Word2vec算法原理及其计算优化:CBOW、Skip-Gram

发布网友发布时间：2024-08-20 17:45

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热心网友时间：2024-09-01 03:43

Word2vec算法的核心思想是通过向量表示将语境相似的单词连接起来，以实现词义的数学表示。算法的核心在于定义一个损失函数，以求解中心词的向量与上下文词向量的关联性。

在CBOW模型中，每个单词由其上下文向量的线性组合来预测，通过计算每个上下文词向量与中心词向量的点积，然后通过softmax函数将其归一化，得到预测概率。损失函数基于交叉熵，目标是使预测概率尽可能接近one-hot编码。使用梯度下降法调整词向量，以最小化损失。

相比之下，Skip-Gram模型则反过来，它从中心词出发预测上下文，同样计算上下文词向量与中心词向量的点积，然后优化目标函数。该模型采用独立的上下文假设，计算出每个中心词对应所有上下文词的概率分布。

优化计算中，Negative Sampling和Hierarchical Softmax方法被广泛使用。Negative Sampling通过抽取负样本，降低计算复杂度，而Hierarchical Softmax则通过构建哈夫曼树，将优化问题从原来的[公式]降低到[公式]，极大地提升了效率。

总结来说，Word2vec算法利用向量表示和优化方法，如CBOW、Skip-Gram和负采样，有效地处理了大规模文本数据中的词向量计算，为后续的自然语言处理任务提供了强大的工具。