word2vec中的数学原理详解

    word2vec是Google于2013年开源推出的一个用于获取word vector的工具包，它简单、高效，因此引起了很多人的关注。由于word2vec的作者Tomas Mikolov在两篇相关的论文 [3, 4] 中并没有谈及太多算法细节，因而在一定程度上增加了这个工具包的神秘感。一些按捺不住的人于是选择了通过解剖源代码的方式来一窥究竟。
    第一次接触word2vec是2013年的10月份，当时读了复旦大学郑骁庆老师发表的论文[7]，其主要工作是将SENNA的那套算法（[8]）搬到中文场景。觉得挺有意思，于是做了一个实现（可参见[20]），但苦于其中字向量的训练时间太长，便选择使用word2vec来提供字向量，没想到中文分词效果还不错，立马对word2vec刮目相看了一把，好奇心也随之增长。
    后来，陆陆续续看到了word2vec的一些具体应用，而Tomas Mikolov团队本身也将其推广到了句子和文档（[6]），因此觉得确实有必要对word2vec里的算法原理做个了解，以便对他们的后续研究进行追踪。于是，沉下心来，仔细读了一回代码，算是基本搞明白里面的做法了。第一个感觉就是，“明明是个很简单的浅层结构，为什么会被那么多人沸沸扬扬地说成是Deep Learning呢？”
    解剖word2vec源代码的过程中，除了算法层面的收获，其实编程技巧方面的收获也颇多。既然花了功夫来读代码，还是把理解到的东西整理成文，给有需要的朋友提供点参考吧。
    在整理本文的过程中, 和深度学习群的群友@北流浪子（[15,16]）进行了多次有益的讨论，在此表示感谢。另外，也参考了其他人的一些资料，都列在参考文献了，在此对他们的工作也一并表示感谢。

---

本文转载自：https://www.cnblogs.com/peghoty/p/3857839.html