word2vec是如何工作的？
如何有效的将文本向量化是自然语言处理（Natural Language Processing: NLP）领域非常重要的一个研究方向。传统的文本向量化可以用独热编码（one-hot encoding）、词袋模型（bag-of-words）和TF-IDF等方式，但是以上得到的文本向量可能维度都很高，在一些情况下可能并不适合进行NLP建模，如基于大量文本用独热编码的方式得到的向量维度是非常大的，这样子就不适合进行进一步分析及处理，并且丢失掉文本很多语意信息，无法高效地去发现文本中潜在的规律及模式。（好吧，废话有点多了！）所以13年的时候谷歌的研究员Tomas Mikolov（此人是大牛啊，12年在微软做实习生的时候就发现了词的语意是可以被更低维度的向量表示的，想想我那会还在迷茫人生，赶紧掩脸）通过训练一个浅层神经网络（如逻辑回归、线性判别分析模型等线性机器学习模型均可用）正式提出了Word2vec。
（好吧，我还是得继续多点废话，因为要先介绍下Word2Vec是怎么样一个算法）Word2Vec被提出来的时候就被划分为无监督学习，这个是因为被拿来做训练的文本是不需要有标记的，它是通过处理非常大量的文本数据来提取并学习文本中的语意的。利用word2vec算法，不需要告知算法腾讯的创始人是小马哥，也不需要知道阿里巴巴的创始人是Jack Ma，word2vec通过类比推断会自动去判别，如下面图所示（it is so powerful and magic, isn't it?），这是因为word2vec能从相似性的角度去做推断（这里的相似性不是说句型一样，而是语境语意类似，比如说北京天安门，众所周知这是一个景点，然后说广州小蛮腰，知道这也是一个景点，重点是语意理解上两个单词表达都是这么情况，跟上述腾讯和阿里巴巴创始人的例子类似）。说回标记的问题，这里其实很tricky，要说它是在没有标记的情况下进行训练的又不是很准确，因为其实它只是不需要人为对文本进行标记，但是算法本身是通过训练神经网络从句子中邻近的单词（surrounding words）来预测目标单词（target words），而之所以被归为无监督学习是因为标记本身就是来自文本数据。
但是预测结果并不是需要被担心和关注的点，这点需要被明确起来。接触过迁移学习（Transfer Learning）的人应该知道，我们一般会用一些已经训练好的模型来提取数据特征或者直接用于其他数据上（同等维度）得到想要的预测结果，这是因为神经网络经过训练之后，被保存下来的模型其实是一组参数矩阵，该参数矩阵代表了被预测值或者产生的特征，而word2vec在运用的过程中需要被关注的点也是在这里。
接下来看看Word2vec的表征是如何得到的？
主要可以用Skip-Gram和Continuous Bag-of-Words (CBOW)通过简单的神经网络训练得到word2vec嵌入（embedding）
1、Skip-gram
该方式主要是通过输入句子中特定的单词来预测该单词周边的其他单词。如下面图中的句子所示，假设分词得到如下的结果，句子前面是一共五个单词，Skip-gram的意思就是输入“喜欢”这个词，然后通过训练模型推断出“小马哥”、“非常”和“学习”、“自然语言处理”四个单词，当然这里是假设窗口大小为5。之所以叫Skip-gram是因为这是一个n-grams模型，但是不是固定长度的n-gram而是略过了中间的单词来进行建模的一个语言模型。回到上面的例子，更准确的讲法是通过“喜欢”来预测“小马哥”这个单词的时候，中间是略过了非常，以此类推下去。
word2vec的原作者是用soft-max来做为最后的分类器的，因为不是这篇的重点，所以就不讲soft-max是如何计算的了。模型都是跟数值直接打交道，所以我们需要对句子中的分词结果进行编码才能放入模型，而skip-gram的方式是直接用的独热编码的方式来对每个单词进行编码。具体的一个流程是对文本进行 分词 --> 统计词汇量 --> 基于词汇量对句子或者文本进行独热编码（向量wt表示的是该标识符在位置t的独热编码） --> 训练 --> 模型 --> 预测。网络结构可表述为下图所示，如果窗口大小为5，那么需要循环训练四次来得到目标单词周边的四个单词的预测结果：
就如上述说的迁移学习，当skip-gram的模型训练结束之后，模型训练得到的参数矩阵（weight matrix）就是被训练用来表征语意的。这里得益于独热编码的好处，训练得到的参数矩阵的每一行就是表征了文本中的每个单词。这里可以参看上图，输入层是一个1 x 5的向量，假设隐藏层有3个神经元，那么从输入层映射到隐藏层需要一个5 x 3的矩阵，在经过训练迭代之后得到这个5 x 3矩阵中的每一行就是表征了相对应的单词(具体的计算方式可以参看下图)。所以这里的参数矩阵就是最终需要的词嵌入，而参数矩阵跟独热编码得到输入向量的内积得到的就是词向量。不仅如此，在原作者的论文，他们还证明了语意上相近的单词会有类似的向量表征，这是因为这些单词最终是都有类似的周边单词。
通过上述向量和矩阵的相乘，并引入softmax作为激活函数得到最终的结果，而通过结果就可以理解原本的向量是5维的，现在得到的词向量的维度变小了。
2、Continuous Bag-of-Words (CBOW)
CBOW是通过目标单词周边的单词来预测目标单词，这点刚好跟skip-gram模型相反。
而作为网络的输入不再仅仅是独热编码方式得到的结果，此时的输入是目标单词周边的每个单词独热编码的和。还是回到小马哥的例子，该句子中分词之后一共有13个词语（忽略句号和逗号），现在要预测的目标词语是“喜欢”，那么“小马哥”、“非常”和“学习”、“自然语言处理”这四个单词对各自独热编码的结果的和就是网络的输入。具体执行可以参看下图的神经网络执行过程：
为了方便建立词语之间的联系，窗口是随着句子的方向滑动，并且选取中心词作为预测目标，目标词语的周边单词作为网络输入，而窗口中的五个词语的内容就是CBOW，如下图所示。
这就是如何通过skip-gram和CBOW训练得到词向量，也就是所谓的word2vec模型。论文的作者在论文中指出，skip-gram比较适合小型的文本集和文本中含有一些稀有词，而CBOW则比较适合文本中有高频出现的词语的文本集，这样子有助于提升训练的速度并且或者更高的准确性。
PS：基于的理解解析了该模型，如有任何问题，欢迎指出来一起讨论，非常感谢你读本博文。
