自然语言处理系列四十八》Word2vec词向量模型》算法原理

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】

自然语言处理系列四十八

Word2vec词向量模型》算法原理

Google开源了一款用于词向量计算的工具——Word2vec，引起了工业界和学术界的关注。首先，Word2vec可以在百万数量级的词典和上亿的数据集上进行高效地训练；其次，该工具得到的训练结果——词向量（word embedding），可以很好地度量词与词之间的相似性。随着深度学习（Deep Learning）在自然语言处理中应用的普及，很多人误以为Word2vec是一种深度学习算法。其实Word2vec算法的背后是一个浅层神经网络。另外需要强调的一点是，Word2vec是一个计算word vector的开源工具。当我们在说Word2vec算法或模型的时候，其实指的是其背后用于计算word vector的CBoW模型和Skip-gram模型。很多人以为Word2vec指的是一个算法或模型，这也是一种谬误。接下来，下面将从统计语言模型出发，尽可能详细地介绍Word2vec工具背后的算法模型的来龙去脉。

1. 简介
Word2vec，是一群用来产生词向量的相关模型。这些模型为浅而双层的神经网络，用来训练以重新建构语言学之词文本。网络以词表现，并且需猜测相邻位置的输入词，在Word2vec中词袋模型假设下，词的顺序是不重要的。训练完成之后，Word2vec模型可用来映射每个词到一个向量，可用来表示词对词之间的关系，该向量为神经网络之隐藏层。
随着计算机应用领域的不断扩大，自然语言处理受到了人们的高度重视。机器翻译、语音识别以及信息检索等应用需求对计算机的自然语言处理能力提出了越来越高的要求。为了使计算机能够处理自然语言，首先需要对自然语言进行建模。自然语言建模方法经历了从基于规则的方法到基于统计方法的转变。从基于统计的建模方法得到的自然语言模型称为统计语言模型。有许多统计语言建模技术，包括n－gram、神经网络以及 log_linear 模型等。在对自然语言进行建模的过程中，会出现维数灾难、词语相似性、模型泛化能力以及模型性能等问题。寻找上述问题的解决方案是推动统计语言模型不断发展的内在动力。在对统计语言模型进行研究的背景下，Google 公司在 2013年开放了 Word2vec这一款用于训练词向量的软件工具。Word2vec 可以根据给定的语料库，通过优化后的训练模型快速有效地将一个词语表达成向量形式，为自然语言处理领域的应用研究提供了新的工具。Word2vec依赖skip-grams或连续词袋（CBOW）来建立神经词嵌入。Word2vec为托马斯·米科洛夫（Tomas Mikolov）在Google带领的研究团队创造。
1）词袋模型
词袋模型（Bag-of-words model）是个在自然语言处理和信息检索(IR)下被简化的表达模型。此模型下，像是句子或是文件这样的文字可以用一个袋子装着这些词的方式表现，这种表现方式不考虑文法以及词的顺序。最近词袋模型也被应用在计算机视觉领域。词袋模型被广泛应用在文件分类，词出现的频率可以用来当作训练分类器的特征。关于"词袋"这个用字的由来可追溯到泽里格·哈里斯于1954年在Distributional Structure的文章。
2）Skip-gram 模型
Skip-gram 模型是一个简单但却非常实用的模型。在自然语言处理中，语料的选取是一个相当重要的问题: 第一，语料必须充分。一方面词典的词量要