关于word2vec词向量化
word2vec最主要的目的就是进行文本向量化
词向量维度通常是50-300维，goole官方提供的一般是用300维，有了词向量就可以用各种方法进行相似度计算；一般维度越高，提供的信息越多，计算结果可靠性也更值得信赖。
普通的向量空间模型没有考虑语义、语法以及上下文联系等信息，忽略了中文文本一词多义的现象，容易造成信息遗漏。而基于词语分布式表达的方法( Word2vec）则能够很好地解决上述问题，将每一个特征词转化为固定维度的向量，再选择适当的方法进行加权，便可得到每一条文本对应的向量。同时很好地解决了文本表示时容易产生的高维矩阵稀疏的问题。
词向量将自然语言转换成了计算机能够理解的向量。相对于词袋模型、TF-IDF等模型，词向量能抓住词的上下文、语义，衡量词与词的相似性，在文本分类、情感分析等许多自然语言处理领域有重要作用。
word2vector 包含了两种类型，Continuous Bag-of-Words Model 和 skip-gram model
CBOW模型：
连续词袋模型，就是将文本看成是一个一个单独的词，然后通过一个位置附近的词来推出这个位置可能的值。
图解示意如下：
Skip-gram模型：
可以理解为CBOW的倒叙。通过目标词从而预测它周围词的概率。
图解示意如下：
两个模型相比，skip-gram模型能产生更多训练样本，抓住更多词与词之间语义上的细节，在语料足够多足够好的理想条件下，skip-gram模型是优于CBOW模型的。在语料较少的情况下，难以抓住足够多词与词之间的细节，CBOW模型求平均的特性，反而效果可能更好。
在模型拟合的过程中求和矩阵和softmax矩阵相乘计算量太大，又提出了两种解决办法，哈夫曼树和负采样
1） 哈夫曼树（Huffman）
哈夫曼是一种压缩的树状模型，通过统计词出现的概率，来决定这个词所处的树的深度。
想法就是，把整个语料先用haffman给结构化，之后只需要从根结点，对每一个二叉树枝进行二分法的判断就好了，在这个过程中，在每一个分支上的权重，其实可以枝内共用的。
（原理二次叙述）此方法也称作层次化Sofrmax：Hierarchical Softmax
Hierarchical softmax是一种对输出层进行优化的策略，输出层从原始模型的利用softmax计算概率值改为了利用Huffman树计算概率值。一开始我们可以用以词表中的全部词作为叶子节点，词频作为节点的权，构建Huffman树，作为输出。从根节点出发，到达指定叶子节点的路径是Hierarchical Softmax用来计算指定词的概率，而非用softmax来计算。
[优化一]把 N 分类问题变成 log(N)次二分类,利用哈夫曼树构造很多二分类(sigmoid);
( 使用原始的softmax计算,是N分类,N代表词典个数,所以softmax计算量非常大需要对N个分类下的各自输出值)
[优化二] 层次化softmax不必求神经网络隐藏层中的权值矩阵, 而是改求哈弗曼树中每个节点的权值向量, 这样就减少了计算。
Hierarchical softmax的缺点:虽然我们使用huffman树代替传统的神经网络，可以提高模型训练的效率，但是如果我们训练样本中的中心词w是一个很生僻的词，那么就需要沿着huffman树往下走很多，因为越是高频的词，越是靠近根节点
2）负采样（negative sampling）
什么叫负例？
除了我们找到的那个答案之外，所有不是答案的备选都叫负例。
在训练过程中，我们在拟合出来每一次的答案之后，和标签比较，调整权重值，而在这个过程中，我们既要使正确答案的特征方程最大化，又要使其他负例的特征方程最小化。
负例要如何采样？
谷歌给出的解决办法是，将词频的大小投影到一个【0，1】线段上，取随机数，点到哪个取哪个。
在取样的过程中，我们把每个词频的值取四分之三次方的时候效果最好。
这样做是因为对频率较大的数进行取3/4次幂，原数字损失的多，反之较小的，去掉的就少，这样做是一种平滑方式。
（原理二次叙述）
Negative Sampling（简写NEG，负采样），这是Noise-Contrastive Estimation（简写NCE，噪声对比估计）的简化版本：把语料中的一个词串的中心词替换为别的词，构造语料 D 中不存在的词串作为负样本。在这种策略下，优化目标变为了：较大化正样本的概率，同时最小化负样本的概率;
[优化] 在训练每个样本时, 原始神经网络隐藏层权重的每次都会更新, 而负采样只挑选部分权重做小范围更新
词汇表的大小决定了我们skip-gram 神经网络将会有一个非常大的权重参数，并且所有的权重参数会随着数十亿训练样本不断调整。negative sampling 每次让一个训练样本仅仅更新一小部分的权重参数，从而降低梯度下降过程中的计算量。
如果 vocabulary 大小为1万时， 当输入样本 ( "fox", "quick") 到神经网络时， “ 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称为 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。
NEG提高训练速度和精度的优化方法:
1.二次抽样高频词,舍弃
2.对于频次高的词提高采样的命中率
Python使用简易示例：
from gensim.models.word2vec import Word2Vec #pip install gensim安装即可
import jieba
import pandas as pd #导入所需的库
s=open(r'D:\语料.txt','r',encoding='utf-8') #分词
l=[]
for i in s.readlines():
i=' '.join(jieba.cut(i[:-1]))
l.append(i+'\n')
n_dim=300
w2vmodel=Word2Vec(vector_size=n_dim,min_count=10)
w2vmodel.build_vocab(l) #生成词表
w2vmodel.train(l,total_examples=w2vmodel.corpus_count,epochs=10) #在训练集数据上进行建模
def m_avgvec(words,w2vmodel): #各个词向量直接平均的方式生成整句所对应的词向量
return pd.DataFrame([w2vmodel.wv[w]
for w in words if w in w2vmodel.wv]).agg('mean')
train_vec=pd.DataFrame([m_avgvec(a,w2vmodel) for a in l]) #此处a没有实际意义，单纯为了循环
print(train_vec.head())
#显示词向量矩阵前五条，这里为最终得到的建模需用数据集的词向量矩阵
Word2vec词向量化后的前五条示例：
参考：
自然语言处理NLP——从发展历程简述word2vector好在哪里？
层次化softmax与负采样对比