对NLP简单认识。

 什么是 Word2vec?

在聊 Word2vec 之前，先聊聊 NLP (自然语言处理)。NLP 里面，最细粒度的是 词语，词语组成句子，句子再组成段落、篇章、文档。所以处理 NLP 的问题，首先就要拿词语开刀。

举个简单例子，判断一个词的词性，是动词还是名词。用机器学习的思路，我们有一系列样本(x,y)，这里 x 是词语，y 是它们的词性，我们要构建 f(x)->y 的映射，但这里的数学模型 f（比如神经网络、SVM）只接受数值型输入，而 NLP 里的词语，是人类的抽象总结，是符号形式的（比如中文、英文、拉丁文等等），所以需要把他们转换成数值形式，或者说——嵌入到一个数学空间里，这种嵌入方式，就叫词嵌入（word embedding)，而 Word2vec，就是词嵌入（ word embedding) 的一种

大部分的有监督机器学习模型，都可以归结为：

f(x)->y

在 NLP 中，把 x 看做一个句子里的一个词语，y 是这个词语的上下文词语，那么这里的 f，便是 NLP 中经常出现的『语言模型』（language model），这个模型的目的，就是判断 (x,y) 这个样本，是否符合自然语言的法则，更通俗点说就是：词语x和词语y放在一起，是不是人话。

Word2vec 正是来源于这个思想，但它的最终目的，不是要把 f 训练得多么完美，而是只关心模型训练完后的副产物——模型参数（这里特指神经网络的权重），并将这些参数，作为输入 x 的某种向量化的表示，这个向量便叫做——词向量（这里看不懂没关系，下一节我们详细剖析）。

我们来看个例子，如何用 Word2vec 寻找相似词：

• 对于一句话：『她们 夸 吴彦祖 帅 到 没朋友』，如果输入 x 是『吴彦祖』，那么 y 可以是『她们』、『夸』、『帅』、『没朋友』这些词
• 现有另一句话：『她们 夸 我 帅 到 没朋友』，如果输入 x 是『我』，那么不难发现，这里的上下文 y 跟上面一句话一样
• 从而 f(吴彦祖) = f(我) = y，所以大数据告诉我们：我 = 吴彦祖（完美的结论）

Skip-gram 和 CBOW 模型

上面我们提到了语言模型

• 如果是用一个词语作为输入，来预测它周围的上下文，那这个模型叫做『Skip-gram 模型』
• 而如果是拿一个词语的上下文作为输入，来预测这个词语本身，则是 『CBOW 模型』