看不懂你打我系列之word2vec详解及公式推导(一)

发布网友发布时间：2024-08-20 17:45

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热心网友时间：2024-08-28 09:48

标题：深入理解word2vec：原理、模型与推导详解

在AI小老弟的公众号首发文章中，我们将深入探讨word2vec的核心概念。这个技术将词语转化为向量，尽管深度学习模型如BERT盛行，但word2vec依然有着独特的价值。本文将分为两部分，首先介绍word2vec的基本原理、两种主要训练任务（CBOW和skip-gram）以及推导过程。

CBOW是通过上下文预测中心词，而skip-gram则反之，是预测上下文词。模型由输入层、隐藏层和输出层组成，通过反向传播调整W和W'矩阵。以CBOW为例，输入是词的one-hot编码，经过矩阵乘法和加权平均，生成隐藏层向量，再与W'矩阵相乘，得出预测概率。训练中，W'的更新更为复杂，需要遍历所有元素。

word2vec的精髓在于通过多轮训练，将词典中的稀疏V维向量转化为稠密N维向量，实现词向量化。skip-gram模型与此类似，但处理方式略有不同。至于反向传播的公式，这里将不再赘述，有兴趣的读者可以继续阅读后续内容。

word2vec的训练在大数据场景下面临挑战，为此，它采用了负采样和层次softmax等加速方法。这些技术优化了模型在大规模语料库中的训练效率，使得word2vec在实际应用中广泛受欢迎。第二部分将深入介绍这些加速技术，敬请期待。