word2vec 学习总结——模型总结

       word2vec的基本思想是，用目标词 w 和其上下文 context(w) 之间相互预测，在这个过程中训练得到词典中词的向量。因为是相互预测，所以就有两种不同的模型来实现这个算法：

     （1）一种是利用上下文 context(w) 来预测目标词 w 的的CBOW(continuous vag-of-words)模型

     （2）一种是利用目标词 w 来预测它的上下文的词 context(w)，叫做skip-gram模型

        两种模型的形式如图所示（左边的是CBOW模型，右边的是skip-gram模型）：

                                           

        针对word2vec的模型实现，又有两种不同的框架：

      （1） 一种是 Hierarchical softmax 框架，这个框架的基础是Huffman 树，可以参考这个：word2vec 学习总结——基础知识。大概的过程是：

step 1：根据语料中的词频建立一颗Huffman 树，树的每个叶子节点对应词典中的一个词。

step 2：对于每一个训练样本 {x=(w_t-1,w_t+1,w_t-2,w_t+2 )，y=w_t}，找到Huffman 树的根节点到叶子节点 w_t 的路径 l_w，这个路径上的每一个节点都是一个二分类器。

step 3：输入的 x 的几个词求和后形成新的向量作为输入，然后依次经过路径 l_w 上的每一个非叶子节点，最终到达w_t。

step 4：在这条路径的每一个节点上都会根据子节点的选择产生一个概率值，这些概率相乘之后作为最后的似然值，计算梯度，更新路径上非叶子节点的分类器的参数。

       具体的目标函数、梯度计算、参数更新，可以参考这篇文章：word2vec 中的数学原理详解（四）基于 Hierarchical Softmax 的模型

       （2）另一种是 negative sampling 框架。

         这个框架的基础是负采样，感觉这个框架下的计算跟Hierarchical softmax 框架下的计算非常像，只是在构造目标函数时的方式不一样（感觉这句话好废话），主要的过程如下：

step 1：对于每一个输入的训练样本  {x=(w_t-1,w_t+1,w_t-2,w_t+2 )，y=w_t}，把它当做正样本。在词典中采样m个词，和x一起形成负样本

step 2：针对每个目标词（包括正样本和负样本），都有其对应的一个参数 θ，训练样本的 x 与相应的θ相乘，然后经过sigmod计算到对应y的概率值

step 3：第二步中的概率值相乘得到似然值，根据梯度上升更新各个参数 θ，以及输入的词向量。

       具体的负采样怎么做，目标函数、梯度计算、参数更新，可以参考这篇文章：word2vec 中的数学原理详解（五）基于 Negative Sampling 的模型

       与Hierarchical softmax 框架相比，negative sampling 框架不再使用Huffman树，而是采用随机负采样，能大幅度提高性能，同时也能在词向量的质量上有所提高。

 

参考文章：

（1）word2vec 中的数学原理详解：超级详细的word2vec模型的讲解

（2）[NLP] 秒懂词向量Word2vec的本质：从另一种“输入向量”和“输出向量”的角度去理解word2vec，也是很经典的一种理解方式