任何采样算法都应该保证频次越高的样本越容易被采样出来。基本的思路是对于长度为1的线段，根据词语的词频将其公平地分配给每个词语：
counter就是w的词频。
于是我们将该线段公平地分配了：
接下来我们只要生成一个0-1之间的随机数，看看落到哪个区间，就能采样到该区间对应的单词了，很公平。
但怎么根据小数找区间呢？速度慢可不行。
word2vec用的是一种查表的方式，将上述线段标上M个“刻度”，刻度之间的间隔是相等的，即1/M：
接着我们就不生成0-1之间的随机数了，我们生成0-M之间的整数，去这个刻度尺上一查就能抽中一个单词了。
在word2vec中，该“刻度尺”对应着table数组。在具体实现时，不是直接用counter(w),而是对词频取了α次幂，一般去α=3/4=0.75，即：
这个幂实际上是一种“平滑”策略，能够让低频词多一些出场机会，高频词贡献一些出场机会，劫富济贫。
原文：https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/10204360.html