word2vec Parameter Learning Explained论文笔记：CBOW,Skip-Gram,层次softmax与负采样解读

　　最近读了《word2vec Parameter Learning Explained》，是一片很好的讲解word2vec的论文。帮助我更加直观的理解了词向量的生成以及层次softmax和负采样的思想，对以下问题有了更深刻的认识：

1. 　　　　word2vec为什么可以将将语义信息编码进词向量中，比如语义相近的词对应词向量在高维空间中更加接近
2. 　　　　CBOW和Skip-Gram的区别和共同点
3. 　　　　为什么要引入层次softmax和负采样以及它们能够优化训练的原因

1 Continuous Bag-of-Word Model

　　1.1 One-word context

　　CBOW的思想是给定上下文去预测中心词，先假设最上下文只有一个词的情况。

 　　x是输入词w_I对应的onehot向量，W_VXN是一个VxN的矩阵，W‘_NxV是一个NxV的矩阵，V为词表的大小，N是词向量的维度，其中W的每个行向量就是word2vec要去学习的词向量。

　　由于x是onehot的向量，h实际上就是w_I对应的词向量

$$W = \left[ \begin{matrix}
&—w_{1}^\mathrm{T}—&\\
&—w_{2} ^\mathrm{T}—&\\
&\vdots &\\
&—w_{N} ^\mathrm{T}—&
\end{matrix} \right] $$

word2vec Parameter Learning Explained论文笔记：CBOW,Skip-Gram,层次softmax与负采样解读

原文：https://www.cnblogs.com/DLstudy/p/11485928.html