项目创建：第一部分（项目介绍）

项目简介

到目前为止，我们已经讨论了多种主题。还记得之前关于迁移学习和 word2vec 的内容吗？在本项目中，我们将使用另一种预训练模型（词嵌入）：GloVe。该项目将综合运用迁移学习、词嵌入和LSTM的相关概念，目标是根据给定的句子预测对应的表情符号（emoji）。

要开始这个项目，你需要安装以下依赖包。请先确保它们已正确安装，可以在本地运行如下命令：

1pip install emoji
2pip install numpy
3pip install pandas
4pip install keras

导入包并加载数据集

你可以通过点击下方的下载按钮获取数据文件。该数据集非常小，这正是我们在本项目中使用迁移学习的主要原因。获得数据集后，即可按如下方式导入所需包。

1import numpy as np
2import pandas as pd
3import emoji as emoji
4print('导入成功！')

Emoji 包介绍

在正式开始项目前，我们先了解一下即将使用的 emoji 包。

1print(emoji.EMOJI_UNICODE)
2print(len(emoji.EMOJI_UNICODE))

运行上述代码后，你会得到一个字典，其中键为表情符号的短名称（shortcode），值为对应的 Unicode 表情字符。可以看到，当前共有约 3800 个表情符号可供使用。

但在本项目中，我们仅使用以下五个表情符号：

1emoji_dictionary = {"0": "\u2764\uFE0F",
2                    "1": ":baseball:",
3                    "2": ":beaming_face_with_smiling_eyes:",
4                    "3": ":downcast_face_with_sweat:",
5                    "4": ":fork_and_knife:",
6                   }
7for e in emoji_dictionary.values():
8  print(emoji.emojize(e))

说明：

• 第1行：定义了项目中要用到的表情符号及其对应的 Unicode 编码。
• 第7行：使用 for 循环结合 emojize() 方法显示这些表情符号。

数据探索

现在我们使用刚才创建的字典来查看数据集内容。

1# 加载训练集和测试集
2train = pd.read_csv('dataset/train_emoji.csv',header=None)
3test = pd.read_csv('dataset/test_emoji.csv',header=None)
4
5data = train.values
6for i in range(10):
7    print(data[i][0],emoji.emojize(emoji_dictionary[str(data[i][1])]))

说明：

• 第5行：将 DataFrame 对象转换为 NumPy 数组。
• 第6–7行：通过循环打印前10条句子及其对应的表情符号。

GloVe 词嵌入

在完成数据探索并准备好环境后，接下来了解 GloVe 词嵌入。GloVe 是“Global Vectors for Word Representation”的缩写，由斯坦福大学开发，是一种用于生成词语向量表示的无监督学习算法。

接下来我们将构建一个词到向量的映射字典。在此之前，请先下载 GloVe 向量文件，大小约为 150 MB，提供每个词的 50 维向量表示，训练语料规模约 60 亿词元。你也可以选择在 Google Colab 中使用更高维度的向量，就像我们在 word2vec 示例中所做的那样。

在 Colab 中运行以下命令：

1!wget  "http://nlp.stanford.edu/data/glove.6B.zip"
2!unzip "glove.6B.zip"

解压后你会看到四个文本文件，分别包含 50、100、200 和 300 维的 GloVe 向量。本项目将使用 50 维向量，但你也可以尝试其他维度。

加载 GloVe 词嵌入

现在我们加载词嵌入，并尝试获取一些词语的向量表示。

1embeddings = {}
2with open('glove.6B.50d.txt',encoding='utf-8') as f:
3    for line in f:
4        values = line.split()
5        word = values[0]
6        coeffs = np.asarray(values[1:],dtype='float32')
7        embeddings[word] = coeffs
8
9print(embeddings['eat'])
10print(embeddings['play'])

说明：

• 第1行：创建一个字典，用于存储单词及其对应的向量（以键值对形式）。
• 打开 glove.6B.50d.txt 文件可发现，每行的第一个元素是单词，其余部分为向量数值。
• 第5行：提取每一行中的单词。
• 第6行：提取该行中除单词外的所有数值，并将其转换为 float32 类型的 NumPy 数组。
• 第7行：将单词及其向量作为键值对存入字典。
• 第9–10行：查看特定单词（如 'eat' 和 'play'）的向量表示。可以看出，每个向量长度为 50。

但是等等！我们的数据集中是完整的句子，那该如何为整个句子生成一个向量呢？