機器不學習 jqbxx.com -機器學習、深度學習好**word2vec是如何得到詞向量的？這個問題比較大。從頭開始講的話，首先有了文字語料庫，你需要對語料庫進行預處理，這個處理流程與你的語料庫種類以及個人目的有關，比如，如果是英文語料庫你可能需要大小寫轉換檢查拼寫錯誤等操作，如果是中文日語語料庫你需要增加分詞處理。這個過程其他的答案已經梳理過了不再贅述。得到你想要的processed corpus之後，將他們的one-hot向量作為word2vec的輸入，通過word2vec訓練低維詞向量（word embedding）就ok了。不得不說word2vec是個很棒的工具，目前有兩種訓練模型（cbow和skip-gram），兩種加速演算法（negative sample與hierarchical softmax）。本答旨在闡述word2vec如何將corpus的one-hot向量（模型的輸入）轉換成低維詞向量（模型的中間產物，更具體來說是輸入權重矩陣），真真切切感受到向量的變化，不涉及加速演算法。如果讀者有要求有空再補上。
1 word2vec兩種模型的大致印象
剛才也提到了，word2vec包含了兩種詞訓練模型：cbow模型和skip-gram模型。
cbow模型根據中心詞w(t)周圍的詞來**中心詞拋開兩個模型的優缺點不說，它們的結構僅僅是輸入層和輸出層不同。請看：skip-gram模型則根據中心詞w(t)來**周圍詞
cbow模型
skip-gram模型
這兩張結構圖其實是被簡化了的，讀者只需要對兩個模型的區別有個大致的判斷和認知就ok了。接下來我們具體分析一下cbow模型的構造，以及詞向量是如何產生的。理解了cbow模型，skip-gram模型也就不在話下啦。
2 cbow模型的理解
其實數學基礎及英文好的同學可以參照史丹福大學deep learning for nlp課堂筆記。
當然，懶省事兒的童鞋們就跟隨我的腳步慢慢來吧。
先來看著這個結構圖，用自然語言描述一下cbow模型的流程：
cbow模型結構圖
note：花括號內{}為解釋內容.
輸入層：上下文單詞的onehot.
所有onehot分別乘以共享的輸入權重矩陣w.
所得的向量 相加求平均作為隱層向量, size為1*n.
乘以輸出權重矩陣w'
得到向量 啟用函式處理得到v-dim概率分布 ，概率最大的index所指示的單詞為**出的中間詞（target word）
與true label的onehot做比較，誤差越小越好
所以，需要定義loss function（一般為交叉熵代價函式），採用梯度下降演算法更新w和w'。訓練完畢後，輸入層的每個單詞與矩陣w相乘得到的向量的就是我們想要的詞向量（word embedding），這個矩陣（所有單詞的word embedding）也叫做look up table（其實聰明的你已經看出來了，其實這個look up table就是矩陣w自身），也就是說，任何乙個單詞的onehot乘以這個矩陣都將得到自己的詞向量。有了look up table就可以免去訓練過程直接查表得到單詞的詞向量了。這回就能解釋題主的疑問了！如果還是覺得我木有說明白，別著急！跟我來隨著栗子走一趟cbow模型的流程！
3 cbow模型流程舉例
假設我們現在的corpus是這乙個簡單的只有四個單詞的document：我們選coffee作為中心詞，window size設為2
也就是說，我們要根據單詞"i","drink"和"everyday"來**乙個單詞，並且我們希望這個單詞是coffee。
假設我們此時得到的概率分布已經達到了設定的迭代次數，那麼現在我們訓練出來的look up table應該為矩陣w。即，任何乙個單詞的one-hot表示乘以這個矩陣都將得到自己的word embedding。
與word2vec 原來word2vec那麼簡單
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word2vec學習參考
最近看nlp的東西比較多。就拿現在google 基於神經網路做的 word2vec 作為部落格的開始吧，今後會陸陸續續補充內容。基本是分4塊內容 1.神經網路語言模型 2.語言模型分層優化 3.word2vec 原理 4.google word2vec 看一點寫一點,先扔些參考資料鏈接上去。附上在研...
word2vec學習筆記
常見面試問題 問題 1，介紹一下 word2vec word2vec 的兩個模型分別是 cbow 和 skip gram，兩個加快訓練的 loss 是 hs hierarchical softmax 和負取樣。假設乙個訓練樣本是又核心詞 w和其上下文 context w 組成，那麼 cbow 就是用...