从one-hot到语言模型

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在机器学习的研究中，从我们的处理对象上来看可以分为：图像、语音、文本。
本文重点讨论对文本的处理。也就是说，我们处理的对象是文本，但是机器不像人啊！没办法像人类一样对文档进行阅读。
所以！！我们要做的就是把文本进行表示，而我们的这种表示方法可以让机器读懂文档的内容。

于是，出现了one-hot编码。
one-hot编码就是把我们处理的文本用二进制进行表示，每个字的维度是字典的大小。
拿个例子来说吧：
我们的字典是：自然语言处理
由于该字典有6个字，所以字典的维度为6.
自：[1 0 0 0 0 0]
然：[0 1 0 0 0 0]
语：[0 0 1 0 0 0]
言：[0 0 0 1 0 0]
处：[0 0 0 0 1 0]
理：[0 0 0 0 0 1]
从以上例子可以看出，表示每个字的矩阵中，只有一个1，其余都是0.
以上的例子的字典仅仅包含6个字，但是现实生活中字典的大小要远大于这个数字，维度要远大于6维。维度大带来的是计算的问题。

为了解决这个问题，word2vec就诞生了。

和one-hot的功能相同，Word2vec也是对词向量进行表示，但是word2vec的表示方法不再是稀疏表示。并且Word2vec的表示方法可以使语义相近的词的距离也较近。
例如：上海、北京、广州等这些城市的距离较近，这是one-hot表示远远做不到的，也是Word2vec表示的强大优点所在。
Word2vec模型有两种模式：CBOW和Skip-gram。
CBOW是根据上下文预测目标词，Skip-gram是根据目标词预测上下文。
Word2vec也是神经网络，该神经网络的输入为one-hot编码，输出为预测的上下文或者中心词。刚才说到，我们的Word2vec是用来对词进行表示啊，我们词向量的表示就是隐层输出或者出入到隐层的权重。