Rnn 5 (word2vec 속도 개선)

word2vec 속도 개선

1. word2vec 속도 개선 (1)

from IPython.display import Image
Image('./deep_learning_2_images/fig 4-3.png', width=500)

Image('./deep_learning_2_images/fig 4-4.png', width=600)

Image('./deep_learning_2_images/fig 4-5.png', width=500)

Embedding 계층 구현

import numpy as np

W = np.arange(21).reshape(7,3)
W

array([[ 0,  1,  2],
       [ 3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8],
       [ 9, 10, 11],
       [12, 13, 14],
       [15, 16, 17],
       [18, 19, 20]])

W[2]

array([6, 7, 8])

idx = np.array([1, 0, 3, 0])
W[idx]

array([[ 3,  4,  5],
       [ 0,  1,  2],
       [ 9, 10, 11],
       [ 0,  1,  2]])

class Embedding:
    def __init__(self, W):
        self.params = [W]
        self.grads = [np.zeros_like(W)]
        self.idx = None

    def forward(self, idx):
        W, = self.params
        self.idx = idx
        out = W[idx]           # out : (batch, hidden_size)
        return out

    def backward(self, dout): # dout : (batch, hidden_size)
        dW, = self.grads
        dW[...] = 0
        
#         for i, word_id in enumerate(self.idx):
#             dW[word_id] += dout[i]
        
        # 또는    
        np.add.at(dW, self.idx, dout)
        
        return None

2. word2vec 속도 개선 (2)

2.1 은닉층 이후 계산의 문제점

Image('./deep_learning_2_images/fig 4-6.png', width=500)

2.2 다중 분류에서 이진 분류로

Image('./deep_learning_2_images/fig 4-7.png', width=500)

Image('./deep_learning_2_images/fig 4-8.png', width=500)

2.3 시그모이드 함수와 교차 엔트로피

Image('./deep_learning_2_images/fig 4-10.png', width=600)

2.4 다중 분류에서 이진 분류로 (구현)

Image('./deep_learning_2_images/fig 4-11.png', width=600)

Image('./deep_learning_2_images/fig 4-12.png', width=600)

Image('./deep_learning_2_images/fig 4-13.png', width=600)

Embedding Dot 계층 구현

class EmbeddingDot:
    def __init__(self, W):
        self.embed = Embedding(W)
        self.params = self.embed.params
        self.grads = self.embed.grads
        self.cache = None

    def forward(self, h, idx):
        target_W = self.embed.forward(idx)
        out = np.sum(target_W * h, axis=1)

        self.cache = (h, target_W)
        return out

    def backward(self, dout):
        h, target_W = self.cache
        dout = dout.reshape(dout.shape[0], 1)

        dtarget_W = dout * h
        self.embed.backward(dtarget_W)
        dh = dout * target_W
        return dh

Image('./deep_learning_2_images/fig 4-14.png', width=600)

2.5 네거티브 샘플링

Image('./deep_learning_2_images/fig 4-15.png', width=600)

Image('./deep_learning_2_images/fig 4-16.png', width=600)

Image('./deep_learning_2_images/fig 4-17.png', width=600)

2.6 네거티브 샘플링의 샘플링 기법

Image('./deep_learning_2_images/fig 4-18.png', width=500)

확률 분포에 따른 샘플링 np.random.choice

words = ['you', 'say', 'goodbye', 'I', 'hello', '.']

# words에서 하나만 무작위로 샘플링
np.random.choice(words)

'I'

# 5개만 무작위로 샘플링(중복 있음)
np.random.choice(words, size=5)

array(['.', 'you', '.', 'goodbye', 'goodbye'], dtype='<U7')

# 5개만 무작위로 샘플링(중복 없음)
np.random.choice(words, size=5, replace=False)

array(['goodbye', 'you', 'hello', '.', 'I'], dtype='<U7')

# 확률분포에 따라 샘플링
p = [0.5, 0.1, 0.05, 0.2, 0.05, 0.1]
np.random.choice(words, p=p)

'you'

p = [0.7, 0.29, 0.01]
new_p = np.power(p, 0.75)
new_p /= np.sum(new_p)
new_p

array([0.64196878, 0.33150408, 0.02652714])

UnigramSampler

import collections
GPU = False
class UnigramSampler:
    def __init__(self, corpus, power, sample_size):
        self.sample_size = sample_size
        self.vocab_size = None
        self.word_p = None

        counts = collections.Counter()
        for word_id in corpus:
            counts[word_id] += 1

        vocab_size = len(counts)
        self.vocab_size = vocab_size

        self.word_p = np.zeros(vocab_size)
        for i in range(vocab_size):
            self.word_p[i] = counts[i]

        self.word_p = np.power(self.word_p, power)
        self.word_p /= np.sum(self.word_p)

    def get_negative_sample(self, target):
        batch_size = target.shape[0]

        if not GPU:
            negative_sample = np.zeros((batch_size, self.sample_size), dtype=np.int32)

            for i in range(batch_size):
                p = self.word_p.copy()
                target_idx = target[i]
                p[target_idx] = 0
                p /= p.sum()
                negative_sample[i, :] = np.random.choice(self.vocab_size, size=self.sample_size, replace=False, p=p)
        else:
            # GPU(cupy）로 계산할 때는 속도를 우선한다.
            # 부정적 예에 타깃이 포함될 수 있다.
            negative_sample = np.random.choice(self.vocab_size, size=(batch_size, self.sample_size),
                                               replace=True, p=self.word_p)

        return negative_sample

corpus = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3])
power = 0.75
sample_size = 2
sampler = UnigramSampler(corpus, power, sample_size)
target = np.array([1, 3, 0]) # batch_size 3, positive sample 1
negative_sample = sampler.get_negative_sample(target)
negative_sample # batch_size 3, negative sample 2

array([[2, 0],
       [4, 0],
       [2, 1]])

2.7 네거티브 샘플링 구현

def cross_entropy_error(y, t):
    if y.ndim == 1:
        t = t.reshape(1, t.size)
        y = y.reshape(1, y.size)
        
    # 정답 데이터가 원핫 벡터일 경우 정답 레이블 인덱스로 변환
    if t.size == y.size:
        t = t.argmax(axis=1)
             
    batch_size = y.shape[0]

    return -np.sum(np.log(y[np.arange(batch_size), t] + 1e-7)) / batch_size

class SigmoidWithLoss:
    def __init__(self):
        self.params, self.grads = [], []
        self.loss = None
        self.y = None  # sigmoid의 출력
        self.t = None  # 정답 데이터

    def forward(self, x, t):
        self.t = t
        self.y = 1 / (1 + np.exp(-x))

        self.loss = cross_entropy_error(np.c_[1 - self.y, self.y], self.t)

        return self.loss

    def backward(self, dout=1):
        batch_size = self.t.shape[0]

        dx = (self.y - self.t) * dout / batch_size
        return dx

class NegativeSamplingLoss:
    def __init__(self, W, corpus, power=0.75, sample_size=5):
        self.sample_size = sample_size
        self.sampler = UnigramSampler(corpus, power, sample_size)
        self.loss_layers = [SigmoidWithLoss() for _ in range(sample_size + 1)]
        self.embed_dot_layers = [EmbeddingDot(W) for _ in range(sample_size + 1)]

        self.params, self.grads = [], []
        for layer in self.embed_dot_layers:
            self.params += layer.params
            self.grads += layer.grads

    def forward(self, h, target):
        batch_size = target.shape[0]
        negative_sample = self.sampler.get_negative_sample(target)

        # 긍정적 예 순전파
        score = self.embed_dot_layers[0].forward(h, target)
        correct_label = np.ones(batch_size, dtype=np.int32)
        loss = self.loss_layers[0].forward(score, correct_label)

        # 부정적 예 순전파
        negative_label = np.zeros(batch_size, dtype=np.int32)
        for i in range(self.sample_size):
            negative_target = negative_sample[:, i]
            score = self.embed_dot_layers[1 + i].forward(h, negative_target)
            loss += self.loss_layers[1 + i].forward(score, negative_label)

        return loss

    def backward(self, dout=1):
        dh = 0
        for l0, l1 in zip(self.loss_layers, self.embed_dot_layers):
            dscore = l0.backward(dout)
            dh += l1.backward(dscore)

        return dh

3. 개선판 word2vec 학습

3. 1 CBOW 모델 구현

class CBOW:
    def __init__(self, vocab_size, hidden_size, window_size, corpus):
        V, H = vocab_size, hidden_size

        # 가중치 초기화
        W_in = 0.01 * np.random.randn(V, H).astype('f')
        W_out = 0.01 * np.random.randn(V, H).astype('f')

        # 계층 생성
        self.in_layers = []
        for i in range(2 * window_size):
            layer = Embedding(W_in)  # Embedding 계층 사용
            self.in_layers.append(layer)
        self.ns_loss = NegativeSamplingLoss(W_out, corpus, power=0.75, sample_size=5)

        # 모든 가중치와 기울기를 배열에 모은다.
        layers = self.in_layers + [self.ns_loss]
        self.params, self.grads = [], []
        for layer in layers:
            self.params += layer.params
            self.grads += layer.grads

        # 인스턴스 변수에 단어의 분산 표현을 저장한다.
        self.word_vecs = W_in

    def forward(self, contexts, target):
        h = 0
        for i, layer in enumerate(self.in_layers):
            h += layer.forward(contexts[:, i])
        h *= 1 / len(self.in_layers)
        loss = self.ns_loss.forward(h, target)
        return loss

    def backward(self, dout=1):
        dout = self.ns_loss.backward(dout)
        dout *= 1 / len(self.in_layers)
        for layer in self.in_layers:
            layer.backward(dout)
        return None

Image('./deep_learning_2_images/fig 4-19.png', width=500)

3. 2 CBOW 모델 학습 코드

from common import config
import pickle
import time
import numpy
from common.optimizer import Adam
from dataset import ptb

def create_contexts_target(corpus, window_size=1):
    target = corpus[window_size:-window_size]
    contexts = []

    for idx in range(window_size, len(corpus)-window_size):
        cs = []
        for t in range(-window_size, window_size + 1):
            if t == 0:
                continue
            cs.append(corpus[idx + t])
        contexts.append(cs)

    return np.array(contexts), np.array(target)

def remove_duplicate(params, grads):
    '''
    매개변수 배열 중 중복되는 가중치를 하나로 모아
    그 가중치에 대응하는 기울기를 더한다.
    '''
    params, grads = params[:], grads[:]  # copy list

    while True:
        find_flg = False
        L = len(params)

        for i in range(0, L - 1):
            for j in range(i + 1, L):
                # 가중치 공유 시
                if params[i] is params[j]:
                    grads[i] += grads[j]  # 경사를 더함
                    find_flg = True
                    # print("remove_duplicate, ndim=1");
                    params.pop(j)
                    grads.pop(j)
                # 가중치를 전치행렬로 공유하는 경우(weight tying)
                elif params[i].ndim == 2 and params[j].ndim == 2 and \
                     params[i].T.shape == params[j].shape and np.all(params[i].T == params[j]):
                    grads[i] += grads[j].T
                    find_flg = True
                    # print("remove_duplicate, ndim=2");
                    params.pop(j)
                    grads.pop(j)

                if find_flg: break
            if find_flg: break

        if not find_flg: break

    return params, grads

# 하이퍼파라미터 설정
window_size = 5
hidden_size = 100
batch_size = 100
max_epoch = 10

# 데이터 읽기
corpus, word_to_id, id_to_word = ptb.load_data('train')
vocab_size = len(word_to_id)

contexts, target = create_contexts_target(corpus, window_size)
data_size = len(contexts)
max_iters = data_size // batch_size

# 모델 등 생성
model = CBOW(vocab_size, hidden_size, window_size, corpus)
optimizer = Adam()
total_loss = 0
loss_count = 0
loss_list = []
eval_interval = 20

start_time = time.time()
for epoch in range(max_epoch):    
    # 뒤섞기
    idx = numpy.random.permutation(numpy.arange(data_size))
    x = contexts[idx]
    t = target[idx]

    for iters in range(max_iters):
        batch_x = x[iters*batch_size:(iters+1)*batch_size]
        batch_t = t[iters*batch_size:(iters+1)*batch_size]
        # 기울기 구해 매개변수 갱신
        loss = model.forward(batch_x, batch_t)
        model.backward()
        params, grads = remove_duplicate(model.params, model.grads)  # 공유된 가중치를 하나로 모음

        optimizer.update(params, grads)
        total_loss += loss
        loss_count += 1

        # 평가
        if (iters) % eval_interval == 0:
            avg_loss = total_loss / loss_count
            elapsed_time = time.time() - start_time
            print('| 에폭 %d |  반복 %d / %d | 시간 %d[s] | 손실 %.2f'
                  % (epoch + 1, iters + 1, max_iters, elapsed_time, avg_loss))
            loss_list.append(float(avg_loss))
            total_loss, loss_count = 0, 0

| 에폭 1 |  반복 1 / 9295 | 시간 0[s] | 손실 4.16
| 에폭 1 |  반복 21 / 9295 | 시간 1[s] | 손실 4.16
| 에폭 1 |  반복 41 / 9295 | 시간 2[s] | 손실 4.15
| 에폭 1 |  반복 61 / 9295 | 시간 4[s] | 손실 4.13
| 에폭 1 |  반복 81 / 9295 | 시간 5[s] | 손실 4.05
| 에폭 1 |  반복 101 / 9295 | 시간 7[s] | 손실 3.93
| 에폭 1 |  반복 121 / 9295 | 시간 8[s] | 손실 3.79
| 에폭 1 |  반복 141 / 9295 | 시간 10[s] | 손실 3.64
| 에폭 1 |  반복 161 / 9295 | 시간 11[s] | 손실 3.49
| 에폭 1 |  반복 181 / 9295 | 시간 13[s] | 손실 3.37
| 에폭 1 |  반복 201 / 9295 | 시간 14[s] | 손실 3.26
| 에폭 1 |  반복 221 / 9295 | 시간 16[s] | 손실 3.14
| 에폭 1 |  반복 241 / 9295 | 시간 17[s] | 손실 3.09
| 에폭 1 |  반복 261 / 9295 | 시간 19[s] | 손실 3.02
| 에폭 1 |  반복 281 / 9295 | 시간 20[s] | 손실 2.96
| 에폭 1 |  반복 301 / 9295 | 시간 21[s] | 손실 2.91
| 에폭 1 |  반복 321 / 9295 | 시간 23[s] | 손실 2.87
| 에폭 1 |  반복 341 / 9295 | 시간 24[s] | 손실 2.85
| 에폭 1 |  반복 361 / 9295 | 시간 26[s] | 손실 2.82
| 에폭 1 |  반복 381 / 9295 | 시간 27[s] | 손실 2.77
| 에폭 1 |  반복 401 / 9295 | 시간 29[s] | 손실 2.78
| 에폭 1 |  반복 421 / 9295 | 시간 30[s] | 손실 2.75
| 에폭 1 |  반복 441 / 9295 | 시간 32[s] | 손실 2.73
| 에폭 1 |  반복 461 / 9295 | 시간 33[s] | 손실 2.71
| 에폭 1 |  반복 481 / 9295 | 시간 34[s] | 손실 2.68
| 에폭 1 |  반복 501 / 9295 | 시간 36[s] | 손실 2.70
| 에폭 1 |  반복 521 / 9295 | 시간 37[s] | 손실 2.67
| 에폭 1 |  반복 541 / 9295 | 시간 39[s] | 손실 2.64
| 에폭 1 |  반복 561 / 9295 | 시간 40[s] | 손실 2.67
| 에폭 1 |  반복 581 / 9295 | 시간 42[s] | 손실 2.66
| 에폭 1 |  반복 601 / 9295 | 시간 43[s] | 손실 2.65
| 에폭 1 |  반복 621 / 9295 | 시간 45[s] | 손실 2.65
| 에폭 1 |  반복 641 / 9295 | 시간 46[s] | 손실 2.65
| 에폭 1 |  반복 661 / 9295 | 시간 48[s] | 손실 2.62
| 에폭 1 |  반복 681 / 9295 | 시간 50[s] | 손실 2.59
| 에폭 1 |  반복 701 / 9295 | 시간 51[s] | 손실 2.62
| 에폭 1 |  반복 721 / 9295 | 시간 52[s] | 손실 2.61
| 에폭 1 |  반복 741 / 9295 | 시간 54[s] | 손실 2.58
| 에폭 1 |  반복 761 / 9295 | 시간 56[s] | 손실 2.60
| 에폭 1 |  반복 781 / 9295 | 시간 57[s] | 손실 2.61
| 에폭 1 |  반복 801 / 9295 | 시간 58[s] | 손실 2.58
| 에폭 1 |  반복 821 / 9295 | 시간 60[s] | 손실 2.58
| 에폭 1 |  반복 841 / 9295 | 시간 61[s] | 손실 2.58
| 에폭 1 |  반복 861 / 9295 | 시간 63[s] | 손실 2.58
| 에폭 1 |  반복 881 / 9295 | 시간 64[s] | 손실 2.58
| 에폭 1 |  반복 901 / 9295 | 시간 65[s] | 손실 2.57
| 에폭 1 |  반복 921 / 9295 | 시간 67[s] | 손실 2.57
| 에폭 1 |  반복 941 / 9295 | 시간 68[s] | 손실 2.54
| 에폭 1 |  반복 961 / 9295 | 시간 70[s] | 손실 2.56
| 에폭 1 |  반복 981 / 9295 | 시간 71[s] | 손실 2.55
| 에폭 1 |  반복 1001 / 9295 | 시간 73[s] | 손실 2.56
| 에폭 1 |  반복 1021 / 9295 | 시간 74[s] | 손실 2.55
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| 에폭 10 |  반복 5841 / 9295 | 시간 12593[s] | 손실 1.39
| 에폭 10 |  반복 5861 / 9295 | 시간 12594[s] | 손실 1.40
| 에폭 10 |  반복 5881 / 9295 | 시간 12595[s] | 손실 1.44
| 에폭 10 |  반복 5901 / 9295 | 시간 12597[s] | 손실 1.43
| 에폭 10 |  반복 5921 / 9295 | 시간 12598[s] | 손실 1.45
| 에폭 10 |  반복 5941 / 9295 | 시간 12600[s] | 손실 1.43
| 에폭 10 |  반복 5961 / 9295 | 시간 12601[s] | 손실 1.42
| 에폭 10 |  반복 5981 / 9295 | 시간 12603[s] | 손실 1.44
| 에폭 10 |  반복 6001 / 9295 | 시간 12604[s] | 손실 1.42
| 에폭 10 |  반복 6021 / 9295 | 시간 12605[s] | 손실 1.41
| 에폭 10 |  반복 6041 / 9295 | 시간 12607[s] | 손실 1.46
| 에폭 10 |  반복 6061 / 9295 | 시간 12608[s] | 손실 1.48
| 에폭 10 |  반복 6081 / 9295 | 시간 12610[s] | 손실 1.44
| 에폭 10 |  반복 6101 / 9295 | 시간 12611[s] | 손실 1.52
| 에폭 10 |  반복 6121 / 9295 | 시간 12613[s] | 손실 1.44
| 에폭 10 |  반복 6141 / 9295 | 시간 12614[s] | 손실 1.46
| 에폭 10 |  반복 6161 / 9295 | 시간 12616[s] | 손실 1.43
| 에폭 10 |  반복 6181 / 9295 | 시간 12617[s] | 손실 1.45
| 에폭 10 |  반복 6201 / 9295 | 시간 12619[s] | 손실 1.43
| 에폭 10 |  반복 6221 / 9295 | 시간 12620[s] | 손실 1.47
| 에폭 10 |  반복 6241 / 9295 | 시간 12621[s] | 손실 1.44
| 에폭 10 |  반복 6261 / 9295 | 시간 12623[s] | 손실 1.42
| 에폭 10 |  반복 6281 / 9295 | 시간 12624[s] | 손실 1.46
| 에폭 10 |  반복 6301 / 9295 | 시간 12626[s] | 손실 1.41
| 에폭 10 |  반복 6321 / 9295 | 시간 12627[s] | 손실 1.43
| 에폭 10 |  반복 6341 / 9295 | 시간 12628[s] | 손실 1.46
| 에폭 10 |  반복 6361 / 9295 | 시간 12630[s] | 손실 1.46
| 에폭 10 |  반복 6381 / 9295 | 시간 12632[s] | 손실 1.44
| 에폭 10 |  반복 6401 / 9295 | 시간 12633[s] | 손실 1.44
| 에폭 10 |  반복 6421 / 9295 | 시간 12635[s] | 손실 1.45
| 에폭 10 |  반복 6441 / 9295 | 시간 12636[s] | 손실 1.46
| 에폭 10 |  반복 6461 / 9295 | 시간 12637[s] | 손실 1.46
| 에폭 10 |  반복 6481 / 9295 | 시간 12639[s] | 손실 1.46
| 에폭 10 |  반복 6501 / 9295 | 시간 12640[s] | 손실 1.45
| 에폭 10 |  반복 6521 / 9295 | 시간 12641[s] | 손실 1.43
| 에폭 10 |  반복 6541 / 9295 | 시간 12643[s] | 손실 1.47
| 에폭 10 |  반복 6561 / 9295 | 시간 12644[s] | 손실 1.48
| 에폭 10 |  반복 6581 / 9295 | 시간 12646[s] | 손실 1.47
| 에폭 10 |  반복 6601 / 9295 | 시간 12647[s] | 손실 1.45
| 에폭 10 |  반복 6621 / 9295 | 시간 12648[s] | 손실 1.43
| 에폭 10 |  반복 6641 / 9295 | 시간 12650[s] | 손실 1.45
| 에폭 10 |  반복 6661 / 9295 | 시간 12651[s] | 손실 1.43
| 에폭 10 |  반복 6681 / 9295 | 시간 12652[s] | 손실 1.44
| 에폭 10 |  반복 6701 / 9295 | 시간 12654[s] | 손실 1.44
| 에폭 10 |  반복 6721 / 9295 | 시간 12655[s] | 손실 1.46
| 에폭 10 |  반복 6741 / 9295 | 시간 12657[s] | 손실 1.49
| 에폭 10 |  반복 6761 / 9295 | 시간 12658[s] | 손실 1.42
| 에폭 10 |  반복 6781 / 9295 | 시간 12660[s] | 손실 1.46
| 에폭 10 |  반복 6801 / 9295 | 시간 12661[s] | 손실 1.48
| 에폭 10 |  반복 6821 / 9295 | 시간 12663[s] | 손실 1.42
| 에폭 10 |  반복 6841 / 9295 | 시간 12665[s] | 손실 1.43
| 에폭 10 |  반복 6861 / 9295 | 시간 12666[s] | 손실 1.44
| 에폭 10 |  반복 6881 / 9295 | 시간 12667[s] | 손실 1.47
| 에폭 10 |  반복 6901 / 9295 | 시간 12669[s] | 손실 1.45
| 에폭 10 |  반복 6921 / 9295 | 시간 12670[s] | 손실 1.43
| 에폭 10 |  반복 6941 / 9295 | 시간 12672[s] | 손실 1.42
| 에폭 10 |  반복 6961 / 9295 | 시간 12673[s] | 손실 1.41
| 에폭 10 |  반복 6981 / 9295 | 시간 12674[s] | 손실 1.45
| 에폭 10 |  반복 7001 / 9295 | 시간 12676[s] | 손실 1.45
| 에폭 10 |  반복 7021 / 9295 | 시간 12678[s] | 손실 1.49
| 에폭 10 |  반복 7041 / 9295 | 시간 12679[s] | 손실 1.44
| 에폭 10 |  반복 7061 / 9295 | 시간 12681[s] | 손실 1.44
| 에폭 10 |  반복 7081 / 9295 | 시간 12682[s] | 손실 1.43
| 에폭 10 |  반복 7101 / 9295 | 시간 12684[s] | 손실 1.42
| 에폭 10 |  반복 7121 / 9295 | 시간 12686[s] | 손실 1.44
| 에폭 10 |  반복 7141 / 9295 | 시간 12687[s] | 손실 1.42
| 에폭 10 |  반복 7161 / 9295 | 시간 12689[s] | 손실 1.45
| 에폭 10 |  반복 7181 / 9295 | 시간 12690[s] | 손실 1.51
| 에폭 10 |  반복 7201 / 9295 | 시간 12692[s] | 손실 1.44
| 에폭 10 |  반복 7221 / 9295 | 시간 12693[s] | 손실 1.45
| 에폭 10 |  반복 7241 / 9295 | 시간 12695[s] | 손실 1.45
| 에폭 10 |  반복 7261 / 9295 | 시간 12696[s] | 손실 1.40
| 에폭 10 |  반복 7281 / 9295 | 시간 12698[s] | 손실 1.45
| 에폭 10 |  반복 7301 / 9295 | 시간 12699[s] | 손실 1.44
| 에폭 10 |  반복 7321 / 9295 | 시간 12701[s] | 손실 1.41
| 에폭 10 |  반복 7341 / 9295 | 시간 12702[s] | 손실 1.49
| 에폭 10 |  반복 7361 / 9295 | 시간 12704[s] | 손실 1.45
| 에폭 10 |  반복 7381 / 9295 | 시간 12705[s] | 손실 1.44
| 에폭 10 |  반복 7401 / 9295 | 시간 12707[s] | 손실 1.45
| 에폭 10 |  반복 7421 / 9295 | 시간 12708[s] | 손실 1.45
| 에폭 10 |  반복 7441 / 9295 | 시간 12710[s] | 손실 1.46
| 에폭 10 |  반복 7461 / 9295 | 시간 12711[s] | 손실 1.43
| 에폭 10 |  반복 7481 / 9295 | 시간 12713[s] | 손실 1.46
| 에폭 10 |  반복 7501 / 9295 | 시간 12714[s] | 손실 1.50
| 에폭 10 |  반복 7521 / 9295 | 시간 12716[s] | 손실 1.42
| 에폭 10 |  반복 7541 / 9295 | 시간 12717[s] | 손실 1.47
| 에폭 10 |  반복 7561 / 9295 | 시간 12718[s] | 손실 1.48
| 에폭 10 |  반복 7581 / 9295 | 시간 12720[s] | 손실 1.43
| 에폭 10 |  반복 7601 / 9295 | 시간 12721[s] | 손실 1.48
| 에폭 10 |  반복 7621 / 9295 | 시간 12723[s] | 손실 1.46
| 에폭 10 |  반복 7641 / 9295 | 시간 12724[s] | 손실 1.46
| 에폭 10 |  반복 7661 / 9295 | 시간 12725[s] | 손실 1.41
| 에폭 10 |  반복 7681 / 9295 | 시간 12727[s] | 손실 1.47
| 에폭 10 |  반복 7701 / 9295 | 시간 12728[s] | 손실 1.46
| 에폭 10 |  반복 7721 / 9295 | 시간 12730[s] | 손실 1.45
| 에폭 10 |  반복 7741 / 9295 | 시간 12732[s] | 손실 1.44
| 에폭 10 |  반복 7761 / 9295 | 시간 12733[s] | 손실 1.44
| 에폭 10 |  반복 7781 / 9295 | 시간 12735[s] | 손실 1.40
| 에폭 10 |  반복 7801 / 9295 | 시간 12736[s] | 손실 1.45
| 에폭 10 |  반복 7821 / 9295 | 시간 12738[s] | 손실 1.46
| 에폭 10 |  반복 7841 / 9295 | 시간 12739[s] | 손실 1.45
| 에폭 10 |  반복 7861 / 9295 | 시간 12741[s] | 손실 1.45
| 에폭 10 |  반복 7881 / 9295 | 시간 12742[s] | 손실 1.50
| 에폭 10 |  반복 7901 / 9295 | 시간 12743[s] | 손실 1.43
| 에폭 10 |  반복 7921 / 9295 | 시간 12745[s] | 손실 1.43
| 에폭 10 |  반복 7941 / 9295 | 시간 12746[s] | 손실 1.44
| 에폭 10 |  반복 7961 / 9295 | 시간 12748[s] | 손실 1.45
| 에폭 10 |  반복 7981 / 9295 | 시간 12749[s] | 손실 1.43
| 에폭 10 |  반복 8001 / 9295 | 시간 12751[s] | 손실 1.50
| 에폭 10 |  반복 8021 / 9295 | 시간 12752[s] | 손실 1.45
| 에폭 10 |  반복 8041 / 9295 | 시간 12754[s] | 손실 1.46
| 에폭 10 |  반복 8061 / 9295 | 시간 12755[s] | 손실 1.44
| 에폭 10 |  반복 8081 / 9295 | 시간 12757[s] | 손실 1.45
| 에폭 10 |  반복 8101 / 9295 | 시간 12758[s] | 손실 1.46
| 에폭 10 |  반복 8121 / 9295 | 시간 12760[s] | 손실 1.44
| 에폭 10 |  반복 8141 / 9295 | 시간 12761[s] | 손실 1.45
| 에폭 10 |  반복 8161 / 9295 | 시간 12763[s] | 손실 1.47
| 에폭 10 |  반복 8181 / 9295 | 시간 12764[s] | 손실 1.44
| 에폭 10 |  반복 8201 / 9295 | 시간 12766[s] | 손실 1.46
| 에폭 10 |  반복 8221 / 9295 | 시간 12767[s] | 손실 1.45
| 에폭 10 |  반복 8241 / 9295 | 시간 12769[s] | 손실 1.46
| 에폭 10 |  반복 8261 / 9295 | 시간 12770[s] | 손실 1.46
| 에폭 10 |  반복 8281 / 9295 | 시간 12772[s] | 손실 1.50
| 에폭 10 |  반복 8301 / 9295 | 시간 12773[s] | 손실 1.44
| 에폭 10 |  반복 8321 / 9295 | 시간 12775[s] | 손실 1.50
| 에폭 10 |  반복 8341 / 9295 | 시간 12776[s] | 손실 1.46
| 에폭 10 |  반복 8361 / 9295 | 시간 12778[s] | 손실 1.45
| 에폭 10 |  반복 8381 / 9295 | 시간 12779[s] | 손실 1.46
| 에폭 10 |  반복 8401 / 9295 | 시간 12780[s] | 손실 1.41
| 에폭 10 |  반복 8421 / 9295 | 시간 12782[s] | 손실 1.45
| 에폭 10 |  반복 8441 / 9295 | 시간 12784[s] | 손실 1.45
| 에폭 10 |  반복 8461 / 9295 | 시간 12785[s] | 손실 1.48
| 에폭 10 |  반복 8481 / 9295 | 시간 12786[s] | 손실 1.47
| 에폭 10 |  반복 8501 / 9295 | 시간 12788[s] | 손실 1.43
| 에폭 10 |  반복 8521 / 9295 | 시간 12789[s] | 손실 1.48
| 에폭 10 |  반복 8541 / 9295 | 시간 12791[s] | 손실 1.47
| 에폭 10 |  반복 8561 / 9295 | 시간 12792[s] | 손실 1.43
| 에폭 10 |  반복 8581 / 9295 | 시간 12794[s] | 손실 1.49
| 에폭 10 |  반복 8601 / 9295 | 시간 12795[s] | 손실 1.48
| 에폭 10 |  반복 8621 / 9295 | 시간 12797[s] | 손실 1.46
| 에폭 10 |  반복 8641 / 9295 | 시간 12798[s] | 손실 1.45
| 에폭 10 |  반복 8661 / 9295 | 시간 12799[s] | 손실 1.42
| 에폭 10 |  반복 8681 / 9295 | 시간 12801[s] | 손실 1.43
| 에폭 10 |  반복 8701 / 9295 | 시간 12802[s] | 손실 1.44
| 에폭 10 |  반복 8721 / 9295 | 시간 12804[s] | 손실 1.45
| 에폭 10 |  반복 8741 / 9295 | 시간 12805[s] | 손실 1.48
| 에폭 10 |  반복 8761 / 9295 | 시간 12807[s] | 손실 1.43
| 에폭 10 |  반복 8781 / 9295 | 시간 12808[s] | 손실 1.47
| 에폭 10 |  반복 8801 / 9295 | 시간 12809[s] | 손실 1.50
| 에폭 10 |  반복 8821 / 9295 | 시간 12811[s] | 손실 1.46
| 에폭 10 |  반복 8841 / 9295 | 시간 12813[s] | 손실 1.47
| 에폭 10 |  반복 8861 / 9295 | 시간 12814[s] | 손실 1.46
| 에폭 10 |  반복 8881 / 9295 | 시간 12815[s] | 손실 1.44
| 에폭 10 |  반복 8901 / 9295 | 시간 12817[s] | 손실 1.44
| 에폭 10 |  반복 8921 / 9295 | 시간 12818[s] | 손실 1.46
| 에폭 10 |  반복 8941 / 9295 | 시간 12820[s] | 손실 1.43
| 에폭 10 |  반복 8961 / 9295 | 시간 12821[s] | 손실 1.45
| 에폭 10 |  반복 8981 / 9295 | 시간 12823[s] | 손실 1.44
| 에폭 10 |  반복 9001 / 9295 | 시간 12824[s] | 손실 1.44
| 에폭 10 |  반복 9021 / 9295 | 시간 12826[s] | 손실 1.45
| 에폭 10 |  반복 9041 / 9295 | 시간 12827[s] | 손실 1.46
| 에폭 10 |  반복 9061 / 9295 | 시간 12829[s] | 손실 1.46
| 에폭 10 |  반복 9081 / 9295 | 시간 12830[s] | 손실 1.41
| 에폭 10 |  반복 9101 / 9295 | 시간 12831[s] | 손실 1.49
| 에폭 10 |  반복 9121 / 9295 | 시간 12833[s] | 손실 1.44
| 에폭 10 |  반복 9141 / 9295 | 시간 12834[s] | 손실 1.46
| 에폭 10 |  반복 9161 / 9295 | 시간 12836[s] | 손실 1.46
| 에폭 10 |  반복 9181 / 9295 | 시간 12837[s] | 손실 1.42
| 에폭 10 |  반복 9201 / 9295 | 시간 12839[s] | 손실 1.43
| 에폭 10 |  반복 9221 / 9295 | 시간 12840[s] | 손실 1.45
| 에폭 10 |  반복 9241 / 9295 | 시간 12842[s] | 손실 1.48
| 에폭 10 |  반복 9261 / 9295 | 시간 12843[s] | 손실 1.44
| 에폭 10 |  반복 9281 / 9295 | 시간 12844[s] | 손실 1.46

# 나중에 사용할 수 있도록 필요한 데이터 저장
word_vecs = model.word_vecs
params = {}
params['word_vecs'] = word_vecs.astype(np.float16)
params['word_to_id'] = word_to_id
params['id_to_word'] = id_to_word
pkl_file = 'cbow_params.pkl'  # or 'skipgram_params.pkl'
with open(pkl_file, 'wb') as f:
    pickle.dump(params, f, -1)

3. 3 CBOW 모델 평가

def cos_similarity(x, y, eps=1e-8):
    '''코사인 유사도 산출

    :param x: 벡터
    :param y: 벡터
    :param eps: '0으로 나누기'를 방지하기 위한 작은 값
    :return:
    '''
    nx = x / (np.sqrt(np.sum(x ** 2)) + eps)
    ny = y / (np.sqrt(np.sum(y ** 2)) + eps)
    return np.dot(nx, ny)

def most_similar(query, word_to_id, id_to_word, word_matrix, top=5):
    # 1. 검색어를 꺼낸다
    if query not in word_to_id:
        print('%s(을)를 찾을 수 없습니다.' % query)
        return

    print('\n[query] ' + query)
    query_id = word_to_id[query]
    query_vec = word_matrix[query_id]

    # 2. 코사인 유사도 계산
    vocab_size = len(id_to_word)

    similarity = np.zeros(vocab_size)
    for i in range(vocab_size):
        similarity[i] = cos_similarity(word_matrix[i], query_vec)

    # 3. 코사인 유사도를 기준으로 내림차순으로 출력
    count = 0
    for i in (-1 * similarity).argsort():
        if id_to_word[i] == query:
            continue
        print(' %s: %s' % (id_to_word[i], similarity[i]))

        count += 1
        if count >= top:
            return

pkl_file = 'cbow_params.pkl'
# pkl_file = 'skipgram_params.pkl'

with open(pkl_file, 'rb') as f:
    params = pickle.load(f)
    word_vecs = params['word_vecs']
    word_to_id = params['word_to_id']
    id_to_word = params['id_to_word']

# 가장 비슷한(most similar) 단어 뽑기
querys = ['you', 'year', 'car', 'toyota']
for query in querys:
    most_similar(query, word_to_id, id_to_word, word_vecs, top=5)

[query] you
 we: 0.72998046875
 i: 0.7099609375
 your: 0.61279296875
 they: 0.6025390625
 someone: 0.5791015625

[query] year
 month: 0.85400390625
 spring: 0.7841796875
 week: 0.77392578125
 summer: 0.76416015625
 decade: 0.71826171875

[query] car
 truck: 0.62939453125
 window: 0.626953125
 auto: 0.6259765625
 luxury: 0.60107421875
 cars: 0.57421875

[query] toyota
 engines: 0.64013671875
 mazda: 0.63916015625
 fuel: 0.63330078125
 coated: 0.63232421875
 honda: 0.62353515625

from common.util import analogy, normalize
# 유추(analogy) 작업
print('-'*50)
analogy('king', 'man', 'queen',  word_to_id, id_to_word, word_vecs)
analogy('take', 'took', 'go',  word_to_id, id_to_word, word_vecs)
analogy('car', 'cars', 'child',  word_to_id, id_to_word, word_vecs)
analogy('good', 'better', 'bad',  word_to_id, id_to_word, word_vecs)

--------------------------------------------------

[analogy] king:man = queen:?
 a.m: 6.140625
 woman: 5.3515625
 husband: 4.99609375
 daughter: 4.7890625
 minute: 4.76171875

[analogy] take:took = go:?
 went: 4.328125
 came: 4.23828125
 were: 4.12109375
 eurodollars: 4.109375
 're: 4.01953125

[analogy] car:cars = child:?
 a.m: 7.515625
 children: 5.578125
 daffynition: 5.34765625
 rape: 5.31640625
 bond-equivalent: 5.05078125

[analogy] good:better = bad:?
 more: 5.73046875
 rather: 5.51953125
 less: 5.453125
 greater: 4.13671875
 worse: 4.02734375

analogy('man', 'king', 'woman',  word_to_id, id_to_word, word_vecs)

[analogy] man:king = woman:?
 horse: 4.3515625
 high-definition: 3.73828125
 doctor: 3.73046875
 kid: 3.541015625
 artist: 3.537109375

analogy('king', 'man', 'queen',  word_to_id, id_to_word, word_vecs)

[analogy] king:man = queen:?
 a.m: 6.140625
 woman: 5.3515625
 husband: 4.99609375
 daughter: 4.7890625
 minute: 4.76171875

Reference

• 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 2 (사이토 고키 저)