word2vec原理,推导,分析

发布网友发布时间：2024-08-20 17:45

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热心网友时间：2024-08-29 02:57

word2vec的核心在于构建一个模型，该模型的目标是预测中心词向量与上下文向量之间的关系，通过不断调整向量表示（model parameter）来减小预测误差。具体来说，模型定义了如下的损失函数，目标是最大化真实上下文词在预测中的概率分布。

在Skip-gram模型中，如图所示，模型试图通过word vector来表示每个词，并让与中心词相关的概率分布最大化。这个过程并不解释如何实现，而是通过一个窗口机制，对于每个中心词，预测其前后一定范围内的上下文词。

Objective Function部分，我们优化的目标是让每个词向量能够准确预测其上下文。通过计算交叉熵损失，模型调整参数以使预测的上下文词概率接近真实上下文词。此外，还引入了负采样技术，以解决计算开销大的问题。

CBOW模型与Skip-gram不同，它以中心词周围的词向量之和来预测中心词，更注重词的整体语境。word2vec通过学习相似词的向量表示，实现了词汇的聚类，即使意思不同，但语境相似的词在向量空间中仍表现出相关性。