老笨妞
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Word2Vec程序解析

word2vec主要的层次结构

Word2Vec程序解析_第1张图片


vocab是一个结构体数组。

*Vocab_hash是一个hash链表。

vocab存入词的时候实际是按照先后顺序存储的。为了方便查找，在词存入的时候顺便把词在链表中的位置存入到vocab_hash中，而该词的vocab_hash位置有hash(word）决定，这样查找起来很快。

 

ReadWord:逐个字符读入词（一个汉字是不是拆成两个字符读入呢？）

GetWordHash: hash = hash*257+word[i];

SearchVocab: 在vocab中查找对应的词，返回-1是没有找到，否则返回vocab_hash[hash]。

ReadWordIndex: 返回词在vocab中的位置。

AddWordToVocab：向vocab中插入新词，并在vocab_hash中插入新词的位置。

SortVocab：把vocab中的所有词整理了一遍，出现次数少于最低次数的丢掉，并重新分配了空间。

ReduceVocab：也是重新整理，将出现次数少的词干掉，只是并不重新分配空间，只是将次数不达标的词对应的vocab空间free掉。每被执行一次，min_reduce自增一次。（此函数是为保证vocab最大容量为21M而做的，如果trainfile里的词量太大，只有保留频次高的词。）

 

LearnVocabFromTrainFile:

Word2Vec程序解析_第2张图片



SaveVocab：将vocab中的word和cn写入到输出文件中。

 

TrainModel:

其实网络的实现都是在TrainModelThread中，神经网络分成多线程计算，计算完成之后再进行k-mean聚类。TrainModel生成线程，配置线程。

Word2Vec程序解析_第3张图片



InitNet:给第一层syn0、syn1、syn1neg分配空间。并给syn0赋初始值。并生成二叉树。

CreateBinaryTree：生成一棵节点数为2*vocab_size+1个节点的huffman树，并根据词频给给每个词设定其在huffman树的位置。

TrainModelThread：实现神经网络。（下一节细看这块。）

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