• Word2Vec
    • 1. 算法介绍
    • 2. 分布式实现
    • 运行
      • 算法IO参数
      • 算法参数

    Word2Vec

    Word2Vec算法是NLP领域著名的算法之一，可以从文本数据中学习到单词的向量表示，并作为其他NLP算法的输入。

    1. 算法介绍

    开发Word2Vec模块的初衷是实现另一个常用的Network Embedding算法——Node2Vec算法。 Node2Vec算法分两个阶段：

    1. 网络随机游走

    2. 使用Word2Vec算法跑随机游走得到的序列

    由于用Angel实现网络随机游走没有特别突出的优点，我们这里只提供了第二阶段工作的实现。特别的，如果替换第一阶段的随机游走算法，将得到不同的Network Embedding算法。

    2. 分布式实现

    由于图表示学习使用的Word2Vec算法需要能够处理超大的词库（可以轻易达到10亿），纯粹基于Spark的实现的模块无法支撑这种规模的数据。这里依靠Spark On Angel的PS能力，能够处理高达10亿 * 1000维的超大模型。 Word2Vec的理论网上有大量的资料可以参考，这里实现了基于负采样优化的SkipGram模型。 超大规模的分布式实现参考了Yahoo的论文[1]。

    line_structure

    运行

    算法IO参数

    • input： hdfs路径，随机游走出来的sentences，word需要从0开始连续编号，以空白符或者逗号分隔，比如：
      1.   0    1    3    5    9
      2.   2    1    5    1    7
      3.   3    1    4    2    8
      4.   3    2    5    1    3
      5.   4    1    2    9    4
    • modelPath： hdfs路径， 最终的模型保存路径为hdfs:///…/epoch_checkpoint_x,其中x代表第x轮epoch
    • modelCPInterval： 每隔多少轮epoch保存一次模型

    算法参数

    • vectorDim： 嵌入的向量空间维度，即为embedding向量和context的向量维度 - 负采样数： 算法采样的是负采样优化，表示每个pair使用的负采样节点数
    • learningRate： 学习率很影响该算法的结果，太高很容易引起模型跑飞的问题，如果发现结果量级太大，请降低该参数
    • BatchSize： 每个mini batch的大小
    • maxEpoch： 样本使用的轮数，每轮结束之后样本会shuffle一遍

    • window： 训练的窗口大小，使用前window/2与后window/2的词

    • 常见问题

      • 在差不多10min的时候，任务挂掉： 很可能的原因是angel申请不到资源！由于LINE基于Spark On Angel开发，实际上涉及到Spark和Angel两个系统，它们的向Yarn申请资源是独立进行的。 在Spark任务拉起之后，由Spark向Yarn提交Angel的任务，如果不能在给定时间内申请到资源，就会报超时错误，任务挂掉！ 解决方案是： 1）确认资源池有足够的资源 2） 添加spark conf: spark.hadoop.angel.am.appstate.timeout.ms=xxx 调大超时时间，默认值为600000，也就是10分钟
      • 如何估算我需要配置多少Angel资源： 为了保证Angel不挂掉，需要配置模型大小两倍左右的内存。 模型大小的计算公式为： 节点数 Embedding特征的维度 8 Byte，比如说1kw节点、100维的配置下，模型大小差不多有60G大小，那么配置instances=4, memory=30就差不多了。 另外，在可能的情况下，ps数目越小，数据传输的量会越小，但是单个ps的压力会越大，需要一定的权衡。
      • Spark的资源配置： 同样主要考虑内存问题，最好能存下2倍的输入数据。 如果内存紧张，1倍也是可以接受的，但是相对会慢一点。 在资源实在紧张的情况下， 尝试加大分区数目！