word2vec原理
word2vec是将词转化为向量的一个强大的工具，它是google在2013年推出的，其特点是将所有的词向量化，这样词与词之间就可以定量的去度量他们之间的关系。
word2vec一般分为CBOW与Skip-Gram两种模型，下面会分别对两种模型进行具体的介绍。
本文参考的内容会在文章的下方列出。
一. CBOW
CBOW模型是根据中心词周围的n个词来预测中心词。
CBOW的模型结构图如下：
模型由输入层、隐藏层和输出层组成。
模型最终要求出的其实是输入层和隐藏层之间的权重矩阵，下面会详细说明模型的具体步骤：
这里假设上下文的单词个数为N,单词向量空间dim为M，也就是词典的大小
- 输入时上下文的one-hot向量
- 输入层和隐藏层之间的权重为W（M*N，N为自己设定的个数）对权重初始化，所得的向量进行相加求平均操作，size为1*N
- 隐藏层和输出层的权重为W‘（N*M），2得到的结果乗W‘，得到1*M的向量
- 得到的向量与true label的one-hot做比较，误差越小越好
流程举例：
现在有一句话：I drink coffee everyday
要预测coffee这个词的词向量，我们选取的窗口大小为2，也就是根据“I”，“drink”，“everyday”来预测预测一个单词，并且希望最终的结果是“coffee”
二. Skip-Gram
Skip-Gram模型是根据当前词预测上下文。
Skip-Gram的模型结构如下图所示：
该结构和CBOW模型相反，但是同样都是输入层隐藏层和输出层。
输入层：单词的one-hot向量
隐藏层：对隐藏层权重矩阵的学习，首先初始化权重矩阵，权重矩阵通过梯度下降法来更新。
输出层：实际上是一个概率分布（即一堆浮点数的组合，而不是一个one-hot向量）
总结
以上内容对CBOW和Skip-Grap两个模型的原理进行了介绍，之后会从word2vec的两种改进方法进行讲述，一种是基于Hierarchical Softmax的，另一种是基于Negative Sampling的。
参考内容：
https://www.zhihu.com/question/44832436
