读论文《Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality》

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#word2vec #神经网络 #nlp

这篇论文详细介绍了Skip-gram模型、Hierarchical Softmax和Negative Sampling方法在训练词向量中的应用。通过高频词的二次抽样和短语识别，实现了更有效的词和短语表示学习。作者探讨了负采样在其他模型中的适用性以及短语词嵌入的构建方式。

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读论文《Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality》

introduce

这篇论文是对《Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space》的补充，介绍了使用Skip-gram模型和Hierarchical Softmax训练模式的训练方法。并补充了Negative Sampling的训练模式替代Negative Sampling，获得更快的训练效果。

本文还提出了对高频词进行二次抽样的方法，以及衡量短语的方法，学习短语的表示。

method

Skip-gram的目标是最大化下面的概率分布

其中， c是训练上下文的大小。比如c是2，就预测上文2个词和下文2个词。
p(w

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