一、模型
随机负采样方法，是后来对word2vec输出层做的一种改进，舍弃复杂的层次分类和huffman树
在已知词w上下文的情况下，对应的输出正样本就是w，负样本就是剩下的所有词，非常多，所以我们用某种方法，采样很小的部分，集合为NEG（w）。每个词u都有自己的辅助参数θ
我们希望最大化的函数为，正样本的概率尽可能大，负样本的概率尽可能小
对它取对数就得到损失函数
二、负采样方法
采样方法有很多，大致要求是，高频词被采到的概率大一些，因此叫“带权采样问题”。
原文：https://www.cnblogs.com/mimandehuanxue/p/9024318.html