神经网络语言模型中，词向量为什么可以随着模型的迭代而改变？
在神经网络语言模型中，通常我们认为词向量是模型的输入。
对此不太熟悉的朋友可以参考博客：自然语言处理NLP（3）——神经网络语言模型、词向量
神经网络语言模型的架构是这个样子的：
然而，在模型训练的过程中，输入层的词向量可以随着模型的迭代而改变，就像调整上图中的权重：一样。
可能很多人有同样的疑问：词向量作为模型的输入，怎么能改变呢？
朋友们可以先仔细思考一下这个问题~
（强行分割线……）
实际上完全不矛盾，因为神经网络语言模型真正的输入根本就不是词向量。
其实，神经网络语言模型真正的输入是各个词的one-hot向量，上图中的look-up表 将其转化为词向量之后才输入网络中。而真正的输入：one-hot向量是完全不变的。
如果还是有些疑惑的话，我们来举个例子：
假设词汇表中有20w个词，词向量的维度为100维。
简单起见，我们只将一个词 输入网络。
很明显，词 可以表示为一个1*20w的one-hot向量，其中只有一位值为1，其他维度的值均为0。
经过了一个大小为20w*100的look-up表之后， 被表示成了1*100的向量——也就是我们通常所说的词向量。
在模型训练过程中，可以随着模型迭代而逐渐变化的是这个100维的词向量，更深一步地说，逐渐变化的其实是这个大小为20w*100的look-up表。
其实，在这个描述中，look-up表和网络中的权重在意义上完全相同！
推广到多个词，过程完全相同，只是在将各个词转化为词向量之后需要进行拼接或者其他操作即可。
理解了上面的过程，对这个问题就有了答案：
在模型训练过程中，真正的输入是表示各个词的one-hot向量，look-up表类似一个权重矩阵，将one-hot向量转化为词向量，再进行后续操作。可以将look-up表看作一个特殊的权值矩阵，在模型迭代过程中，表中的权值可以变化，以更好地拟合模型输出。
如果本文中某些表述或理解有误，欢迎各位大神批评指正。
谢谢！