Task07：优化算法进阶；word2vec；词嵌入进阶
也就是通过三百个维度，每个维度我们都赋予值，就算有299个维度值相同，有一个维度值不同，我们就可以判别为不同的词。通过这个方法，仅需要300维度，我们就可以表示所有的词汇。
一般的我们在我们平常输出的句子中会发现，有一些词的输出频率会特别高，比如‘the’，我们一般会通过二次采样来降低此类词出现的概率：对于出现在训练文中的每个单词，都会有一个从文本删除的概率，这个概率取决于相应单词的词频。
nagative sampling（负采样）
如果 vocabulary 大小为1万时， 当输入样本 ( “fox”, “quick”) 到神经网络时（fox为input， quick为output）， “ fox” 经过 one-hot 编码，在输出层我们期望对应 “quick” 单词的那个神经元结点输出 1，其余 9999 个都应该输出 0。在这里，这9999个我们期望输出为0的神经元结点所对应的单词我们为 negative word. negative sampling 的想法也很直接 ，将随机选择一小部分的 negative words，比如选 10个 negative words 来更新对应的权重参数。
在论文中作者指出指出对于小规模数据集，建议选择 5-20 个 negative words，对于大规模数据集选择 2-5个 negative words.
如果使用了 negative sampling 仅仅去更新positive word- “quick” 和选择的其他 10 个negative words 的结点对应的权重，共计 11 个输出神经元，相当于每次只更新 300 x 11 = 3300 个权重参数。对于 3百万 的权重来说，相当于只计算了千分之一的权重，这样计算效率就大幅度提高。