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最近，我一直在研究在 GloVe 词嵌入中做加减法。例如，我们可以把「king」的词嵌入向量减去「man」的词嵌入向量，随后加入「woman」的词嵌入得到一个结果向量。随后，如果我们有这些词嵌入对应的语料库，那么我们可以通过搜索找到最相似的嵌入并检索相应的词。如果我们做了这样的查询，我们会得到：
King + (Woman - Man) = Queen
我们有很多方法来搜索语料库中词嵌入对作为最近邻查询方式。绝对可以确保找到最优向量的方式是遍历你的语料库，比较每个对与查询需求的相似程度——这当然是耗费时间且不推荐的。一个更好的技术是使用向量化余弦距离方式，如下所示：
vectors = np.array(embeddingmodel.embeddings) ranks = np.dot(query,vectors.T)/np.sqrt(np.sum(vectors**2,1)) mostSimilar = [] [mostSimilar.append(idx) for idx in ranks.argsort()[::-1]]
想要了解余弦距离，可以看看这篇文章：http://masongallo.github.io/machine/learning,/python/2016/07/29/cosine-similarity.html
矢量化的余弦距离比迭代法快得多，但速度可能太慢。是近似最近邻搜索算法该出现时候了：它可以快速返回近似结果。很多时候你并不需要准确的最佳结果，例如：「Queen」这个单词的同义词是什么？在这种情况下，你只需要快速得到足够好的结果，你需要使用近似最近邻搜索算法。
在本文中，我们将会介绍一个简单的 Python 脚本来快速找到近似最近邻。我们会使用的 Python 库是 Annoy 和 Imdb。对于我的语料库，我会使用词嵌入对，但该说明实际上适用于任何类型的嵌入：如音乐推荐引擎需要用到的歌曲嵌入，甚至以图搜图中的图片嵌入。
制作一个索引
让我们创建一个名为：「make_annoy_index」的 Python 脚本。首先我们需要加入用得到的依赖项：
''' Usage: python2 make_annoy_index.py \ --embeddings=\ --num_trees= \ --verbose Generate an Annoy index and lmdb map given an embedding file Embedding file can be 1. A .bin file that is compatible with word2vec binary formats. There are pre-trained vectors to download at https://code.google.com/p/word2vec/ 2. A .gz file with the GloVe format (item then a list of floats in plaintext) 3. A plain text file with the same format as above ''' import annoy import lmdb import os import sys import argparse from vector_utils import get_vectors
最后一行里非常重要的是「vector_utils」。稍后我们会写「vector_utils」，所以不必担心。
接下来，让我们丰富这个脚本：加入「creat_index」函数。这里我们将生成 lmdb 图和 Annoy 索引。
1. 首先需要找到嵌入的长度，它会被用来做实例化 Annoy 的索引。
2. 接下来实例化一个 Imdb 图，使用：「env = lmdb.open(fn_lmdb, map_size=int(1e9))」。
3. 确保我们在当前路径中没有 Annoy 索引或 lmdb 图。
4. 将嵌入文件中的每一个 key 和向量添加至 lmdb 图和 Annoy 索引。
5. 构建和保存 Annoy 索引。
''' function create_index(fn, num_trees=30, verbose=False) ------------------------------- Creates an Annoy index and lmdb map given an embedding file fn Input: fn - filename of the embedding file num_trees - number of trees to build Annoy index with verbose - log status Return: Void ''' def create_index(fn, num_trees=30, verbose=False): fn_annoy = fn + '.annoy' fn_lmdb = fn + '.lmdb' # stores word <-> id mapping word, vec = get_vectors(fn).next() size = len(vec) if verbose: print("Vector size: {}".format(size)) env = lmdb.open(fn_lmdb, map_size=int(1e9)) if not os.path.exists(fn_annoy) or not os.path.exists(fn_lmdb): i = 0 a = annoy.AnnoyIndex(size) with env.begin(write=True) as txn: for word, vec in get_vectors(fn): a.add_item(i, vec) id = 'i%d' % i word = 'w' + word txn.put(id, word) txn.put(word, id) i += 1 if verbose: if i % 1000 == 0: print(i, '...') if verbose: print("Starting to build") a.build(num_trees) if verbose: print("Finished building") a.save(fn_annoy) if verbose: print("Annoy index saved to: {}".format(fn_annoy)) print("lmdb map saved to: {}".format(fn_lmdb)) else: print("Annoy index and lmdb map already in path") 我已经推断出 argparse，因此，我们可以利用命令行启用我们的脚本：
''' private function _create_args() ------------------------------- Creates an argeparse object for CLI for create_index() function Input: Void Return: args object with required arguments for threshold_image() function ''' def _create_args(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--embeddings", help="filename of the embeddings", type=str) parser.add_argument("--num_trees", help="number of trees to build index with", type=int) parser.add_argument("--verbose", help="print logging", action="store_true") args = parser.parse_args() return args 添加主函数以启用脚本，得到 make_annoy_index.py：
if __name__ == '__main__': args = _create_args() create_index(args.embeddings, num_trees=args.num_trees, verbose=args.verbose)
现在我们可以仅利用命令行启用新脚本，以生成 Annoy 索引和对应的 lmdb 图！
python2 make_annoy_index.py \ --embeddings=\ --num_trees= \ --verbose
写向 量Utils
我们在 make_annoy_index.py 中推导出 Python 脚本 vector_utils。现在要写该脚本，Vector_utils 用于帮助读取.txt, .bin 和 .pkl 文件中的向量。
写该脚本与我们现在在做的不那么相关，因此我已经推导出整个脚本，如下：
''' Vector Utils Utils to read in vectors from txt, .bin, or .pkl. Taken from Erik Bernhardsson Source: https://github.com/erikbern/ann-presentation/blob/master/util.py ''' import gzip import struct import cPickle def _get_vectors(fn): if fn.endswith('.gz'): f = gzip.open(fn) fn = fn[:-3] else: f = open(fn) if fn.endswith('.bin'): # word2vec format words, size = (int(x) for x in f.readline().strip().split()) t = 'f' * size while True: pos = f.tell() buf = f.read(1024) if buf == '' or buf == '\n': return i = buf.index(' ') word = buf[:i] f.seek(pos + i + 1) vec = struct.unpack(t, f.read(4 * size)) yield word.lower(), vec elif fn.endswith('.txt'): # Assume simple text format for line in f: items = line.strip().split() yield items[0], [float(x) for x in items[1:]] elif fn.endswith('.pkl'): # Assume pickle (MNIST) i = 0 for pics, labels in cPickle.load(f): for pic in pics: yield i, pic i += 1 def get_vectors(fn, n=float('inf')): i = 0 for line in _get_vectors(fn): yield line i += 1 if i >= n: break 测试 Annoy 索引和 lmdb 图
我们已经生成了 Annoy 索引和 lmdb 图，现在我们来写一个脚本使用它们进行推断。
将我们的文件命名为 annoy_inference.py，得到下列依赖项：
''' Usage: python2 annoy_inference.py \ --token='hello' \ --num_results= \ --verbose Query an Annoy index to find approximate nearest neighbors ''' import annoy import lmdb import argparse
现在我们需要在 Annoy 索引和 lmdb 图中加载依赖项，我们将进行全局加载，以方便访问。注意，这里设置的 VEC_LENGTH 为 50。确保你的 VEC_LENGTH 与嵌入长度匹配，否则 Annoy 会不开心的哦～
VEC_LENGTH = 50 FN_ANNOY = 'glove.6B.50d.txt.annoy' FN_LMDB = 'glove.6B.50d.txt.lmdb' a = annoy.AnnoyIndex(VEC_LENGTH) a.load(FN_ANNOY) env = lmdb.open(FN_LMDB, map_size=int(1e9))
有趣的部分在于「calculate」函数。
1. 从 lmdb 图中获取查询索引；
2. 用 get_item_vector(id) 获取 Annoy 对应的向量；
3. 用 a.get_nns_by_vector(v, num_results) 获取 Annoy 的最近邻。
''' private function calculate(query, num_results) ------------------------------- Queries a given Annoy index and lmdb map for num_results nearest neighbors Input: query - query to be searched num_results - the number of results Return: ret_keys - list of num_results nearest neighbors keys ''' def calculate(query, num_results, verbose=False): ret_keys = [] with env.begin() as txn: id = int(txn.get('w' + query)[1:]) if verbose: print("Query: {}, with id: {}".format(query, id)) v = a.get_item_vector(id) for id in a.get_nns_by_vector(v, num_results): key = txn.get('i%d' % id)[1:] ret_keys.append(key) if verbose: print("Found: {} results".format(len(ret_keys))) return ret_keys 再次，这里使用 argparse 来使读取命令行参数更加简单。
''' private function _create_args() ------------------------------- Creates an argeparse object for CLI for calculate() function Input: Void Return: args object with required arguments for threshold_image() function ''' def _create_args(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--token", help="query word", type=str) parser.add_argument("--num_results", help="number of results to return", type=int) parser.add_argument("--verbose", help="print logging", action="store_true") args = parser.parse_args() return args 主函数从命令行中启用 annoy_inference.py。
if __name__ == '__main__': args = _create_args() print(calculate(args.token, args.num_results, args.verbose))
现在我们可以使用 Annoy 索引和 lmdb 图，获取查询的最近邻！
python2 annoy_inference.py --token="test" --num_results=30 ['test', 'tests', 'determine', 'for', 'crucial', 'only', 'preparation', 'needed', 'positive', 'guided', 'time', 'performance', 'one', 'fitness', 'replacement', 'stages', 'made', 'both', 'accuracy', 'deliver', 'put', 'standardized', 'best', 'discovery', '.', 'a', 'diagnostic', 'delayed', 'while', 'side']
代码
本教程所有代码的 GitHub 地址：https://github.com/kyang6/annoy_tutorial
原文地址：https://medium.com/@kevin_yang/simple-approximate-nearest-neighbors-in-python-with-annoy-and-lmdb-e8a701baf905
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