word2vec

本文主要介绍word2vec包含的两个模型 CBOX(Continuous Bag of Words) 和skip-gram，以及两个训练方法hierarchical softmax 、negative sampling

1 CBOX and skip-gram

CBOX

输入： 词的上下文w(t-2),w(t-1),w(t+1),w(t+2)

输出：当前词 w(t)

目标函数：对数似然函数

skip-gram

输入： 当前词w(t)

输出： 词的上下文w(t-2),w(t-1),w(t+1),w(t+2)
目标函数：对数似然函数

已知目标函数是什么之后，关键在于怎么构造这个目标函数。下面讲述分别讲述hierarchical softmax 、negative sampling两个方法。

2 基于 Hierarchical Softmax 的模型

2.1 CBOX

模型框架

CBOX 模型网络结构示意图

针对样本 （Context(w),w）（窗口大小为2c）
输入层： 2c 个词的词向量 V(Context(w) ₁) V(Context(w) ₂) ... V(Context(w) _2c)
投影层：

输出层：

2.2 skip-gram