cbow word2vec 损失_Word2Vec的核心思想

本文介绍Word2Vec是基于Skip-Gram架构，本文只介绍核心思想，具体权重更新参考论文。

本文与论文同时饮用较好!

理解Word2Vec核心思想的步骤是先理解one word -> one word如何获取词向量，而Skip-Gram架构和CBOW架构是再次基础之上进行了输入或者输出的改变。

One-Word Context

One-Word Context是只是用一个单词预测另一个单词。其架构图为:

即只有两层全连接神经网络，并且隐藏层为先行层。输入层为每个单词的one-hot encoder，输出为下一个单词的预测。输出是Softmax处理后的概率值，那个维度的概率值大则为某个单词。

其中词向量为W的行向量或者W'的列向量，一般使用W的行向量作为输入词的词向量，也即是输入向量(One-hot encoder)与W的转置相乘之后隐藏层的结果。

CBOW架构

CBOW架构只是在one->one的基础之上输入层到隐藏层为：输入层的平均和。

Skip-Gram架构

只是在输出时，偏差为所有panel的偏差之和。

其中u为预测输出。

Hierarchical Softmax

Hierarchical Softmax是使用output-layer的每一个panel(即单词的输出评分)，该输出评分的每一个维度为输出向量和输入向量的内积。根据每一维度的大小构建二叉树(常用哈夫曼树，建议看看哈夫曼树的构建)。

对于构建哈夫曼树的权重进行Sigmoid函数处理，把它压缩在[0,1]之间，形成往左子树走的概率，则往右子树走的概率为1-P(左)。

如上图，从根节点往w2走，走的方向有向左->向左->向右走。(上图非哈夫曼树，但思想一致。)

把从根节点走到w2的路径的概率乘积即为预测概率，从而求出每个panel维度的概率。

loss函数:

负采样

负采样是在Hierarchical Softmax的loss函数基础之上，添加了负采样。

因此，损失函数为:

负采样的核心思想是根据词频进行选择sqmple更新权重，而不是所有权重；并且进行预测的单词权重必须更新，在所有非预测单词的权重进行负采样更新。

代码实现

from gensim.models import Word2Vec
# 必须为字符串,才能进行训练
docs = [['30760','157507'],['289197','63746'],['36162','168401'],['50644','361620']]
wv = Word2Vec(docs,size=12,sg=1,window=2,workers=10,min_count=1,iter=10)
wv['30760']

参考文献

[1]. word2vec Parameter Learning Explained(论文)

[2].https://zhuanlan.zhihu.com/p/26306795

[3].深度学习与推荐系统(王喆)