View source for Word2vec basic.py FR

__NOTOC__
{|
|-
| Type: || Exploration Algolittéraire
|-
| Données: || [[NearbySaussure|nearbySaussure]]
|-
| Technique: || [[Sur le plongement lexical|plongement lexical]]
|-
| Développé par: || une équipe de chercheurs dirigée par Tomas Mikolov chez Google, Claude Lévi-Strauss, Algolit
|}

[[File:5 graphs nearbySaussure.png|thumb|right|Graphique généré par le script d'exemple word2vec_basic.py, formé sur l'ouvrage [[NearbySaussure|nearbySaussure]].]]

Ceci est une version annotée du script de base word2vec. Le code est basé sur [https://www.tensorflow.org/tutorials/word2vec un tutoriel Word2Vec] fourni par Tensorflow.

==Historique==
Word2vec est constitué de modèles associés utilisés pour générer des vecteurs à partir de mots (aussi appelé [[Sur le plongement lexical|plongement lexical]]). C'est un réseau neuronal à deux couches, produit par une équipe de chercheurs dirigée par [http://papers.nips.cc/paper/5021-distributed-representations-of-words-and-phrases-and-their-compositionality.pdf Tomas Mikolov chez Google].

==word2vec_basic_algolit.py==
La structure du script word2vec annoté est la suivante:

* Étape 1: Télécharger les données.
* '''Algolit step 1''': Lire les données du fichier texte brut
** '''Algolit inspection''': wordlist.txt
* Étape 2: Créer un dictionnaire et remplacer les mots rares par un symbole UNK.
** '''Algolit inspection''': counted.txt
** '''Algolit inspection''': dictionary.txt
** '''Algolit inspection''': data.txt
** '''Algolit inspection''': disregarded.txt
** '''Algolit adaption''': reversed-input.txt
* Étape 3: Fonction pour générer un lot de formation pour le modèle skip-gram
* Étape 4: Construire et former un modèle de skip-gram.
** '''Algolit inspection''': big-random-matrix.txt
** '''Algolit adaption''': sélectionnez votre propre ensemble de mots-test
* Étape 5: Commencer la formation.
** '''Algolit inspection''': training-words.txt
** '''Algolit inspection''': training-window-words.txt
** '''Algolit adaption''': visualisation des mises à jour de calcul de similarité cosinus
** '''Algolit inspection''': logfile.txt
* Étape 6: Visualisez les plongements.
** '''Algolit adaption''': sélectionner 3 mots à inclure dans le graphique

===Source===
Le script word2vec_basic.py fournit une option pour télécharger un jeu de données à partir de [http://mattmahoney.net/dc/text8.zip la page d'accueil de Matt Mahoney]. Il s'avère être un document en texte brut, sans ponctuation ni saut de ligne.
Pour les tests que nous voulions faire avec le script, nous avons plutôt opté pour un extrait de littérature académique: [[Tristes Tropiques]], écrit par Claude Lévi-Strauss et traduit par John Russell. (https://archive.org/details/tristestropiques000177mbp).

Avant que nous puissions utiliser le texte de [[NearbySaussure|nearbySaussure]] comme matériel de formation, nous devions supprimer toute la ponctuation du fichier. Pour ce faire, nous avons écrit un petit script python [[text-punctuation-clean-up.py]]. Le script enregistre une version *dépouillée* du livre d'origine sous un autre nom de fichier.

Le livre contient 153.003 mots au total dont 19.869 mots sont uniques.

===wordlist.txt===
D'un texte continu à une liste de mots, exporté en tant que wordlist.txt.

<pre>
[u'Introduction', u'saussure', u'today', u'Carol', u'sanders', u'Why', u'still', u'today', u'do', u'we', u'\ufb01nd', u'the', u'name', u'of', u'ferdinand', u'de', u'saussure', u'featuring', u'prominently', u'in', u'volumes', u'published', u'not', u'only', u'on', u'linguistics', u'but', u'on', u'a', u'multitude', u'of', u'topics',  ... ]
</pre>

===counted.txt===
D'une liste de mots à une liste avec la structure [(mot, valeur)], exporté comme counted.txt.

<pre>
Counter({u'the': 22315, u'of': 16396, u'and': 8271, u'a': 8246, u'to': 7797, u'in': 7314, u'is': 5983, u'as': 4143, u'that': 3586, u'it': 2629, u'e': 2500, u'The': 2478, u's': 2332, u'language': 2281, u'saussure': 2201, u'which': 2101, u'by': 1962, u'this': 1944, u'on': 1937, u'be': 1808, u'or': 1751, u'r': 1713, u'not': 1689, u'an': 1680, ... })
</pre>

===dictionary.txt===
Dictionnaire inversé, une liste des 5000 mots les plus courants (= taille du vocabulaire), accompagnés d'un numéro d'index, exportés en dictionnaire.txt.

<pre>
{0: 'UNK', 1: u'the', 2: u'of', 3: u'and', 4: u'a', 5: u'to', 6: u'in', 7: u'is', 8: u'as', 9: u'that', 10: u'it', 11: u'e', 12: u'The', 13: u's', 14: u'language', 15: u'saussure', 16: u'which', 17: u'by', 18: u'this', 19: u'on', 20: u'be', 21: u'or', 22: u'r', 23: u'not', 24: u'an', ... }
</pre>

===data.txt===
L'objet ''data'' est créé, les textes originaux où les mots sont remplacés par des numéros d'index, exportés en tant que data.txt.

<pre>
[1169, 15, 1289, 3020, 1427, 3697, 354, 1289, 269, 68, 1021, 1, 345, 2, 234, 34, 15, 4416, 0, 6, 3052, 293, 23, 64, 19, 31, 38, 19, 4, 0, 2, 3877, ... ]
</pre>

===disregarded.txt===
Liste des mots ignorés, qui ne correspondent pas à la taille du vocabulaire, exportés en tant que disregarded.txt.

<pre>
[u'prominently', u'multitude', u'Volumes', u'titles', u'lee', u'poynton', u'intriguing', u'Plastic', u'glasses', u'fathers', u'kronenfeld', u'Afresh', u'Impact', u'titles', u'excite', u'premature', u'\u2018course', u'Sole', u'brilliant', u'precocious', u'centuries', u'examines', u'tracing', u'barely', u'praise', ... ]
</pre>

===reversed-input.txt===
Version inversée de l'ensemble de données initial, où tous les mots ignorés sont remplacés par ''UNK'' (non connu), exporté en tant que reversed-input.txt.

<pre>
Introduction saussure today Carol sanders Why still today do we ﬁnd the name of ferdinand de saussure featuring UNK in volumes published not only on linguistics but on a UNK of topics UNK with UNK such as culture and text discourse and methodology in Social research and cultural studies UNK and UNK 2000 or the UNK UNK UNK and church UNK UNK 1996 ...
</pre>

===big-random-matrix.txt===
Une grande matrice aléatoire est créée, avec une taille de vecteur de 5000x20, exportée en tant que big-random-matrix.txt.

<pre>
 [[  7.91555882e-01   4.78600025e-01  -7.13676214e-01   2.30826855e-01
    6.61124229e-01   2.52689123e-01   6.37347698e-02   2.63915062e-01
    7.84061432e-01   6.69055700e-01   3.71650457e-01  -3.47790241e-01
   -4.34857845e-01  -9.00017262e-01   5.75044394e-01  -2.66819954e-01
    2.29521990e-01  -1.87541008e-01   7.47018099e-01  -8.54661465e-01]
 [  1.86723471e-01  -5.84969044e-01  -7.00650215e-01   7.50902653e-01
    2.52289057e-01  -9.68446016e-01  -1.12547159e-01  -9.01058912e-01
   -5.95885992e-01   3.08442831e-01   3.84899616e-01   7.09214926e-01
    9.58799362e-01  -8.78485441e-01  -3.27231169e-01   6.92137718e-01
    8.31190109e-01   1.67458773e-01   2.05923319e-01  -8.14627409e-01]
 [ -6.24799252e-01   9.01598454e-01   7.46447325e-01   5.45922041e-01
    4.28986549e-02  -2.75697231e-01   5.12938023e-01  -4.38443661e-01
    7.13398457e-01  -9.77021456e-01  -6.00349426e-01  -1.46302462e-01
   -9.75251198e-02  -1.80129766e-01   4.47291374e-01  -9.00330782e-01
    8.20701122e-02   9.37094688e-01  -8.20110321e-01  -7.58672953e-01] ... ]
</pre>

===training-words.txt===
Exporter un lot de formation de 64 mots, avec une taille de vecteur de 128x20, exporté sous le nom training-words.txt.

<pre>
[ 323  323   52   52  107  107 2984 2984    3    3 1092 1092   48   48    4
    4    0    0 2898 2898   89   89   66   66   20   20   28   28    0    0
    4    4    0    0  142  142   28   28    0    0    0    0  173  173  697
  697 1054 1054  133  133    0    0    0    0   13   13 4364 4364 1146 1146
    2    2    1    1  201  201    2    2 1432 1432   26   26   12   12  201
  201    2    2  219  219    5    5  813  813  290  290    0    0 3071 3071
    5    5    1    1  280  280 2485 2485  705  705    6    6  144  144   28
   28    4    4 1125 1125    2    2  301  301    9    9    7    7 2851 2851
    6    6   16   16    0    0 3574 3574]
</pre>

Ou en mots: 

<pre>
['One', 'One', 'can', 'can', 'then', 'then', 'enter', 'enter', 'and', 'and', 'remain', 'remain', 'In', 'In', 'a', 'a', 'UNK', 'UNK', 'synchronics', 'synchronics', 'This', 'This', 'would', 'would', 'be', 'be', 'for', 'for', 'UNK', 'UNK', 'a', 'a', 'UNK', 'UNK', 'distinction', 'distinction', 'for', 'for', 'UNK', 'UNK', 'UNK', 'UNK', 'historical', 'historical', 'questions', 'questions', 'somewhat', 'somewhat', 'like', 'like', 'UNK', 'UNK', 'UNK', 'UNK', 's', 's', 'separating', 'separating', 'off', 'off', 'of', 'of', 'the', 'the', 'book', 'book', 'of', 'of', 'god', 'god', 'from', 'from', 'The', 'The', 'book', 'book', 'of', 'of', 'nature', 'nature', 'to', 'to', 'give', 'give', 'himself', 'himself', 'UNK', 'UNK', 'Access', 'Access', 'to', 'to', 'the', 'the', 'latter', 'latter', 'eagleton', 'eagleton', 'argues', 'argues', 'in', 'in', 'fact', 'fact', 'for', 'for', 'a', 'a', 'Process', 'Process', 'of', 'of', 'reading', 'reading', 'that', 'that', 'is', 'is', 'dialectical', 'dialectical', 'in', 'in', 'which', 'which', 'UNK', 'UNK', 'undergo', 'undergo']
</pre>

===training-window-words.txt===
Exporter les 128 mots-fenêtre connectés, un à gauche, un à droite, avec une taille de vecteur de 128x20, exporté en tant que training-window-words.txt.

<pre>
[[0] [52] [107] [323] [2984] [52] [3] [107] [1092] [2984] [48] [3] [4] [1092] [48] [0] [2898] [4] [89] [0] [66] [2898] [20] [89] [66] [28] [20] [0] [28] [4] [0] [0] [4] [142] [28] [0] [142] [0] [28] [0] [173] [0] [0] [697] [1054] [173] [697] [133] [0] [1054] [133] [0] [0] [13] [4364] [0] [13] [1146] [4364] [2] [1146] [1] [201] [2] [1] [2] [1432] [201] [26] [2] [1432] [12] [26] [201] [12] [2] [219] [201] [5] [2] [813] [219] [290] [5] [0] [813] [290] [3071] [5] [0] [1] [3071] [5] [280] [2485] [1] [705] [280] [6] [2485] [144] [705] [28] [6] [4] [144] [1125] [28] [2] [4] [1125] [301] [9] [2] [7] [301] [9] [2851] [6] [7] [2851] [16] [0] [6] [3574] [16] [0] [4331]]
</pre>

Ou en mots: 

<pre>
['UNK', 'can', 'then', 'One', 'enter', 'can', 'and', 'then', 'remain', 'enter', 'In', 'and', 'a', 'remain', 'In', 'UNK', 'synchronics', 'a', 'This', 'UNK', 'would', 'synchronics', 'be', 'This', 'would', 'for', 'be', 'UNK', 'for', 'a', 'UNK', 'UNK', 'a', 'distinction', 'for', 'UNK', 'distinction', 'UNK', 'for', 'UNK', 'historical', 'UNK', 'UNK', 'questions', 'somewhat', 'historical', 'questions', 'like', 'UNK', 'somewhat', 'like', 'UNK', 'UNK', 's', 'separating', 'UNK', 's', 'off', 'separating', 'of', 'off', 'the', 'book', 'of', 'the', 'of', 'god', 'book', 'from', 'of', 'god', 'The', 'from', 'book', 'The', 'of', 'nature', 'book', 'to', 'of', 'give', 'nature', 'himself', 'to', 'UNK', 'give', 'himself', 'Access', 'to', 'UNK', 'the', 'Access', 'to', 'latter', 'eagleton', 'the', 'argues', 'latter', 'in', 'eagleton', 'fact', 'argues', 'for', 'in', 'a', 'fact', 'Process', 'for', 'of', 'a', 'Process', 'reading', 'that', 'of', 'is', 'reading', 'that', 'dialectical', 'in', 'is', 'dialectical', 'which', 'UNK', 'in', 'undergo', 'which', 'UNK', 'revision']
</pre>

===Mise à jour du calcul de similarité cosinus===
Visualisation des mises à jour du calcul de similarité cosinus.

 ...

==logfile.txt==
Enregistrer le journal d'entraînement, exporté sous le nom logfile.txt.

<pre>
step: 60000
loss value: 5.90600517762
Nearest to human: physical, grammatical, empirical, social, Human, real, Linguistic, universal, Lacan, Public,
Nearest to system: System, theory, category, phenomenon, state, center, systems, collection, Psychology, Analogy,

step: 62000
loss value: 5.81202450609
Nearest to human: social, signifying, linguistic, coherent, universal, rationality, mental, empirical, Linguistic, grammatical,
Nearest to system: state, structure, unit, consciousness, System, expression, center, phenomena, category, phenomenon,

step: 64000
loss value: 5.75922590137
Nearest to human: author, grammatical, Human, Public, physical, normative, ego, Sign, linguistic, arbitrary,
Nearest to system: System, metaphysics, changes, state, systems, knowledge, listener, unit, Understanding, language,
</pre>

''(NDLT: Seules les annotations du script ont été traduites)''

[[Category:Rencontres-Algolittéraires]]