PGL 系列（四）词向量 CBOW

环境

python 3.6.8
paddlepaddle-gpu 2.3.0
numpy 1.19.5
pgl 2.2.4

学习路线

一、CBOW 概念

CBOW：通过上下文的词向量推理中心词

在CBOW中，先在句子中选定一个中心词，并把其它词作为这个中心词的上下文。
如上图 CBOW所示，把“spiked”作为中心词，把“Pineapples、are、and、yellow”作为中心词的上下文。在学习过程中，使用上下文的词向量推理中心词，这样中心词的语义就被传递到上下文的词向量中，如“spiked → pineapple”，从而达到学习语义信息的目的。
一般来说，CBOW比Skip-gram训练速度快，训练过程更加稳定，原因是 CBOW 使用上下文方式进行训练，每个训练step会见到更多样本。

二、算法原理

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