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自然语言处理-词向量模型-Word2Vec

自然语言处理-词向量模型-Word2Vec_第1张图片

通常数据的维度越高，能提供的信息也就越多，从而计算结果的可靠性就更值得信赖

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如何来描述语言的特征呢，通常都在词的层面上构建特征，Word2Vec就是要把词转换成向量

假设现在已经拿到一份训练好的词向量，其中每一个词都表示为50维的向量

如果在热度图中显示，结果如下

在结果中可以发现，相似的词在特征表达中比较相似，也就是说词的特征是有意义的！

自然语言处理-词向量模型-Word2Vec_第3张图片

在词向量模型中，输入和输出分别是什么？

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自然语言处理-词向量模型-Word2Vec_第5张图片

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数据从哪来？

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构建训练数据

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不同模型对比

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CBOW模型

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Skip-gram模型

Skip-gram模型所需训练数据集

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自然语言处理-词向量模型-Word2Vec_第14张图片

如何进行训练？

自然语言处理-词向量模型-Word2Vec_第15张图片

如果一个语料库稍微大一些，可能的结果简直太多了，最后一层相当于softmax，计算起来十分耗时，有什么别的方法吗？

初始方案：输入两个单词，看他们是不是前后对应的输入输出，也就相当于一个二分类任务

自然语言处理-词向量模型-Word2Vec_第16张图片

出发点非常好，但是此时训练集构建出来的标签全为1，无法进行较好的训练

自然语言处理-词向量模型-Word2Vec_第17张图片

改进方案。加入一些负样本（负采样模型）

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自然语言处理-词向量模型-Word2Vec_第19张图片

词向量训练过程

初始化词向量矩阵

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自然语言处理-词向量模型-Word2Vec_第21张图片

通过神经网络反向传播来计算更新，此时不光更新权重参数，还更新输入数据

自然语言处理-词向量模型-Word2Vec_第22张图片

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