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Google word2vec 学习基础文档20151018

Google word2vec 学习基础陈良臣2015年10月18日1. word2vec简介word2vec是word to vector 的缩写。

word2vec 是Google 在2013年年中开源的一款将词表征为实数值向量的高效工具，采用的模型有CBOW（Continuous Bag-Of-Words，即连续的词袋模型）和Skip-Gram 两种。

能够把词映射到K维向量空间，甚至词与词之间的向量操作还能和语义相对应。

(word2vec 通过训练，可以把对文本内容的处理简化为K 维向量空间中的向量运算，而向量空间上的相似度可以用来表示文本语义上的相似度。

) 因此，word2vec输出的词向量可以被用来做很多NLP相关的工作，比如聚类、找同义词、词性分析等等。

如果换个思路，把词当做特征，那么Word2vec就可以把特征映射到K 维向量空间，可以为文本数据寻求更加深层次的特征表示。

2. 词向量介绍词向量就是用来将语言中的词进行数学化的一种方式，顾名思义，词向量就是把一个词表示成一个向量。

词向量，顾名思义，就是用一个向量来表示一个单词，这个向量不是随便的一个，而是根据单词在语料中的上下文而产生，具有意义的向量。

而word2vec 就是根据语料来生成单词向量的一个工具。

生成单词向量有什么用？最主要的一点就是用来计算相似度。

直接计算两个词的余弦值便可以得到。

一种最简单的词向量方式是one-hot representation，就是用一个很长的向量来表示一个词，向量的长度为词典的大小，向量的分量只有一个1，其他全为0，1 的位置对应该词在词典中的位置。

举个例子，“话筒”表示为[0 0 0 1 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...]“麦克”表示为[0 0 0 0 00 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 ...]每个词都是茫茫0 海中的一个1。

3. word2vec代码word2vec的原版代码是google code上的，基于c语言。

【文本分类-01】Word2vec

【⽂本分类-01】Word2vec⽬录1. ⼤纲概述2. 数据集合3. 数据处理4. 预训练word2vec模型⼀、⼤纲概述⽂本分类这个系列将会有8篇左右⽂章，从github直接下载代码，从百度云下载训练数据，在pycharm上导⼊即可使⽤，包括基于word2vec预训练的⽂本分类，与及基于近⼏年的预训练模型（ELMo，BERT等）的⽂本分类。

总共有以下系列：⼆、数据集合数据集为IMDB 电影影评，总共有三个数据⽂件，在/data/rawData⽬录下，包括unlabeledTrainData.tsv，labeledTrainData.tsv，testData.tsv。

在进⾏⽂本分类时需要有标签的数据（labeledTrainData），但是在训练word2vec词向量模型（⽆监督学习）时可以将⽆标签的数据⼀起⽤上。

三、数据处理，也即是数据提取 IMDB 电影影评属于英⽂⽂本，本序列主要是⽂本分类的模型介绍，因此数据预处理⽐较简单，只去除了各种标点符号，HTML标签，⼩写化等。

　使⽤pandas直接处理数据，建议使⽤apply⽅法，处理速度⽐较快，数据处理完之后将有标签和⽆标签的数据合并，并保存成txt⽂件，放在了preProcess⾥⾯。

代码如下：1 import pandas as pd2 from bs4 import BeautifulSoup #灵活⼜⽅便的⽹页解析库，处理⾼效，⽀持多种解析器。

利⽤它不⽤编写正则表达式即可⽅便地实现⽹页信息的提取。

3 # IMDB 电影影评属于英⽂⽂本，本序列主要是⽂本分类的模型介绍，因此数据预处理⽐较简单，4 # 只去除了各种标点符号，HTML标签，⼩写化等。

代码如下：5 With open ("../data/rawData/unlabeledTrainData.tsv", "r", encoding='UTF-8') as f:6 unlabeledTrain = [line.strip().split("\t") for line in f.readlines() if len(line.strip().split("\t")) == 2]78 with open("../data/rawData/labeledTrainData.tsv", "r", encoding='UTF-8') as f:9 labeledTrain = [line.strip().split("\t") for line in f.readlines() if len(line.strip().split("\t")) == 3]1011 unlabel = pd.DataFrame(unlabeledTrain[1:], columns=unlabeledTrain[0])12 label = pd.DataFrame(labeledTrain[1:], columns=labeledTrain[0]) #多⼀列数据 sentiment （0/1）13 # print("```````````")14 # print(unlabeledTrain)15 # print(label)16 def cleanReview(subject):17 # 数据处理函数18 beau = BeautifulSoup(subject)19 newSubject = beau.get_text()20 newSubject = newSubject.replace("\\", "").replace("\'", "").replace('/','').replace('"', '').replace(',', '').replace('.', '').replace('?', '').replace('(', '').replace(')', '')21 newSubject = newSubject.strip().split(" ")22 newSubject = [word.lower() for word in newSubject]23 newSubject = " ".join(newSubject)24 return newSubject2526 unlabel["review"] = unlabel["review"].apply(cleanReview)27 label["review"] = label["review"].apply(cleanReview)2829 # 将有标签的数据和⽆标签的数据合并30 newDf = pd.concat([unlabel["review"], label["review"]], axis=0)31 # 保存成txt⽂件32 newDf.to_csv("../data/preProcess/wordEmbdiing.txt", index=False)四、预训练word2vec模型关于word2vec模型的介绍见这篇。

Word2Vec详解

Word2Vec详解Word2Vec详解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。

Statistical Language Model在深⼊word2vec算法的细节之前，我们⾸先回顾⼀下⾃然语⾔处理中的⼀个基本问题：如何计算⼀段⽂本序列在某种语⾔下出现的概率？之所为称其为⼀个基本问题，是因为它在很多NLP任务中都扮演着重要的⾓⾊。

例如，在机器翻译的问题中，如果我们知道了⽬标语⾔中每句话的概率，就可以从候选集合中挑选出最合理的句⼦做为翻译结果返回。

统计语⾔模型给出了这⼀类问题的⼀个基本解决框架。

对于⼀段⽂本序列S=w1,w2,...,w T它的概率可以表⽰为：P(S)=P(w1,w2,...,w T)=T∏t=1p(w t|w1,w2,...,w t−1)即将序列的联合概率转化为⼀系列条件概率的乘积。

问题变成了如何去预测这些给定previous words下的条件概率：p(w t|w1,w2,...,w t−1)由于其巨⼤的参数空间，这样⼀个原始的模型在实际中并没有什么⽤。

我们更多的是采⽤其简化版本——Ngram模型：p(w t|w1,w2,...,w t−1)≈p(w t|w t−n+1,...,w t−1)常见的如bigram模型（N=2）和trigram模型（N=3）。

事实上，由于模型复杂度和预测精度的限制，我们很少会考虑N>3的模型。

word2vec

从隐藏层到输出层，是另一个不同的权重矩阵W/这是一个N×V矩阵。使用这些权重，我们可以计算词汇表中每个单词的隐层→输出层权重
然后，我们可以使用对数线性分类模型softmax来获得目标词的后验分布，这是一个多项分布。
CBOW模型
•输入层：词w(t)的上下文中的2c个词向量
•隐层：输入词向量的平均向量
用一个很长的向量来表示一个词。词向量的长度为词典的大小，向量的分量
只有一个1，其他的全为0，1的位置对应该词在词典中的位置。
举例来说：如果有一个词典大小为105，那么“土豆”可以表示为[1,0,0,0,...],
而“马铃薯”表示为[0,1,0,0,...]。
Distributed representation（词向量）
•传统的BOW可以看作是词的one-hot representation向量的叠加。
•例如：“土豆”表示为[1,0,0,0,...],而“马铃薯”表示为[0,1,0,0,...]
而一篇仅包含“土豆”和“马铃薯”这两个词的文本就可以表示为[1,1,0,0,...]
缺点：特征向量高维性和稀疏性，而且很难利用常规的向量距离公式有效的
CBOW（Continuous Bag-of-Words）模型
Skip-gram模型这两种算法都是利用人工神经网络作为它们的分类算法。起初，每个单词都是一个随机N维向量，经过训练之后，利用CBOW或者Skip-gram的方法获得了每个单词的最优向量。
CBOW模型
在计算隐层输出时，CBOW模型不是直接复制输入上下文单词的输入向量，而是取输入上下文单词向量的平均值，使用输入→隐层权重矩阵（v*N）与平均向量的乘积作为输出。
基于TF-IDF算法的word2vec改进方法

中文 wrod2vec 酒店评价模型

文章题目：探索中文word2vec模型在酒店评价中的应用一、引言在当今数字化时代，酒店业的发展已经离不开大数据和人工智能技术的支持。

随着社交媒体和在线点评评台的兴起，越来越多的用户在网上共享对酒店的评价和体验。

对这些评价进行有效地分析和挖掘，可以帮助酒店业主了解用户需求、改善服务质量，并优化营销策略。

二、使用word2vec模型分析酒店评价1. 介绍中文word2vec模型中文word2vec模型是一种词向量表示模型，它可以将中文文本中的词语转换成向量形式，从而方便计算机对文本进行分析和处理。

通过训练大规模中文语料库，word2vec模型可以学习每个词语的语义和语境信息，进而实现对文本信息的深度理解和挖掘。

2. 应用word2vec模型分析酒店评价通过使用word2vec模型分析酒店评价，可以实现以下几个方面的应用：（1）评价情感分析通过构建酒店评价文本的word2vec表示，可以对评价文本中的情感进行分析和分类。

通过识别出评价文本中的关键词语，并根据这些关键词语的向量表示，可以准确判断评价文本的情感倾向，从而帮助酒店业主了解用户对其服务的满意度和不满意度。

（2）评价关键词提取利用word2vec模型可以实现对酒店评价文本中的关键词提取。

通过计算每个词语的相似度，可以找出在评价文本中频繁出现的关键词，并进一步进行关键词的聚类和分类分析，从而帮助酒店业主了解用户对不同方面的服务和设施的评价和需求。

（3）评价主题挖掘通过对酒店评价文本进行word2vec表示，可以实现对评价文本中的主题进行挖掘。

通过计算词语之间的语义相似度，可以发现评价文本中涉及的主题和话题，并据此对评价文本进行主题分类和归纳，从而帮助酒店业主更好地了解用户对酒店的各个方面的评价和建议。

三、总结和展望通过本文对中文word2vec模型在酒店评价中的应用进行探讨，我们可以看到该模型在酒店评价分析中具有很大的潜力。

通过利用word2vec模型，可以实现对酒店评价的情感分析、关键词提取和主题挖掘，从而帮助酒店业主更好地理解用户需求和改进服务质量。

人工智能资料-机器学习算法：word2vec(词向量与统计语言模型)

Word2Vec 是Google 在2013年年年年中开源的⼀一款将词表征为实数值向量量的⾼高效⼯工具，采⽤用的模型有CBOW （Continuous Bag-Of-Words ，即连续的词袋模型）和Skip-Gram 两种。

word2vec ⼀一般被外界认为是⼀一个Deep Learning （深度学习）的模型，究其原因，可能和word2vec 的作者Tomas Mikolov 的Deep Learning 背景以及word2vec 是⼀一种神经⽹网络模型相关，但我们谨慎认为该模型层次较浅，严格来说还不不能算是深层模型。

当然如果word2vec 上层再套⼀一层与具体应⽤用相关的输出层，⽐比如Softmax ，此时更更像是⼀一个深层模型。

word2vec 通过训练，可以把对⽂文本内容的处理理简化为K 维向量量空间中的向量量运算，⽽而向量量空间上的相似度可以⽤用来表示⽂文本语义上的相似度。

因此，word2vec 输出的词向量量可以被⽤用来做很多NLP 相关的⼯工作，⽐比如聚类、找同义词、词性分析等等。

⽽而word2vec 被⼈人⼴广为传颂的地⽅方是其向量量的加法组合运算（Additive Compositionality ），官⽹网上的例例⼦子是：vector (′Paris ′)−vector (′France ′)+vector (′Italy ′)≈vector (′Rome ′)，vector (′king ′)−vector (′man ′)+vector (′women ′)≈vector (′queen ′)。

但我们认为这个多少有点被过度炒作了了，很多其他降维或主题模型在⼀一定程度也能达到类似效果，⽽而且word2vec 也只是少量量的例例⼦子完美符合这种加减法操作，并不不是所有的case 都满⾜足。

word2vec ⼤大受欢迎的另⼀一个原因是其⾼高效性，Mikolov 在论⽂文中指出⼀一个优化的单机版本⼀一天可训练上千亿个词。

大白话Word2Vec算法彻底理解词向量过程PPT模板

1-1word2vec之词向量的引入 word2vec之词向量的引入
的第
2 word2vec
两种章训源自练方式第2章word2vec 的两种训练方式
2-1word2vec两种训练方式引入 word2vec两种训练方式引入
2-2word2vec训练方式之 cbowword2vec训练方式之cbow
2-3word2vec训练方式之skipgramword2vec训练方式之skipgram
HierarchicalSoftmax
5. 3-3Word2Vec训练优化之NegativeSampWord2Vec训练优化之
202x
感谢聆听
构造
2. 3-2word2vec训练优化之hierarchicalword2vec训练优化之
hierarchicalsoftmax
3. 3-3word2vec训练优化之negativesampword2vec训练优化之
negativesampling
4. 3-2Word2Vec训练优化之HierarchicalWord2Vec训练优化之
2-2Word2Vec训练方式之 CBOWWord2Vec训练方式之 CBOW
2-3Word2Vec训练方式之SkipGramWord2Vec训练方式之SkipGram
第训练章优化方式
3 word2vec
第3章word2vec训练优化方式
1. 3-1word2vec训练优化之霍夫曼树构造word2vec训练优化之霍夫曼树
202x
大白话word2vec算法彻底理解词向量过程
演讲人
2 0 2 x - 11 - 11
目录
01. 第1章词向量word2vec的引入 02. 第2章word2vec的两种训练方式 03. 第3章word2vec训练优化方式

word2vec（一）简介与训练过程概要

word2vec（⼀）简介与训练过程概要摘⾃：/thriving_fcl/article/details/51404655词的向量化与word2vec简介word2vec最初是Tomas Mikolov发表的⼀篇⽂章[1]，同时开源了相应的代码，作⽤是将所有词语投影到K维的向量空间，每个词语都可以⽤⼀个K维向量表⽰。

为什么要将词⽤向量来表⽰呢？这样可以给词语⼀个数学上的表⽰，使之可以适⽤于某些或数学模型。

通常将词语表⽰成向量有如下两种⽅法。

⼀、one-hot 表⽰法假如语料库⾥⼀共有N个词，one-hot表⽰即是为每个词分配⼀个唯⼀的索引，并且将每个词表⽰为N维的向量，在该词索引对应的维度值为1，其余维度均为0。

如⼀共有三个词：今天、天⽓、真好，那么三个词的词向量分别可以是[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1]。

这种简单的表⽰⽅法已经可以解决相当⼀部分NLP的问题，不过仍然存在不⾜，即词向量与词向量之间都是相互独⽴的，我们⽆法通过这种词向量得知两个词在语义上是否相似，并且如果N⾮常⼤，这种⾼维稀疏的表⽰也有可能引发维度灾难。

为了解决上述问题，就有了词向量的第⼆种表⽰⽅法。

⼆、Distributed 表⽰法word2vec就是通过这种⽅法将词表⽰为向量，即通过训练将词表⽰为限定维度K的实数向量，这种⾮稀疏表⽰的向量很容易求它们之间的距离(欧式、余弦等)，从⽽判断词与词语义上的相似性。

如K=3时，我们得到的实数向量可以是[0.5,0.22,0.7]这样。

不过Distributed表⽰法并不是word2vec诞⽣才有的，这种⽅法早在1986年Hinton就提出了[2]。

word2vec之所以会产⽣这么⼤的影响，是因为它采⽤了简化的模型，使得训练速度⼤为提升，让word embedding这项技术(也就是词的distributed表⽰)变得较为实⽤。

概率语⾔模型在详细介绍word2vec的原理之前还需要简单的提⼀下概率语⾔模型。

word2vec词向量模型 ppt课件

实现时可以用0,1,2,3等对词语进行计算，这样的“话筒”可以用4表示，麦克可以用10表示
问题： 1. 维度很大，当词汇较多时，可能会达到百万维，造成维度灾难 2. 词汇鸿沟：任意两个词之间都是孤立的，不能体现词与词之间的关系。
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4
词向量
• Distributional Representation
两个语言模型 CBOW：Continuous Bag-of-Words Skip-Gram：Continuous Skip-Gram Model
两种优化方法 Hierarchical Softmax Negative Sampling
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8
CBOW and Skip-Gram
初始化值是零向量，叶节点对应的单词的词向量是随机初始化的。 CBOW 的目标是根据上下文来预测当前词语的概率Skip-Gram恰好相反，它是根据当前词语来预测上下文的概率。这两种方法都利用人工神经网络作为它们的分类算法。起初，每个单词都是一个随机 N 维向量，经过训练之后，利用 CBOW 或者 SkipGram方法获得每个单词的最优向量。
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1
前言
计算机
人类
VS
老外来访被请吃饭。落座后，一中国人说： “我先去方便一下。”老外不解，被告知 “方便”是“上厕所”之意。席间主宾大悦。道别时，另一中国人对老外发出邀请： “我想在你方便的时候也请你吃饭。”老外愣了，那人接着说： “如果你最近不方便的话，咱找个你我都方便的时候一起吃。
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9
CBOW模型结构
输入层是上下文的词语的词向量，是CBOW模型的一个参数。训练开始的时候，词向量是个随机值，随着训练的进行不断被更新。当模型训练完成之后可以获得较为准确的词向量。

深度解析Word2vec

深度解析Word2vecWord2vec 本质上是⼀种降维操作——把词语从 one-hot encoder 形式的表⽰降维到 Word2vec 形式的表⽰，即Distributed Representation。

也就是，通过Embedding把原先词所在空间映射到⼀个新的空间中去，使得语义上相似的单词在该空间内距离相近。

Distributed Representation最早是Hinton于1986年提出，基本思想是：通过训练将某种语⾔中的每⼀个词映射成⼀个固定长度的短向量，所有这些向量构成⼀个词向量空间，⽽每⼀向量则可视为该空间中的⼀个点，在这个空间上引⼊“距离”，将可以根据词之间的距离来判断它们之间的相似性了。

为什么叫Distributed Representation?相对于one-hot representation，向量中只有⼀个⾮零分量，⾮常集中；⽽对于Distributed Representation向量中有⼤量⾮零向量，相对分散，将词的信息分布到各个分量中去了。

这⼀点，跟并⾏计算⾥的分布式并⾏很像。

关于word2vec的理论知识，建议配合更佳。

word2vec主要有两个重要模型——CBOW模型和Skip-gram模型。

由图可见，两个模型都包括三层：输⼊层、投影层和输出层。

前者是在已知当前词w t的上下⽂w t−2,w t−1,w t+1,w t+2的前提下预测当前词w t；⽽后者恰恰相反，是在已知当前词w t的前提下，预测其上下⽂w t−2,w t−1,w t+1,w t+2。

训练word2vec的过程中还有很多⼯程技巧，⽐如⽤negative sampling或Hierarchical Softmax减少词汇空间过⼤带来的计算量，对⾼频词汇进⾏降采样避免对于这些低信息词汇的⽆谓计算等。

CBOW这⾥主要介绍基于Hierarchical Softmax的CBOW模型。

其输⼊层包含Context(w)中2c个词的词向量；投影层将输⼊层的2c个向量做求和累加；输出层对应⼀颗⼆叉树，它是以语料中出现的词当叶⼦节点，以各词在语料中出现的次数当权值构造出来的Huffman树。

word2Vec实战解读

word2Vec实战解读word2Vec实战解读1. word2vec介绍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。

2. CBOW算法：CBOW是已知当前词的上下⽂，来预测当前词。

3. skip-gram算法：已知当前词的情况下，预测其上下⽂。

4. 优缺点skip-gram⽐Cbow准确率⾼，能更好的处理⽣僻字（即出现频率低的字）。

因为在计算时，Cbow会将context word加起来，所以在遇到⽣僻词时预测效果将会⼤⼤降低，⽽skip-gram则会预测⽣僻字的使⽤环境Cbow⽐skip-gram训练快5. 代码执⾏下载，在TensorFlow-Examples\tensorflow_v1\examples\2_BasicModels\word2vec.py路径下，会找到word2vec.py⽂件。

""" Word2Vec.Implement Word2Vec algorithm to compute vector representations of words.This example is using a small chunk of Wikipedia articles to train from.References:- Mikolov, Tomas et al. "Efficient Estimation of Word Representationsin Vector Space.", 2013.Links:- [Word2Vec] https:///pdf/1301.3781.pdfAuthor: Aymeric DamienProject: https:///aymericdamien/TensorFlow-Examples/"""from __future__ import division, print_function, absolute_importimport collectionsimport osimport randomimport urllibimport zipfileimport numpy as npimport tensorflow as tf# Training Parameterslearning_rate = 0.1batch_size = 128num_steps = 3000000display_step = 10000eval_step = 200000# Evaluation Parameters#评价参数eval_words = [b'five', b'of', b'going', b'hardware', b'american', b'britain']# Word2Vec Parametersembedding_size = 200 # Dimension of the embedding vectormax_vocabulary_size = 50000 # Total number of different words in the vocabularymin_occurrence = 10 # Remove all words that does not appears at least n timesskip_window = 3 # How many words to consider left and rightnum_skips = 2 # How many times to reuse an input to generate a labelnum_sampled = 64 # Number of negative examples to sample# Download a small chunk of Wikipedia articles collectionurl = '/dc/text8.zip'data_path = 'text8.zip'if not os.path.exists(data_path):print("Downloading the dataset... (It may take some time)")filename, _ = urllib.request.urlretrieve(url, data_path)print("Done!")# Unzip the dataset file. Text has already been processedwith zipfile.ZipFile(data_path) as f:text_words = f.read(list()[0]).lower().split()# Build the dictionary and replace rare words with UNK token#构建字典，并⽤UNK令牌替换稀有单词count = [('UNK', -1)]# Retrieve the most common words#检索最常⽤的单词count.extend(collections.Counter(text_words).most_common(max_vocabulary_size - 1))# Remove samples with less than 'min_occurrence' occurrences#删除⼩于'min_occurrence'的样本#删除出现次数⼩于'min_occurrence'的样本for i in range(len(count) - 1, -1, -1):if count[i][1] < min_occurrence:count.pop(i)else:# The collection is ordered, so stop when 'min_occurrence' is reachedbreak# Compute the vocabulary sizevocabulary_size = len(count)# Assign an id to each wordword2id = dict()for i, (word, _)in enumerate(count):word2id[word] = idata = list()unk_count = 0for word in text_words:# Retrieve a word id, or assign it index 0 ('UNK') if not in dictionaryindex = word2id.get(word, 0)if index == 0:unk_count += 1data.append(index)count[0] = ('UNK', unk_count)id2word = dict(zip(word2id.values(), word2id.keys()))print("Words count:", len(text_words))print("Unique words:", len(set(text_words)))print("Vocabulary size:", vocabulary_size)print("Most common words:", count[:10])data_index = 0# Generate training batch for the skip-gram modeldef next_batch(batch_size, num_skips, skip_window):global data_indexassert batch_size % num_skips == 0assert num_skips <= 2 * skip_windowbatch = np.ndarray(shape=(batch_size), dtype=np.int32)labels = np.ndarray(shape=(batch_size, 1), dtype=np.int32)# get window size (words left and right + current one)span = 2 * skip_window + 1buffer = collections.deque(maxlen=span)if data_index + span > len(data):data_index = 0buffer.extend(data[data_index:data_index + span])data_index += spanfor i in range(batch_size // num_skips):context_words = [w for w in range(span) if w != skip_window]words_to_use = random.sample(context_words, num_skips)for j, context_word in enumerate(words_to_use):batch[i * num_skips + j] = buffer[skip_window]labels[i * num_skips + j, 0] = buffer[context_word]if data_index == len(data):buffer.extend(data[0:span])data_index = spanelse:buffer.append(data[data_index])data_index += 1# Backtrack a little bit to avoid skipping words in the end of a batchdata_index = (data_index + len(data) - span) % len(data)return batch, labels# Input dataX = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None])# Input labelY = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, 1])# Ensure the following ops & var are assigned on CPU# (some ops are not compatible on GPU)with tf.device('/cpu:0'):# Create the embedding variable (each row represent a word embedding vector)embedding = tf.Variable(tf.random_normal([vocabulary_size, embedding_size]))# Lookup the corresponding embedding vectors for each sample in XX_embed = tf.nn.embedding_lookup(embedding, X)# Construct the variables for the NCE lossnce_weights = tf.Variable(tf.random_normal([vocabulary_size, embedding_size]))nce_biases = tf.Variable(tf.zeros([vocabulary_size]))# Compute the average NCE loss for the batchloss_op = tf.reduce_mean(tf.nn.nce_loss(weights=nce_weights,biases=nce_biases,labels=Y,inputs=X_embed,num_sampled=num_sampled,num_classes=vocabulary_size))# Define the optimizeroptimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate)train_op = optimizer.minimize(loss_op)# Evaluation# Compute the cosine similarity between input data embedding and every embedding vectors X_embed_norm = X_embed / tf.sqrt(tf.reduce_sum(tf.square(X_embed)))embedding_norm = embedding / tf.sqrt(tf.reduce_sum(tf.square(embedding), 1, keepdims=True)) cosine_sim_op = tf.matmul(X_embed_norm, embedding_norm, transpose_b=True)# Initialize the variables (i.e. assign their default value)init = tf.global_variables_initializer()with tf.Session() as sess:# Run the initializersess.run(init)# Testing datax_test = np.array([word2id[w] for w in eval_words])average_loss = 0for step in range(1, num_steps + 1):# Get a new batch of databatch_x, batch_y = next_batch(batch_size, num_skips, skip_window)# Run training op_, loss = sess.run([train_op, loss_op], feed_dict={X: batch_x, Y: batch_y})average_loss += lossif step % display_step == 0 or step == 1:if step > 1:average_loss /= display_stepprint("Step " + str(step) + ", Average Loss= " + \"{:.4f}".format(average_loss))average_loss = 0# Evaluationif step % eval_step == 0 or step == 1:print("Evaluation...")sim = sess.run(cosine_sim_op, feed_dict={X: x_test})for i in range(len(eval_words)):top_k = 8 # number of nearest neighborsnearest = (-sim[i, :]).argsort()[1:top_k + 1]log_str = '"%s" nearest neighbors:' % eval_words[i]for k in range(top_k):log_str = '%s %s,' % (log_str, id2word[nearest[k]])print(log_str)6. 运⾏结果。

word2vec原理总结

word2vec原理总结word2vector，顾名思义，就是将语料库中的词转化成向量，以便后续在词向量的基础上进⾏各种计算。

最常见的表⽰⽅法是counting 编码。

假设我们的语料库中是如下三句话：I like deep learningI like NLPI enjoy flying利⽤counting编码，我们可以绘出如下矩阵：假设语料库中的单词数量是N，则上图矩阵的⼤⼩就是N*N，其中的每⼀⾏就代表⼀个词的向量表⽰。

如第⼀⾏0 2 1 0 0 0 0是单词I的向量表⽰。

其中的2代表I这个单词与like这个词在语料库中共同出现了2次。

但是这种办法⾄少有三个缺陷：1是词语数量较⼤时，向量维度⾼且稀疏，向量矩阵巨⼤⽽难以存储2是向量并不包含单词的语义内容，只是基于数量统计。

3是当有新的词加⼊语料库后，整个向量矩阵需要更新尽管我们可以通过SVD来降低向量的维度，但是SVD本⾝却是⼀个需要巨⼤计算量的操作。

很明显，这种办法在实际中并不好⽤。

我们今天学习的skip gram算法可以成功克服以上三个缺陷。

它的基本思想是⾸先将所有词语进⾏one-hot编码，输⼊只有⼀个隐藏层的神经⽹络，定义好loss后进⾏训练，后⾯我们会讲解如何定义loss，这⾥暂时按下不表。

训练完成后，我们就可以⽤隐藏层的权重来作为词的向量表⽰！！这个思想乍听起来很神奇是不是？其实我们早就熟悉它了。

auto-encoder时，我们也是⽤有⼀个隐藏层的神经⽹络进⾏训练，训练完成后，丢去后⾯的output层，只⽤隐藏层的输出作为最终需要的向量对象，藉此成功完成向量的压缩。

Word2Vec⼯作流程Word2Vec有两种训练⽅法，⼀种叫CBOW，核⼼思想是从⼀个句⼦⾥⾯把⼀个词抠掉，⽤这个词的上⽂和下⽂去预测被抠掉的这个词；第⼆种叫做Skip-gram，和CBOW正好反过来，输⼊某个单词，要求⽹络预测它的上下⽂单词。

下⾯以Skip-gram为例介绍，1、word2Vec只是⼀个三层的神经⽹络。

word2vec和doc2vec词向量表示

word2vec和doc2vec词向量表⽰Word2Vec 词向量的稠密表达形式（⽆标签语料库训练）Word2vec中要到两个重要的模型，CBOW连续词袋模型和Skip-gram模型。

两个模型都包含三层：输⼊层，投影层，输出层。

1.Skip-Gram神经⽹络模型（跳过⼀些词）skip-gram模型的输⼊是⼀个单词wI，它的输出是wI的上下⽂wO,1,...,wO,C，上下⽂的窗⼝⼤⼩为C。

举个例⼦，这⾥有个句⼦“I drive my car to the store”。

我们如果把”car”作为训练输⼊数据，单词组{“I”, “drive”, “my”, “to”, “the”, “store”}就是输出。

所有这些单词，我们会进⾏one-hot编码2.连续词袋模型（Continuos Bag-of-words model）CBOW模型是在已知当前词w(t)的上下⽂w(t-2),w(t-1),w(t+1),w(t+2)的前提下预测当前词w(t)Hierarchical Softmax 实现加速。

3.传统的神经⽹络词向量语⾔模型DNN，⾥⾯⼀般有三层，输⼊层（词向量），隐藏层和输出层（softmax层：要计算词汇表中所有词softmax概率）。

⾥⾯最⼤的问题在于从隐藏层到输出的softmax层的计算量很⼤，因为要计算所有词的softmax概率，再去找概率最⼤的值。

word2vec也使⽤了CBOW与Skip-Gram来训练模型与得到词向量，但是并没有使⽤传统的DNN模型。

最先优化使⽤的数据结构是⽤霍夫曼树来代替隐藏层和输出层的神经元，霍夫曼树的叶⼦节点起到输出层神经元的作⽤，叶⼦节点的个数即为词汇表的⼩⼤。

⽽内部节点则起到隐藏层神经元的作⽤体如何⽤霍夫曼树来进⾏CBOW和Skip-Gram的训练我们在下⼀节讲，这⾥我们先复习下霍夫曼树。

霍夫曼树的建⽴其实并不难，过程如下：(节点权重可看作词频) 输⼊：权值为(w1,w2,...wn)的n个节点输出：对应的霍夫曼树1）将(w1,w2,...wn)看做是有n棵树的森林，每个树仅有⼀个节点。

word2vec及其python实现

word2vec及其python实现词的向量化就是将⾃然语⾔中的词语映射成是⼀个实数向量，⽤于对⾃然语⾔建模，⽐如进⾏情感分析、语义分析等⾃然语⾔处理任务。

下⾯介绍⽐较主流的两种词语向量化的⽅式：第⼀种即One-Hot编码，，是⼀种基于词袋(bag of words)的编码⽅式。

假设词典的长度为 N 即包含 N 个词语，并按照顺序依次排列。

One-Hot 编码将词语表⽰成长度为 N 的向量，每⼀向量分量代表词典中的⼀个词语，则 One-Hot 编码的词语向量只有⼀位分量值为 1。

假设词语在词典中的位置为 k，那么该词语基于 One-Hot 编码的词语向量可表⽰为第 k 位值为 1，其他位全为 0 的向量。

这种⽅式很容易理解，⽐如：假设我们有词典{今天，我，不想，去，上课，因为，我，是，⼩宝宝}，那么句⼦“今天我不想去上课”就可以表⽰为”[1,1,1,1,1,0,0,0,0],“因为我是⼩宝宝”就可以表⽰为[0,0,0,0,0,1,1,1,1]。

这种编码⽅式简单明了。

但是也具有明显的问题：未能考虑词语之间的位置顺序关系；⽆法表达词语所包含的语义信息；⽆法有效地度量两个词语之间的相似度；具有维度灾难。

⾸先，我们最后得到的向量只能表⽰每个词语的存在关系，⽐如[1,1,1,1,1,0,0,0,0]不仅可以表⽰“今天我不想去上课”，还可以表⽰“我不想今天去上课”，这种词语位置顺序的差别有时带来的灾难是巨⼤了，甚⾄会出现“我是你爸爸”和“你是我爸爸”傻傻分不清楚的现象；此外，我们这个粗糙的模型将每个词语都看成是对等的位置，主谓宾定状补完全分不开，语义信息完全被掩藏了；当词典过⼤时也会带来纬度灾难，我们可能⽤到的词语或许成千上万个，我们采⽤成千上万维度的向量来表⽰⼀个简简单单的句⼦显然是不明智的。

第⼆种是word2vec。

该模型是以⽆监督⽅式从海量⽂本语料中学习富含语义信息的低维词向量的语⾔模型，word2vec 词向量模型将单词从原先所属的空间映射到新的低维空间，使得语义上相似的单词在该空间内距离相近，word2vec 词向量可以⽤于词语之间相似性度量，由于语义相近的词语在向量⼭空间上的分布⽐较接近，可以通过计算词向量间的空间距离来表⽰词语间的语义相似度，因此 word2vec 词向量具有很好的语义特性。

Tensorflow机器学习--图文理解Word2Vec

Tensorflow机器学习--图文理解Word2Vec 由于本人初学机器学习&Tensorflow，文章中若有错误，希望评论指出，不胜感谢。

一、Word2Vec问题是什么?416BA7CE-4342-4835-85DA-D0789F3A25D7.png二、从实例代码中学习起初看了网上很多资料，关于 Word2Vec 真心学的云里雾里。

在 Tensorflow 中 Vector Representations of Words 字词的向量表示这一章卡了很久。

于是我尝试看word2vec_basic.py的源码来理解一下Word2Vec最简单的实现。

看完200多行的源码， Tensorflow 自身的注释就关于Word2Vec实例总结为6步:1. 下载数据2. 将原词汇数据转换为字典映射3. 为 skip-gram模型建立一个扫描器4. 建立并训练 skip-gram 模型5. 开始训练模型6. 结果可视化这里忽视第六步，从第1步到第5步，我将使用图片和一些代码来贯通Word2Vec整个过程。

首先打开下载进来的word词汇数据，由于是无监督学习，并没有标签，就只是整整100M大小文本数据。

这是第一步下载得到的数据:0A4FB7AE-6C56-4960-97EC-86948F7613EF.png然后开始第二步将原词汇数据转换为字典映射，比如我取出这段文本的头一句，它会进行如下变换：01E9A1B7-D990-4298-A303-967415F420FC.png现在我们的词汇文本变成了用数字编号替代的格式以及词汇表和逆词汇表。

逆词汇只是编号为key,词汇为value。

接着开始第三步，为skip-gram 模型建立一个扫描器,首先看一下扫描器函数: def generate_batch(batch_size, num_skips, skip_window):batch_size是指一次扫描多少块，skip_window为左右上下文取词的长短，num_skips输入数字的重用次数。

word2vec原理

word2vec原理Word2Vec是一种用于词嵌入的算法，它能够将单词转化为向量表示。

这个算法通过分析大量的文本语料库来学习单词的语义和上下文关系。

Word2Vec的基本原理是通过训练一个神经网络模型，模型的输入是一个单词，输出是该单词的上下文词。

模型的目标是在给定一个单词的情况下，预测它周围的单词。

这个过程会迭代多次，通过不断地调整模型的参数来提高预测准确性。

在训练过程中，每个单词都被表示为一个唯一的向量。

这些向量被设计成能够捕捉单词之间的语义相似性。

意思相近的词在向量空间中会有较近的距离，而意思不相近的词则会有较远的距离。

通过这种方式，我们可以利用这些向量来比较和分析不同单词之间的关系。

Word2Vec的核心思想是使用上下文来定义单词的含义。

同一个上下文中出现的单词通常具有相似的语义。

例如，在句子"我爱吃苹果"中，"我"和"吃"在语义上可能更相关，因为它们在同一个上下文中出现。

通过分析大量的文本数据，在模型中会提取出这种语义关系，从而将相关的单词聚集在一起。

使用Word2Vec算法可以获得训练好的词向量模型。

这些词向量可以应用于各种自然语言处理任务，如情感分析、文本分类和机器翻译等。

通过将单词转化为向量表示，我们可以更方便地进行计算和分析，从而提高这些自然语言处理任务的效果。

总的来说，Word2Vec是一种基于神经网络的词嵌入算法，通过分析大量文本数据来学习单词的语义和上下文关系。

它的核心思想是利用上下文来定义单词的含义，并将单词转化为向量表示。

这种词向量模型可以应用于各种自然语言处理任务，从而提高它们的效果。

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word embedding
“cat” = P(· |cat)
W fur fish meow car
How to train?
Input:
w0 contex t the quick brown fox jumped over the lazy dog
context
{brown, jumped}
{brown, fox, over, the}
Demo 1: word2vec
dataset: https:///open?id=0B27ghKdkaWv-amZDQWtQRElsUDA word2vec.py: https:///open?id=0B27ghKdkaWv-ZGlSMjdHSUlPdFU
Firth, J.R. (1957). A synopsis of linguistic theory 1930-1955
Suppose we read the word “cat”. What is the probability P(w|cat) that we’ll read the word w nearby?
• Define graph • Variables • Inputs/labels • Loss • Optimizer • Run session • Initial variables • Define feed_dict • Session.run
Step 5: Begin training.
window w0
1
2
fox
jumped
Predict company context: P(context|w)
Skip-gram model
W
W’
cat
W
Tensorflow Review
• Build dataset Step 1: Download the data. Step 2: Build the dictionary(word->int32). Step 3: Function to generate a training batch. Step 4: Build and train a skip-gram model.
What is word2vec?
vec(woman) - vec(man) ≈ vec(queen) - vec(king)
人生= 0.5 0.7 -0.8 0.3 -0.4
Distributional Hypothesis in linguistics: ‘a word is characterized by the company it keeps’.
Exercise
• 共七題
Run!
Before: Loss = 295.61 Nearest to seven: ozzy, gringo, idiomatic, hydrolysis….
After: Loss = 4.687 Nearest to five: four, six, three, sevenf
• word2vec_answer.py: https:///open?id=0B27ghKdkaWvc2lfSUZlM1dwS1k • Deep Learning, Ali Ghodsi, University of Waterloo https://uwaterloo.ca/data-science/sites/ca.datascience/files/uploads/files/word2vec.pdf • Tensorflow documentation, Vector Representations of Words https:///tutorials/word2vec • Demo code modified from: https:///code/tensorflow/examples/tutorials/word2vec/wor d2vec_basic.py • Word2Vec Tutorial - The Skip-Gram Model /2016/04/19/word2vec-tutorial-the-skip-gram-model/ • Word2Vec Tutorial Part I: The Skip- Gram Model