9.表示学习—Word2Vec

前言

  最简单的词表示，就是one-hot。one-hot的缺点：每个类别之间相互独立，无法体现内部连续型的关系。Word2Vec通过Embedding层将one-hot Encoder转化为低维度的连续值（稠密向量），并且其中意思相近的词将被映射到向量空间中相近的位置。

  本质上，Word2vec属于一种DNN神经网络，主要在NLP领域里，学习词语的泛化向量表示，做更好的语义理解。

一、原理

  Word2vec有两类训练方法：CBOW和Skip-Gram。

• CBOW：根据周围词，预测中心词。
  • 论文：《Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space》
  • https://arxiv.org/pdf/1301.3781.pdf
• Skip-Gram：根据