Word2Vec 是一種用于將單詞映射到連續(xù)向量空間的技術焊傅，最早由 Google 的研究團隊在 2013 年提出部蛇。它通過分析大規(guī)模文本數(shù)據(jù)生成單詞嵌入（word embeddings）摊唇，捕捉單詞之間的語義關系。以下是 Word2Vec 的詳細講解搪花，包括其原理遏片、模型、實現(xiàn)和應用等方面撮竿。
1. Word2Vec 的基本原理
Word2Vec 通過上下文來學習單詞的表示吮便。基本思想是幢踏，如果兩個單詞在許多上下文中出現(xiàn)得很相近髓需，那么它們的語義和用法就可能相似。通過這一方法房蝉，Word2Vec 能夠生成高維向量（通常為100到300維）僚匆，并保留單詞之間的距離關系。
2. Word2Vec 模型
Word2Vec 實現(xiàn)了兩種主要的模型：
2.1 Continuous Bag of Words (CBOW)
原理：CBOW 模型使用上下文單詞來預測中心單詞搭幻。上下文單詞組成一個窗口咧擂，CBOW 模型通過對這些上下文單詞的向量表示求平均或加權平均來預測目標中心單詞。
示例：
如果句子是：“The cat sat on the mat”檀蹋，當上下文窗口為 2 時松申，上下文可能是 “The”, “cat”, “on”, “the” 而目標中心詞是 “sat”。訓練過程：CBOW 模型通過最大化概率來學習參數(shù)，將每個上下文單詞的向量累加并經(jīng)過一個 softmax 輸出目標單詞的概率分布贸桶。
2.2 Skip-Gram
原理：Skip-Gram 模型的工作方式正好相反舅逸，它用中心單詞來預測上下文單詞。輸入一個中心單詞皇筛，模型嘗試預測在該中心詞周圍的上下文單詞琉历。
示例：
對于同樣的句子 “The cat sat on the mat”，如果中心詞是 “sat”水醋，則要預測上下文詞 “The”, “cat”, “on”, “the”, "mat"旗笔。訓練過程：Skip-Gram 模型通過最大化上下文單詞概率來進行訓練。
3. 訓練過程
Word2Vec 通常使用負采樣和層次 softmax 進行高效訓練离例。
3.1 負采樣
- 負采樣是一種有效的訓練方法换团，可以減少計算的復雜度。模型僅更新一小部分詞匯表中的單詞宫蛆，從而加速訓練過程艘包。具體來說，對于每個的訓練樣本耀盗，模型不僅預測真實的上下文單詞想虎，還隨機選擇一些負樣本進行訓練。
3.2 層次 softmax
- 由于詞匯表可能非常大叛拷，傳統(tǒng)的 softmax 計算量龐大舌厨，因此出現(xiàn)了層次 softmax 的概念。邏輯是將詞匯表建成樹形結(jié)構忿薇，每個單詞的概率通過路徑上的節(jié)點表示裙椭，從而減少計算。
4. 實現(xiàn) Word2Vec
使用 Python 的 gensim 庫可以非常方便的實現(xiàn) Word2Vec署浩。以下是一個簡單的示例：
from gensim.models import Word2Vec
# 準備語料數(shù)據(jù)
sentences = [
['the', 'dog', 'barked'],
['the', 'cat', 'meowed'],
['the', 'mouse', 'squeaked'],
['the', 'dog', 'and', 'cat', 'played'],
]
# 訓練 Word2Vec 模型
model = Word2Vec(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4)
# 獲取單詞向量
word_vector = model.wv['dog']
print("Word vector for 'dog':", word_vector)
# 相似單詞
similar_words = model.wv.most_similar('dog')
print("Most similar words to 'dog':", similar_words)
# 詞關系
result_vector = model.wv['king'] - model.wv['man'] + model.wv['woman']
similar_words_to_result = model.wv.most_similar(positive=[result_vector])
print("Result from king - man + woman:", similar_words_to_result)
5. 應用場景
Word2Vec 在多種自然語言處理任務中都有應用揉燃，包括但不限于：
- 文本分類：通過將單詞嵌入傳遞給下游模型（如 RNN、CNN）進行分類筋栋。
- 情感分析：分析文本情感時炊汤，可以使用 Word2Vec 提供的向量作為特征。
- 推薦系統(tǒng)：根據(jù)用戶行為的文本數(shù)據(jù)進行用戶特征建模弊攘。
- 語義相似度計算：通過計算向量之間的余弦相似度抢腐，判斷單詞或句子之間的相似性。
6. 優(yōu)點
優(yōu)點
- 捕捉語義關系：能夠有效捕捉單詞之間的語義關系和上下文襟交。
- 高效率：在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上訓練時效率較高迈倍，特別是在使用負采樣。
- 可用于下游任務：嵌入的向量可以用于多種任務中捣域，便于遷移學習啼染。
