深度学习笔记之自然语言处理（word2vec）

1.1 自然语言处理的应用

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1.2 语言模型

举个例子：
这里有一句话：“我今天下午打篮球。”

p(S)是称为语言模型，即用来计算一个句子概率的模型。
如下的语言模型，会造成数据过于稀疏，参数空间太大。

用下述的方式可以解决上面的问题。如下：
假设下一个词的出现依赖于它前面的一个词

假设下一个词的出现依赖于它前面的两个词

我们以下面的一个简单的词库表来讲解。如下所示是一个词库表。

下方的数字是每一个词在词库中 出现的次数。
将该词频转化为n*n的矩阵，其中n-gram=1。

我们可以从该矩阵得知单词 “i”后面接“want”的次数为827次，“i”后面接“eat”的次数为9次，以此类推。
然后将上述矩阵转化为概率转移矩阵。如下所示：

如下即为“I want chinese food”概率计算公式：

下图是模型参数数量和n-gram参数个数的关系：

1.3 两个基础模型（CBOW and skip-gram）

模型结构如下：

我们首先看CBOW模型，它是根据上下文来预测当前词，而Skip-gram模型则是根据当前词，预测上下文。
CBOW是Continuous Bag-of-Words Model的缩写，是一种根据上下文的词语预测当前词语的概率模型。将其转化为极大似然估计，如下：

我们看其训练步骤，如下所示：

输入层是上下文的词语的词向量，在训练CBOW模型，词向量只是个副产品，确切来说，是CBOW模型的一个参数。训练开始的时候，词向量是个随机值，随着训练的进行不断被更新。
投影层对其求和，所谓求和就是简单的向量加法。
输出层输出最可能的w。由于语料库中词汇向量是固定的，所以上述问题可以看成是一个多分类问题，给定特征，从多个之中挑一个。

1. pw从根节点w对应叶子节点的路径
2. lw路径中节点的个数
3. pw1,pw2,pw3...pwn路径pw中的各个节点
4. dw1,dw2,...dwn∈{0,1}词w的编码，dwj表示路径pw第j个节点对应的编码(根节点无编码)
5. θw1,θw2,...,θwlw−1pw路径pw中非叶节点对应的参数向量

1.4 负采样

任何采样算法应该保证频次越高的样本越容易被采样出来。基本思路是对于长度为1的线段，根据词语的词频将其公平的分配给每个词语：

counter就是w的词频。
于是我们将该线段公平的分配了：

接下来，我们只要生成0-1之间的随机数，看看落在哪个区间，就能采样到该区间对应的单词了。