Word2Vec 是一種非常流行的自然語(yǔ)言處理技術(shù)，它將每個(gè)單詞表示為高維向量，并且通過(guò)向量之間的相似度來(lái)表示單詞之間的語(yǔ)義關(guān)系。

1 One-Hot 編碼🍂

在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中，我們需要將文本轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可以理解的形式，即向量表示。One-Hot 編碼是一種常見(jiàn)的文本向量化方法，它將每個(gè)單詞表示為一個(gè)長(zhǎng)度為詞匯表大小的向量，其中只有一個(gè)元素為1，其余元素都為0，該元素的位置表示單詞在詞匯表中的索引。

"cat": [1, 0, 0, 0]
"dog": [0, 1, 0, 0]
"apple": [0, 0, 1, 0]
"orange": [0, 0, 0, 1]

例如，假設(shè)有一個(gè)包含4個(gè)單詞的詞匯表[“cat”, “dog”, “apple”, “orange”]，則對(duì)應(yīng)的 One-Hot 編碼如上所示。

但是設(shè)想一下詞匯表包含上萬(wàn)個(gè)單詞呢，那么就意味著每一個(gè)單詞的 One-Hot 編碼向量長(zhǎng)度都是上萬(wàn)的，這無(wú)疑添加了計(jì)算的復(fù)雜度。

1.1 優(yōu)缺點(diǎn)🍁

雖然 one-hot 編碼是一種簡(jiǎn)單有效的表示方法，但它也存在一些缺點(diǎn)。

1. 線性表示：由于每個(gè)單詞只有一個(gè)維度為1，其余維度都是0，因此 one-hot 編碼的向量是線性表示的。這意味著，單詞之間的關(guān)系只能通過(guò)向量之間的距離來(lái)衡量，而無(wú)法通過(guò)其他非線性的方式來(lái)表示單詞之間的語(yǔ)義和語(yǔ)法關(guān)系，也就是無(wú)法度量詞語(yǔ)之間的相似性。
2. 稀疏性：one-hot 編碼的向量通常非常稀疏，其中大部分維度都是0。這導(dǎo)致 one-hot 編碼需要存儲(chǔ)大量的無(wú)用信息，使得向量變得非常龐大，且容易出現(xiàn)維度災(zāi)難，從而增加了計(jì)算的復(fù)雜度和存儲(chǔ)成本。
3. 無(wú)法處理未知詞：由于 one-hot 編碼只能表示已知單詞，因此它無(wú)法處理未知詞匯。當(dāng)出現(xiàn)新單詞時(shí)，必須重新調(diào)整向量空間的維度，并重新訓(xùn)練模型，這會(huì)帶來(lái)很大的計(jì)算成本和時(shí)間開(kāi)銷。
   
   

盡管 one-hot 編碼有一些缺點(diǎn)，但它仍然是一種簡(jiǎn)單而有效的文本向量化方法，尤其適用于一些簡(jiǎn)單的自然語(yǔ)言處理任務(wù)，例如文本分類等。同時(shí)，one-hot 編碼也是其他文本表示方法的基礎(chǔ)。

2 Word2Vec🌸

因此，針對(duì)上述 one-hot 編碼缺點(diǎn)，近年來(lái)出現(xiàn)了很多新的詞向量表示方法，例如 Word2Vec、GloVe 等，它們能夠更好地捕捉單詞之間的語(yǔ)義和語(yǔ)法關(guān)系，同時(shí)也具有更高的計(jì)算效率和更小的存儲(chǔ)空間。

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Word2Vec 是一種廣泛使用的自然語(yǔ)言處理技術(shù)，用于將單詞映射到低維向量空間中。它是由谷歌公司的研究人員在2013年提出的，主要用于解決語(yǔ)言模型中的詞匯豐富性和數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題。

Word2Vec 算法通過(guò)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)學(xué)習(xí)單詞的分布式表示，這些分布式表示可以用于表示單詞的語(yǔ)義和語(yǔ)法特征。具體來(lái)說(shuō)，Word2Vec 算法包括兩個(gè)主要的模型：連續(xù)詞袋模型（CBOW）和 Skip-gram 模型。

2.1 CBOW🌹

連續(xù)詞袋模型（CBOW）是一種根據(jù)上下文單詞來(lái)預(yù)測(cè)目標(biāo)單詞的模型。具體來(lái)說(shuō)，給定一個(gè)窗口大小為 n 的上下文單詞序列，連續(xù)詞袋模型的任務(wù)是預(yù)測(cè)中間的目標(biāo)單詞，如下圖所示。

連續(xù)詞袋模型的優(yōu)點(diǎn)是：由于它是基于上下文單詞來(lái)預(yù)測(cè)目標(biāo)單詞的，因此它可以利用上下文單詞的信息來(lái)推斷目標(biāo)單詞的語(yǔ)義和語(yǔ)法特征；模型參數(shù)較少，訓(xùn)練速度相對(duì)較快。

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2.2 Skip-gram🌍

Skip-gram 模型是一種根據(jù)目標(biāo)單詞來(lái)預(yù)測(cè)上下文單詞的模型。具體來(lái)說(shuō)，給定一個(gè)中心單詞，Skip-gram 模型的任務(wù)是預(yù)測(cè)在它周圍窗口大小為 n 內(nèi)的上下文單詞，如下圖所示。

Skip-gram 模型的優(yōu)點(diǎn)是：由于它是基于目標(biāo)單詞來(lái)預(yù)測(cè)上下文單詞的，因此它可以利用目標(biāo)單詞的語(yǔ)義和語(yǔ)法特征來(lái)預(yù)測(cè)上下文單詞；模型能夠生成更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，因此可以更好地訓(xùn)練低頻詞匯的表示；Skip-gram 模型在處理大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)時(shí)效果比 CBOW 模型更好。

總的來(lái)說(shuō)，CBOW 模型適合用于訓(xùn)練低頻詞匯的表示，并且可以較快地訓(xùn)練；Skip-gram 模型適合用于處理大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)，并且可以更好地學(xué)習(xí)單詞之間的語(yǔ)義和語(yǔ)法關(guān)系。

2.3 負(fù)采樣（negative sampling）??

Word2Vec 技術(shù)中使用負(fù)采樣（negative sampling）的主要目的是加速訓(xùn)練過(guò)程，同時(shí)也可以提高模型的準(zhǔn)確性。在 Word2Vec 模型中，Skip-gram 和 CBOW 模型都需要對(duì)每個(gè)單詞計(jì)算 softmax 概率，這個(gè)過(guò)程需要對(duì)整個(gè)詞匯表進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算量非常大，因此會(huì)導(dǎo)致訓(xùn)練速度非常慢。為了解決這個(gè)問(wèn)題，Mikolov 等人在2013年提出了負(fù)采樣的方法。

負(fù)采樣的基本思想是對(duì)每個(gè)訓(xùn)練樣本，隨機(jī)選擇一定數(shù)量的負(fù)樣本，并令它們的標(biāo)簽為0，然后將這些正樣本和負(fù)樣本送入模型進(jìn)行訓(xùn)練。這樣做可以避免對(duì)整個(gè)詞匯表進(jìn)行 softmax 計(jì)算，從而大大降低了計(jì)算量。

具體來(lái)說(shuō)，對(duì)于每個(gè)正樣本，我們隨機(jī)選擇 k 個(gè)負(fù)樣本（即從詞匯表中隨機(jī)選取k個(gè)單詞），并將它們與 target word 組成 k+1 個(gè)樣本，其中正樣本的標(biāo)簽為1，負(fù)樣本的標(biāo)簽為0。然后，我們使用 sigmoid 函數(shù)將這 k+1 個(gè)樣本的得分（即向量點(diǎn)積）轉(zhuǎn)換為概率，并將其作為模型的輸出，然后通過(guò)反向傳播算法更新模型參數(shù)。

通過(guò)負(fù)采樣，Word2Vec 模型的訓(xùn)練速度得到了極大的提升，同時(shí)也可以提高模型的準(zhǔn)確性。在實(shí)踐中，通常將k的取值設(shè)為5-20之間，較小的 k 可以加快訓(xùn)練速度，但可能會(huì)影響模型的準(zhǔn)確性，較大的 k 可以提高模型的準(zhǔn)確性，但會(huì)增加計(jì)算量。

3 GloVe??

雖然 word2vec 是一種非常流行的詞向量模型，但它也有一些缺點(diǎn)。

1. Out-of-vocabulary 問(wèn)題：如果 word2vec 沒(méi)有在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中看到某個(gè)單詞，則它無(wú)法將其表示為向量。
2. 上下文窗口大小的選擇：word2vec 中上下文窗口大小的選擇對(duì)最終詞向量的質(zhì)量有很大影響。如果窗口大小太小，則可能無(wú)法捕捉到單詞之間的語(yǔ)義關(guān)系；如果窗口大小太大，則可能會(huì)引入太多的噪音。
3. 訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)：word2vec 的訓(xùn)練時(shí)間通常很長(zhǎng)，特別是對(duì)于大型語(yǔ)料庫(kù)和高維詞向量來(lái)說(shuō)。
4. 無(wú)法處理多義詞：word2vec 為每個(gè)單詞生成唯一的向量表示，因此它不能處理多義詞，即一個(gè)單詞有不同的含義，例如 “bank” 既可以表示銀行，也可以表示河岸。

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相比之下，GloVe 是一種基于全局矩陣分解的詞向量模型，它可以緩解一些 word2vec 的缺點(diǎn)，以下是一些 GloVe 的優(yōu)點(diǎn)。

1. 處理多義詞能力：GloVe 使用詞與詞之間的共現(xiàn)統(tǒng)計(jì)信息來(lái)學(xué)習(xí)詞向量，因此它可以將多個(gè)含義相似的單詞映射到同一個(gè)向量空間中。
2. 更好的向量質(zhì)量：由于 GloVe 使用全局矩陣分解來(lái)學(xué)習(xí)詞向量，因此它可以利用整個(gè)語(yǔ)料庫(kù)中的統(tǒng)計(jì)信息來(lái)學(xué)習(xí)更準(zhǔn)確的詞向量。
3. 更少的超參數(shù)：GloVe 中只有一個(gè)超參數(shù)，即詞匯表大小，而 word2vec 需要選擇多個(gè)超參數(shù)，例如上下文窗口大小和負(fù)采樣數(shù)量。
   
   

雖然 GloVe 相對(duì)于 word2vec 具有一些優(yōu)點(diǎn)，但它也有一些缺點(diǎn)，例如它的訓(xùn)練時(shí)間可能比 word2vec 更長(zhǎng)。在選擇哪種詞向量模型時(shí)，需要考慮特定任務(wù)的要求以及可用的計(jì)算資源和數(shù)據(jù)量等因素。

4 Supplement🏀

除了one-hot 編碼、Word2Vec 和 GloVe 等常見(jiàn)的文本向量表示方法外，還有許多其他的方法可以將文本表示為向量，下面列舉了幾種比較常見(jiàn)的方法：

1. FastText：FastText 是 Facebook 于2016年提出的一種文本向量表示方法，它基于 Word2Vec 模型，但是將單詞視為子詞的集合，通過(guò)子詞級(jí)別的向量表示來(lái)表示單詞。這種方法不僅能夠表示常見(jiàn)單詞，還能夠表示罕見(jiàn)單詞和未知單詞，因此在自然語(yǔ)言處理中得到了廣泛應(yīng)用。
2. Paragraph Vector（Doc2Vec）：Paragraph Vector 是一種將文本表示為向量的方法，它是在Word2Vec 的基礎(chǔ)上進(jìn)行擴(kuò)展，可以同時(shí)將單詞和文本表示為向量。Paragraph Vector 通過(guò)在訓(xùn)練中使用文本標(biāo)簽來(lái)捕捉文本的上下文信息，從而提高了文本向量的質(zhì)量。
3. ELMo：ELMo 是一種基于深度雙向語(yǔ)言模型的文本向量表示方法，它可以為每個(gè)單詞生成多個(gè)不同的向量表示，每個(gè)向量表示都捕捉了不同層次的語(yǔ)義信息。這種方法能夠更好地捕捉單詞的多義性和上下文相關(guān)性，因此在自然語(yǔ)言處理中得到了廣泛應(yīng)用。
4. Transformer：Transformer 是一種基于自注意力機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，它在機(jī)器翻譯任務(wù)中表現(xiàn)出了優(yōu)異的性能。Transformer 可以將文本表示為向量序列，每個(gè)向量捕捉了該位置的語(yǔ)義信息和上下文相關(guān)性。這種方法不僅能夠捕捉單詞之間的語(yǔ)義和語(yǔ)法關(guān)系，還能夠處理長(zhǎng)文本和多語(yǔ)言文本等復(fù)雜情況。
   
   

這些方法各有特點(diǎn)，可以根據(jù)不同的任務(wù)需求選擇合適的方法進(jìn)行文本表示。