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玩转腾讯词向量:Game of Words(词语的加减游戏)

上一篇文章《腾讯词向量实战:通过Annoy进行索引和快速查询》结束后,觉得可以通过Annoy做一点有趣的事,把“词类比(Word Analogy)”操作放到线上,作为AINLP公众号聊天机器人的新技能,毕竟这是word2vec,或者词向量中很有意思的一个特性,刚好,Annoy也提供了一个基于vector进行近似最近邻查询的接口:

get_nns_by_vector(v, n, search_k=-1, include_distances=False) same but query by vector v.

英文词类比中最有名的一个例子大概就是: king - man + woman = queen, 当我把这个例子换成中文映射到腾讯的中文词向量中并且用gensim来计算,竟然能完美复现:国王 - 男人 + 女人 = 王后

In [49]: result = tc_wv_model.most_similar(positive=[u'国王', u'女人'], negative
    ...: =[u'男人'])
 
In [50]: print("%s\t%.4f" % result[0])
王后    0.7050

然后把国王换成皇帝,还能完美的将“王后”替换为“皇后”:

In [53]: result = tc_wv_model.most_similar(positive=[u'皇帝', u'女人'], negative
    ...: =[u'男人'])
 
In [54]: print("%s\t%.4f" % result[0])
皇后    0.8759

虽然知道即使在英文词向量中,完美的词类比列子也不多,另外据说换到中文词向量场景下,上述例子会失效,没想到在腾讯AI Lab这份词向量中得到完美复现,还是要赞一下的,虽然感觉这份腾讯词向量在处理词的边界上不够完美,引入了很多无关介词,但是"大力(量)出奇迹",882万的词条数,一方面有很高的词语覆盖率,另外一方面可以完美的将英文词向量空间中的"king - man + woman = queen"映射到中文词向量空间的"国王 - 男人 + 女人 = 王后",不得不感慨一下数学之美,词语之美。

在此前google的时候,据说在中文词向量场景下一个更容易出现的词类比例子是:机场-飞机+火车=火车站,这个确实可以通过gensim在腾讯词向量中得到复现:

In [60]: result = tc_wv_model.most_similar(positive=[u'机场', u'火车'], negative
    ...: =[u'飞机'])
 
In [61]: print("%s\t%.4f" % result[0])
火车站  0.7885

通过Annoy,我把这个服务做到线上,现在可以在AINLP公众号后台测试,结果看起来也还不错:“机场-飞机+火车=高铁站”:


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