词嵌入（word2vec）-CBOW原理通俗解释

最新推荐文章于 2025-07-01 11:16:59 发布
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分类专栏： NLP 文章标签： NLP word2vec CBOW
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_39422642/article/details/78659872
本文介绍了词嵌入模型word2vec中的CBOW方法，包括层次Softmax和负例采样的原理。CBOW利用上下文词预测目标词，通过去除全连接层并使用层次Softmax或负例采样降低计算复杂性，适用于大规模语料库。此外，还简述了word2vec结合CNN进行文本分类的应用。

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目录

  1. CBOW原理解析
  2. CBOW：层次Softmax
  3. CBOW：负例采样
  4. word2vec + CNN做文本分类

1.CBOW原理解析

如果之前没有了解NNLM的话，可以戳这篇文章先简单了解下。词嵌入-NNLM原理

NNLM的基本原理是利用前 N−1 个词预测第N个词，但CBOW是希望用前后N个词来预测中间这个词，这是他们的本质区别。

在上一篇文章中，我谈到了NNLM,其中的

C=(W1,W2,…,Wv)=⎡⎣⎢⎢⎢⎢(W1)1(W1)2⋮(W1)D(W2)
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