format that can be\n",
+ " processed by Pytorch, i.e. torch tensors \"\"\"\n",
+ " return (\n",
+ " tuple( [torch.tensor(self.text_pipeline( self.data[index] ), dtype=torch.int64),\n",
+ " torch.tensor( self.label_pipeline( self.label_list[index] ), dtype=torch.int64) ] )\n",
+ " )"
+ ],
+ "metadata": {
+ "id": "GdK1WAmcFYHS"
+ },
+ "execution_count": null,
+ "outputs": []
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "source": [
+ "### 2- Generate data batches and iterator (code given)\n",
+ "\n",
+ "Then, we use *torch.utils.data.DataLoader* with a Dataset object as built by the code above. DataLoader has an argument to set the size of the batches, but since we have variable-size input sequences, we need to specify how to build the batches. This is done by redefining the function *collate_fn* used by *DataLoader*.\n",
+ "\n",
+ "```\n",
+ "dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=8, shuffle=False, collate_fn=collate_fn)\n",
+ "```\n",
+ "\n",
+ "Below:\n",
+ "* the text entries in the original data batch input are packed into a list and concatenated as a single tensor.\n",
+ "* the offset is a tensor of delimiters to represent the beginning index of the individual sequence in the text tensor\n",
+ "* Label is a tensor saving the labels of individual text entries.\n",
+ "\n",
+ "The offsets are used to retrieve the individual sequences in each batch (the sequences are concatenated)."
+ ],
+ "metadata": {
+ "id": "bG3T9LQFTD73"
+ }
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "source": [
+ "# This function explains how we process data to make batches of instances\n",
+ "# - The list of texts / reviews that is returned is similar to a list of list:\n",
+ "# each element is a batch, ie. a ensemble of BATCH_SIZE texts. But instead of\n",
+ "# creating sublists, PyTorch concatenates all the tensors corresponding to\n",
+ "# each text sequence into one tensor.\n",
+ "# - The list of labels is the list of list of labels for each batch\n",
+ "# - The offsets are used to save the position of each individual instance\n",
+ "# within the big tensor\n",
+ "def collate_fn(batch):\n",
+ " label_list, text_list, offsets = [], [], [0]\n",
+ " for ( _text, _label) in batch:\n",
+ " text_list.append( _text )\n",
+ " label_list.append( _label )\n",
+ " offsets.append(_text.size(0))\n",
+ " label = torch.tensor(label_list, dtype=torch.int64) #tensor of labels for a batch\n",
+ " offsets = torch.tensor(offsets[:-1]).cumsum(dim=0) #tensor of offset indices for a batch\n",
+ " text_list = torch.cat(text_list) # <--- here we concatenate the reviews in the batch\n",
+ " return text_list.to(device), label.to(device), offsets.to(device) #move the data to GPU"
+ ],
+ "metadata": {
+ "id": "oG0ZEYvYccBr"
+ },
+ "execution_count": null,
+ "outputs": []
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "source": [
+ "### 3- Exercise: Load the data\n",
+ "\n",
+ "* Use the code above to load the training and dev data with a batch size of 1:\n",
+ " * First create an instance of the Dataset class\n",
+ " * Then use this instance to create an instance of the DataLoader class with a batch size of 2, with NO shuffling of the samples, and using the *collate_fn* function defined above. Recall that the DataLoader class has the following parameters:\n",
+ " ```\n",
+ " torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=None, collate_fn=None)\n",
+ " ```\n",
+ "* Print the first two elements in the Dataset object built on the train set, and the first element in the DataLoader object built on the train. Print also the associated labels. Does it seem coherent?\n",
+ "\n",
+ "Once you checked that is seems ok, reload the data but this time, shuffle the data during loading."
+ ],
+ "metadata": {
+ "id": "U0ueXxdpZcqx"
+ }
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "source": [
+ "# Load the training and development data\n"
+ ],
+ "metadata": {
+ "id": "81k7Iaroayx0"
+ },
+ "execution_count": null,
+ "outputs": []
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "source": [
+ "### 0.4 Exercise: understand the Vocab object\n",
+ "\n",
+ "Here the **vocabulary** is a specific object in Pytorch: https://pytorch.org/text/stable/vocab.html\n",
+ "\n",
+ "For example, the vocabulary directly converts a list of tokens into integers, see below.\n",
+ "\n",
+ "Now try to:\n",
+ "* Retrieve the indices of a specific word, e.g. 'mauvais'\n",
+ "* Retrieve a word from its index, e.g. 368\n",
+ "* You can also directly convert a sentence to a list of indices, using the *text_pipeline* defined in the *Dataset* class, try with:\n",
+ " * 'Avant cette série, je ne connaissais que Urgence'\n",
+ " * 'Avant cette gibberish, je ne connaissais que Urgence'\n",
+ " * what happened when you use a word that is unknown?"
+ ],
+ "metadata": {
+ "id": "Tus9Kedas5dq"
+ }
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "source": [
+ "Hints: look at these functions\n",
+ "* lookup_indices(tokens: List[str]) → List[int]\n",
+ "* lookup_token(index: int) → str"
+ ],
+ "metadata": {
+ "id": "BR-hQMJlUfPR"
+ }
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "source": [
+ "train.vocab(['Avant', 'cette', 'série', ','])"
+ ],
+ "metadata": {
+ "id": "tb6TYA9Is5v6"
+ },
+ "execution_count": null,
+ "outputs": []
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "source": [],
+ "metadata": {
+ "id": "D5stQTekbC8p"
+ },
+ "execution_count": null,
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+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "source": [],
+ "metadata": {
+ "id": "5t6R_WeZbC_7"
+ },
+ "execution_count": null,
+ "outputs": []
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "source": [],
+ "metadata": {
+ "id": "UfPGcBdZbDCz"
+ },
+ "execution_count": null,
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+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "source": [],
+ "metadata": {
+ "id": "pUFUmVS2bDFu"
+ },
+ "execution_count": null,
+ "outputs": []
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "source": [
+ "## Part 1- Using pretrained embeddings\n",
+ "\n",
+ "The first option would be to use randomly initialized word embeddings.\n",
+ "It allows the use of dense, real-valued input, that could be updated during training.\n",
+ "However, we probably don't have enough data to build good representations for our problem during training.\n",
+ "One solution is to use pre-trained word embeddings, built over very big corpora with the aim of building good generic representations of the meaning of words.\n",
+ "\n",
+ "Upload the file *cc.fr.300.10000.vec': first 10,000 lines of the FastText embeddings for French, https://fasttext.cc/docs/en/crawl-vectors.html.\n",
+ "\n",
+ "* **Each word is associated to a real-valued and low-dimensional vector** (e.g. 300 dimensions). Crucially, the neural network will also learn / update the embeddings during training (if not freezed): the embeddings of the network are also parameters that are optimized according to the loss function, allowing the model to learn a better representation of the words.\n",
+ "\n",
+ "* And **each review is represented by a vector** that should represent all the words it contains. One way to do that is to use **the average of the word vectors** (another typical option is to sum them). Instead of a bag-of-words representation of thousands of dimensions (the size of the vocabulary), we will thus end with an input vector of size e.g. 300, that represents the ‘average’, combined meaning of all the words in the document taken together."
+ ],
+ "metadata": {
+ "id": "UDlM7OZq56HO"
+ }
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "source": [
+ "### 1.1 Load the vectors (code given)\n",
+ "\n",
+ "The function below loads the pre-trained embeddings, returning a dictionary mapping a word to its vector, as defined in the fasttext file.\n",
+ "\n",
+ "Note that the first line of the file gives the number of unique tokens (in the original file, here we only have 9,999 tokens) and the size of the embeddings.\n",
+ "\n",
+ "At the end, we print the vocabulary and the vector for a specific token."
+ ],
+ "metadata": {
+ "id": "RX2DkAqws1gU"
+ }
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "source": [
+ "import io\n",
+ "\n",
+ "def load_vectors(fname):\n",
+ " fin = io.open(fname, 'r', encoding='utf-8', newline='\\n', errors='ignore')\n",
+ " n, d = map(int, fin.readline().split())\n",
+ " print(\"Originally we have: \", n, 'tokens, and vectors of',d, 'dimensions') #here in fact only 10000 words\n",
+ " data = {}\n",
+ " for line in fin:\n",
+ " tokens = line.rstrip().split(' ')\n",
+ " data[tokens[0]] = [float(t) for t in tokens[1:]]\n",
+ " return data\n",
+ "\n",
+ "vectors = load_vectors( embed_file )\n",
+ "print( 'Version with', len( vectors), 'tokens')\n",
+ "print(vectors.keys() )\n",
+ "print( vectors['de'] )"
+ ],
+ "metadata": {
+ "id": "yd2EEjECv4vk"
+ },
+ "execution_count": null,
+ "outputs": []
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "source": [
+ "### 1.2 Build the weight matrix\n",
+ "\n",
+ "We have a list of words associated to vector.\n",
+ "Now we need to specifically retrieve the vectors for the words present in our data, there is no need to keep vectors for all the words.\n",
+ "We thus build a matrix over the dataset associating each word present in the dataset to its vector.\n",
+ "For each word in dataset’s vocabulary, we check if it is in FastText’s vocabulary:\n",
+ "* if yes: load its pre-trained word vector.\n",
+ "* else: we initialize a random vector.\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "**Question:** Examine the coverage, i.e.:\n",
+ "* print the number of tokens from FastText found in the training set\n",
+ "* and the number of unknown words."
+ ],
+ "metadata": {
+ "id": "GTA0vXeevSuO"
+ }
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "source": [
+ "# Load the weight matrix: modify the code below to check the coverage of the\n",
+ "# pre-trained embeddings\n",
+ "emb_dim = 300\n",
+ "matrix_len = len(train.vocab)\n",
+ "weights_matrix = np.zeros((matrix_len, emb_dim))\n",
+ "\n",
+ "for i in range(0, len(train.vocab)):\n",
+ " word = train.vocab.lookup_token(i)\n",
+ " try:\n",
+ " weights_matrix[i] = vectors[word]\n",
+ " except KeyError:\n",
+ " weights_matrix[i] = np.random.normal(scale=0.6, size=(emb_dim, ))\n",
+ "weights_matrix = torch.from_numpy(weights_matrix).to( torch.float32)\n",
+ "\n",
+ "print(weights_matrix)"
+ ],
+ "metadata": {
+ "id": "4XXFTaRxvRNk"
+ },
+ "execution_count": null,
+ "outputs": []
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "source": [
+ "### 1.3 Exercise: Model definition\n",
+ "\n",
+ "#### a/ Define the embedding layer:\n",
+ "Now modify your model to add this embedding layer in the __init__() function below:\n",
+ "\n",
+ "* Define *self.embedding_bag*: a layer combining the word embeddings for the words. Here we just give the definition of the layer, i.e.:\n",
+ " * we use pre initialized weights\n",
+ " * we want to combine the embeddings by doing the average\n",
+ "See ```nn.EmbeddingBeg.from_pretrained( ..)```, https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.EmbeddingBag.html\n",
+ "* Retrieve the *embedding dimensions* to be used as parameter for the first linear function (look at the *EnbeddingBag* class definition).\n",
+ "\n",
+ "#### b/ Use the embedding layer\n",
+ "Now you need to tell the model when to use this embedding layer, thus you need to modify the *forward()* function to say that it needs to first *embed* the input before going through the linear and non linear layers.\n",
+ "\n",
+ "Look at the example in the doc: https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.EmbeddingBag.html\n",
+ "Note that this embedding layer needs the information about the offset, to retrieve the sequences / individual documents in the batch.\n",
+ "\n"
+ ],
+ "metadata": {
+ "id": "VcLWQgu877rQ"
+ }
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "source": [
+ "class FeedforwardNeuralNetModel(nn.Module):\n",
+ " def __init__(self, hidden_dim, output_dim, weights_matrix):\n",
+ " # calls the init function of nn.Module. Dont get confused by syntax,\n",
+ " # just always do it in an nn.Module\n",
+ " super(FeedforwardNeuralNetModel, self).__init__()\n",
+ "\n",
+ " # Embedding layer\n",
+ " # ....\n",
+ "\n",
+ " # Linear function\n",
+ " self.fc1 = nn.Linear(embed_dim, hidden_dim)\n",
+ "\n",
+ " # Non-linearity\n",
+ " self.sigmoid = nn.Sigmoid()\n",
+ "\n",
+ " # Linear function (readout)\n",
+ " self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)\n",
+ "\n",
+ " def forward(self, text, offsets):\n",
+ " # Embedding layer\n",
+ " # ....\n",
+ "\n",
+ " # Linear function\n",
+ " out = self.fc1(embedded)\n",
+ "\n",
+ " # Non-linearity\n",
+ " out = self.sigmoid(out)\n",
+ "\n",
+ " # Linear function (readout)\n",
+ " out = self.fc2(out)\n",
+ " return out"
+ ],
+ "metadata": {
+ "id": "fXOPuCv_vZrr"
+ },
+ "execution_count": null,
+ "outputs": []
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "source": [
+ "### 1.4 Exercise: Train and evaluation functions (code given)\n",
+ "\n",
+ "Look at the code below that performs the training and evaluation of your model.\n",
+ "Note that:\n",
+ "* one epoch is one ieration over the entire training set\n",
+ "* each *input* is here a batch of several documents (here 2)\n",
+ "* the model computes a loss after making a prediction for each input / batch. We accumulate this loss, and compute a score after seing each batch\n",
+ "* at the end of each round / epoch, we print the accumulated loss and accuracy:\n",
+ " * A good indicator that your model is doing what is supposed to, is the loss: it should decrease during training. At the same time, the accuracy on the training set should increase.\n",
+ "* in the evaluation procedure, we have to compute score for batched of data, that's why we have slight modifications in the code (use of *extend* tp have a set of predictions)\n",
+ "\n",
+ "Note: here we need to take into account the offsets in the training and evaluation procedures."
+ ],
+ "metadata": {
+ "id": "UsXmIGqApbxj"
+ }
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "source": [
+ "def training(model, train_loader, optimizer, num_epochs=5 ):\n",
+ " for epoch in range(num_epochs):\n",
+ " train_loss, total_acc, total_count = 0, 0, 0\n",
+ " for input, label, offsets in train_loader:\n",
+ " # Step1. Clearing the accumulated gradients\n",
+ " optimizer.zero_grad()\n",
+ " # Step 2. Forward pass to get output/logits\n",
+ " outputs = model( input, offsets ) # <---- argument offsets en plus\n",
+ " # Step 3. Compute the loss, gradients, and update the parameters by\n",
+ " # calling optimizer.step()\n",
+ " # - Calculate Loss: softmax --> cross entropy loss\n",
+ " loss = criterion(outputs, label)\n",
+ " # - Getting gradients w.r.t. parameters\n",
+ " loss.backward()\n",
+ " # - Updating parameters\n",
+ " optimizer.step()\n",
+ " # Accumulating the loss over time\n",
+ " train_loss += loss.item()\n",
+ " total_acc += (outputs.argmax(1) == label).sum().item()\n",
+ " total_count += label.size(0)\n",
+ " # Compute accuracy on train set at each epoch\n",
+ " print('Epoch: {}. Loss: {}. ACC {} '.format(epoch, train_loss/len(train), total_acc/len(train)))\n",
+ " total_acc, total_count = 0, 0\n",
+ " train_loss = 0\n",
+ "\n",
+ "def evaluate( model, dev_loader ):\n",
+ " predictions = []\n",
+ " gold = []\n",
+ " with torch.no_grad():\n",
+ " for input, label, offsets in dev_loader:\n",
+ " probs = model(input, offsets) # <---- fct forward with offsets\n",
+ " # -- to deal with batches\n",
+ " predictions.extend( torch.argmax(probs, dim=1).cpu().numpy() )\n",
+ " gold.extend([int(l) for l in label])\n",
+ " print(classification_report(gold, predictions))\n",
+ " return gold, predictions"
+ ],
+ "metadata": {
+ "id": "US_0JmN5phqs"
+ },
+ "execution_count": null,
+ "outputs": []
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "source": [
+ "### 1.3 Exercise: run experiments\n",
+ "\n",
+ "Look at the code below, it allows to run experiments with the following values for the hyper-parameters:\n",
+ " * batch size = 2\n",
+ " * hidden dimension = 4\n",
+ " * learning rate = 0.1\n",
+ " * number of epochs = 5\n",
+ " * using the Cross Entropy loss function\n",
+ " * using SGD as the optimizer algorithm\n",
+ "\n",
+ "Questions:\n",
+ " * What is the input dimension?\n",
+ " * What is the output dimension?\n",
+ " * What are the hyper-parameters that could be tuned? Propose a set of values to be tested for each one of them.\n",
+ " * Run the code: what is the behaviour of the loss and accuracy?\n",
+ " * What do you think about the performance of this model?"
+ ],
+ "metadata": {
+ "id": "NC2VtTmv-Q_c"
+ }
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "source": [
+ "# Set the values of the hyperparameters\n",
+ "hidden_dim = 4\n",
+ "learning_rate = 0.1\n",
+ "num_epochs = 5\n",
+ "criterion = nn.CrossEntropyLoss()\n",
+ "output_dim = 2"
+ ],
+ "metadata": {
+ "id": "Jod8FnWPs_Vi"
+ },
+ "execution_count": null,
+ "outputs": []
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "source": [
+ "# Initialize the model\n",
+ "model_ffnn = FeedforwardNeuralNetModel( hidden_dim, output_dim, weights_matrix)\n",
+ "optimizer = torch.optim.SGD(model_ffnn.parameters(), lr=learning_rate)\n",
+ "model_ffnn = model_ffnn.to(device)\n",
+ "# Train the model\n",
+ "training( model_ffnn, train_loader, optimizer, num_epochs=5 )\n",
+ "# Evaluate on dev\n",
+ "gold, pred = evaluate( model_ffnn, dev_loader )"
+ ],
+ "metadata": {
+ "id": "1Xug7ygbpAhS"
+ },
+ "execution_count": null,
+ "outputs": []
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "source": [
+ "**Note:** that we don't use here a SoftMax over the output of the final layer to obtain class probability: this is because this SoftMax application is done in the loss function chosen (*nn.CrossEntropyLoss()*). Be careful, it's not the case of all the loss functions available in PyTorch."
+ ],
+ "metadata": {
+ "id": "OBqQaAf6mxEI"
+ }
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "source": [],
+ "metadata": {
+ "id": "HNaP18nEZNTu"
+ },
+ "execution_count": null,
+ "outputs": []
+ }
+ ]
+}
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