文本表示方法（BOW、N-gram、word2vec）

文本是一种非常重要的非结构化的数据，如何表示文本数据一直是机器学习领域的一个重要研究方向。主要的方法有词袋模型、tf-idf、主题模型、词嵌入模型。
本文不会大篇幅的介绍，简单粗暴的给你灌输文本的理解方式。

one-hot

什么是one-hot编码？one-hot编码，又称独热编码。
语料库：

• John likes to watch movies. Mary likes too.
• John also likes to watch football games.

将语料库中所有的词拉成一个向量，给每个词一个下标，就得到对应的词典。
词典：

• {“John”: 1, “likes”: 2, “to”: 3, “watch”: 4, “movies”: 5, “also”: 6,
  “football”: 7, “games”: 8, “Mary”: 9, “too”: 10}

one-hot的表示：

• John: [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
• likes: [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
• too : [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1]

Bag of Words

有了上述词的表示，整个句子我们对每个词向量加和得到

• List item John likes to watch movies. Mary likes too
• John also likes to watch football games.

就分别可以表示成为：

• [1, 2, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1]
• [1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0]

第一句是带词频统计的，第二句是不带词频统计的，即出现了，就表示为1，没出现就是0。带词频统计的数字表示词在句子中出现的次数。
词袋模型很难知道这个词是否重要。

TF-IDF

TF-IDF是Term Frequency - Inverse Document Frequency，可以用来权衡这个词对于这个文档的重要度，常用的TF-IDF来计算权重，公式为：

• $TF-IDF(t,d)=TF(t,d)\times IDF(t)$

其中$TF(t,d)$为单词t在文档d中出现的频率，$IDF(t)$是逆文档频率，用来衡量单词t对于表达语义所起的重要性，表示为：

• $IDF(t)=log\frac{文章总数}{包含单词t的文章总数+1}$

直观的解释是，如果一个单词在非常多的文章中出现，那么它可能是一个比较通用的词汇，对于区分某篇文章的特殊语义的贡献交小，因此对权重做一定的惩罚。分母+1为了防止分母为0，做的平滑处理，

• $IDF(t)=log\frac{文章总数+1}{包含单词t的文章总数+1}+1$

在一些场景中也有上式的平滑处理，也是比较常见的。

但是TF-IDF丢失了语序的表示，只能表示出现与否，如：

• lilei likes hanmeimei
• hanmeimei likes lilei

用TF-IDF很难区分两句的语义。

N-gram

很简单就是可以结合几个词作为item,比如：
2-gram:

• {“lilei likes”:1, "likes hanmeimei ":2}
• {“hanmeimei likes”:1, "likes lilei ":2}

这样就可以保留了语序，但是这样词表会出现膨胀。同时参数的量级是很大的。这样的向量是非常长，非常稀疏的。

语言模型

语言模型的任务就是计算一句话出现的概率：
具体的计算就看你的假设，词语出现是否有关系。

NNLM（神经网络语言模型）

使用了最大似然，这里是对数似然。

• 目标函数：$L(\theta )={\sum }_{t}logP(w_t|w_{t-n+1},...w_{t-1})$

上式要满足条件：

• ${\sum }_{w\in vocabulary}P(w_t|w_{t-n+1},...w_{t-1})$

即最后一个词取值是整个词典，总的概率为1。
NNLM结构如图所示：

1. 有个长度为4的滑动窗口，遍历语料库，根据这前三个词预测第四个词出现的概率。
2. 输入w_{t-n+1}、w_{t-2}、w_{t-1}表示输入的这三个词，w_{t}就是要预测的词、模型的输入是one-hot的表示，假如有10w个词，每个词为10w的向量，w_{t-n+1}、w_{t-2}、w_{t-1}即3个长度为10w的向量，（只有一个位置为1，其他位置全为0）
3. 输入进入到投影层，有个矩阵C,有300（我们要得到的稠密向量的维数）个10w维的列向量组成。$C\in R^{300\times 10w}$是随机初始化的。C矩阵与w向量相乘得到300×1的的向量，相当于取出C中的一列，因为w只有一个位置为1，其他全为0，这样就把输入的三个w词向量取出来了。得到了三个稠密的300维的向量拼接起来得到900维的向量。

4. 进入隐层，就是一个全连接（有激活函数）
5. 最后一层softmax是有10w维的，就是我们的词表。判断预测的词是词表中的哪一个词。
   最终C矩阵中每一列就是我们要求的词向量。需要做矩阵运算取出我们需要的词向量。

word2vec

word2vec的两种网络结构：CBOW(目标是根据上下文出现的词语预测当前词的生成概率)和Skip-gram（是根据当前词来预测上下文中各词的生成概率）

在神经网络语言模型的基础上做了一些简化：
这里没有做拼接，而是做了sum,直接去预测后面那个词：
这样还是存在一些问题就是，词表空间比较大，需要的计算量比较多，word2vec提供了两种解决方法：

• 哈夫曼编码：
  根据这些词出现的词频，编码成一个哈夫曼树，只有0和1，原来有10w维，参数就要有300（全连接层节点个数）×10w维，这里把参数θ放到树的节点上，假设根据（我喜欢观看巴西——世界杯）预测（足球），足球的编码1001，做了四次二分类，最大化这四次二分类的连乘。

• 负例采样：
  对所有的文档词进行采样，这里的采样并不是随机采样，因为与频次有关系，频次高的被采的概率大。

word2vec中的语义是不考虑上下文的。怎么解决？后面bert中做了进一步讲解。
https://blog.csdn.net/mr2zhang/article/details/91958053