Keras中的Embedding层和中文语言模型

Embedding层是Keras中用于将离散的整数序列转换为连续的向量表示的一种方法。它常被用于自然语言处理领域中的语言模型中。下面将介绍Embedding层的基本概念，并提供一个中文语言模型的示例。

Embedding层的作用是将离散的整数序列转换为低维的连续向量表示。它将每个整数序列编码为一个固定长度的稠密向量，在这个向量空间中，相似的整数序列会具有更接近的距离。

首先，我们需要导入Keras库和一些常用的辅助库：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding
from keras.utils import np_utils
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

接下来，我们创建一个简单的中文语料库。这里我们使用一些句子作为示例，每句话表示一个中文句子，因此整个语料库就是一个包含多个中文句子的列表。

corpus = [
    '我 爱 你',
    '我 喜欢 篮球',
    '你 喜欢 足球'
]

接下来，我们使用Tokenizer来将文本中的每个词语映射为一个唯一的整数标志。Tokenizer也可以将句子序列转换为固定长度的整数序列。

tokenizer = Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts(corpus) # 构建词表
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(corpus) # 将句子序列转换为整数序列
vocab_size = len(tokenizer.word_index) + 1 # 词表的大小

在上面的代码中，我们首先调用fit_on_texts方法来构建词表。然后，使用texts_to_sequences方法将句子序列转换为整数序列，每个整数代表词表中的一个词语。

下一步，我们需要对整数序列进行填充，使其具有相同的长度。我们可以使用pad_sequences方法来实现这一功能。

max_len = max(len(x) for x in sequences) # 找到最长的句子长度
padded_sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=max_len) # 填充整数序列

在上面的代码中，我们首先找到最长的句子长度，然后使用pad_sequences方法来对整数序列进行填充，使其具有相同的长度。

接下来，我们可以创建一个简单的语言模型。首先，我们需要创建一个Sequential模型，并添加一个Embedding层。

model = Sequential()
model.add(Embedding(vocab_size, 100, input_length=max_len))

在上面的代码中，我们创建了一个Embedding层，其中的参数vocab_size表示词表的大小，100表示每个词语的向量维度，input_length表示输入序列的长度。

最后，我们可以将整数序列输入到模型中，并查看输出。

output = model.predict(padded_sequences)
print(output.shape) # 输出维度为 (3, max_len, 100)

在上面的代码中，我们使用predict方法将整数序列输入到模型中，并查看输出。输出的维度为 (3, max_len, 100)，表示有3个句子，每个句子有 max_len 个词语，每个词语有100维的向量表示。

至此，我们已经完成了一个简单的中文语言模型的构建和使用。使用Embedding层可以将离散的整数序列转换为连续的向量表示，从而在自然语言处理任务中提供更强的表示能力。