Embedding中word2vec原理和细节

最新推荐文章于 2025-10-10 11:30:43 发布
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#算法 #深度学习 #机器学习 #人工智能

本文深入探讨word2vec的两种模式——COBW和Skip-gram，以及两种优化方案——层次softmax和负采样。通过层次softmax和负采样解决高维计算复杂度问题，提高效率。此外，还介绍了重采样技术，用于优化高频和低频词的训练，以增强模型学习重要信息的能力。

关于word2vec原理和结构总结为2+2+1的关系

。

2—>两种模式，COBW和Skip-gram

COBW：已知中间词向量求周围词向量
在这里插入图片描述
COBW的运行原理流程：
在这里插入图片描述

Skip-gram：已知周围词求中间词向量
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2—>两种优化方案，层次softMax和负采样

由上图两个模型的流程可知，最后都是softmax求出词的概率最大时的参数，所以在实际情况下V的维数时很高的，所以在计算时复杂度很高，要求softmax要输出V个概率。
层次softmax：原理是把softmax多分类换为多个sigmoid，改为二叉树的计算方式

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Word2Vec 原理是什么
ZJQ的博客
06-23 679
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Word2Vec是Google在2013年提出的词向量算法，通过神经网络将词语转化为低维稠密向量，使语义相近的词距离更近。它基于分布式假设，采用Skip-Gram（用中心词预测上下文）和CBOW（用上下文预测中心词）两种模型结构，通过负采样或层次softmax优化训练效率。训练后的词向量可进行类比运算（如"国王"-"男"+"女"≈"女王"），广泛应用于文本分类等NLP任务。
学习：自己动手写word2vec (一):主要概念和流程
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11-11 467
word2vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取词向量（word vector）的工具包，它简单、高效，因此引起了很多人的关注。我在看了@peghoty所写的《word2vec中的数学以后》（个人觉得这是很好的资料，各方面知识很全面，不像网上大部分有残缺），为了加深理解，自己用Python实现了一遍。贴在我的github上 系列所有帖子 自己动手写word2vec (一...
Word2Vec原理
不忘初心，方得始终
12-30 745
本篇不是入门型文章，仅记录关于word2vec的一点思考，欢迎大家一起讨论。为了更好地表达，本文会采用cs224n官网以及刘建平老师的博客中的一些图片，在下面的介绍中不再一一注明出处。 目录 一、原始的word2vec模型架构 二、原始word2vec的改进 2.1Hierarchical Softmax 2.2Negative Sampling 一、原始的word2vec模型...
word2Vec数学原理
10-30
Word2Vec是一种在自然语言处理（NLP）中广泛使用的技术，它的目的是通过将词语转化为高维空间中的向量来捕捉词语之间的语义和句法关系。Word2Vec包括两种模型：Skip-gram模型和CBOW（Continuous Bag of Words）模型...
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12-28 1068
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Word2Vec词向量模型原理与PyTorch实战详解
Word2Vec模型是自然语言处理（NLP）领域中的一项里程碑式技术，其核心目标是将自然语言中的词汇映射为高维空间中的向量表示，从而使得语义上相近的词在向量空间中距离更近。本文标题《Word2Vec模型详解与实战[项目...
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