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[学习笔记]词向量模型-Word2vec

参考资料：
【word2vec词向量模型】原理详解+代码实现
NLP自然语言处理的经典模型Word2vec

论文背景知识

词的表示方法

One-hot Representation：独热表示

简单，但词越多，向量越长。且无法表示词与词之间的关系。

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论文储备知识-pre-knowledge

语言模型的概念

语言模型是计算一个句子是句子的概率的模型。(语法和语义上)

语言模型的发展

基于专家语法规则的语言模型

语言学家企图总结出一套通用的语法规则，比如形容词后面接名词等。

统计语言模型

在这里插入图片描述
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有些词可能没出现在语料中，或者短语太长了。所以概率为0。为了解决这个问题，下面提出统计语言模型中的平滑操作。

统计语言模型中的平滑操作

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但这只解决了词的概率。
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为了解决参数空间过大的问题，引入马尔可夫假设。
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语言模型的评价指标

每个领域都有自己的评价指标。

语言模型可以看成是多分类问题
开n次方根是为了避免长句子的概率比小句子概率小，导致评价偏颇

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对比模型

NNLM

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语言模型是无监督的，不需要标注语料。

输入层

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能不写成循环，写成矩阵就写成矩阵。能降低复杂度。

隐藏层

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输出层

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Loss

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batchsize是一种tradeoff
由于句子长度不一，所以要补pad，但是最后要去掉

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RNNLM

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word2vec

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多分类下的逻辑回归模型也是Log线性模型。
下面的skip-gram和cbow也都是Log线性模型。

word2vec的原理

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skip-gram

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[学习笔记]词向量模型-Word2vec_第20张图片

cbow

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词袋模型，忽略词的顺序。

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关键技术

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需要降低softmax的复杂度。

层次softmax

将softmax计算转化为求sigmoid的计算
写成二叉树的结构
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skip-gram中的层次softmax

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cbow中的层次softmax

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与skip-gram的层次softmax的区别是u0是上下文词向量avg
skip-gram只有一组完整的中心词向量，没法像之前一样将中心词向量和周围词向量相加求平均
cbow只有一组完整的周围词向量

负采样

思想：将多分类转化为二分类问题。
负采样效果比层次softmax要好。

一般采样3-10个负样本

skip-gram负采样

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重要的词往往出现的频率比较小，不重要的词往往出现的频率比较高

CBOW负采样

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重采样

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模型复杂度

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不同模型的E和T认为一样，所以下面用Q来代表模型复杂度。

NNLM

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用层次softmax，V*H会变成 l o g 2 V ∗ H log_2V*H log2​V∗H

RNNLM

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Skip-gram

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skip-gram负采样

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CBOW

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比较

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