Python自然语言处理—词嵌入 word2vec_python使用word2vec计算词嵌入

Python自然语言处理这本书后几章感觉更偏向一些文法知识，我简单读了一下放弃了。现在开始学

https://github.com/yandexdataschool/nlp_course，本章将介绍第一周的内容——词嵌入。

一 Word Embedding

词如何转为向量呢？最简单的方法就是维护一个长的词典，使用one-hot来表示一个词,吃饭 [0,0,0,0,1,...,0,0,0]。基于这样的词向量，句子向量可以通过简单的词向量累加获得，接着就可以用句向量去做一些文本分类。

one-hot的词向量有两个缺点

1,矩阵稀疏，如果词典长100,000，那么每个词向量其实长度是10万，能否找到一种方法将长度10万的词向量嵌入到低纬度的空间中呢？这也是词嵌入名字的由来。

2,忽视了词与词之间的关系。例如番茄和西红柿其实是一个意思，英国+首都和伦敦是一个意思。如何将这种关系体现在词向量中呢？

词嵌入的方法有很多，可以通过矩阵分解来完成也可以通过机器学习来完成，下面介绍Google推出的word2vec的词嵌入方法。

二 word2vec

1. 分布相似性原理

首先模型是建立在分布相似性理论上的，即相似的词上下文也是相似的。所以‘喜欢’和‘讨厌’最终训练的词向量是相似的，当然数据量足够大，数据样本质量足够高可以训练出 ‘喜欢’和‘讨厌’的词向量之间差一个否定词的向量，就是这么神奇。网上常用的例子是国王-男性+女性 = 王后。

2. word2vec有两种模型SG和CBOW

Skip-gram的核心思想是用当前词预测上下文，如下图所示。有人会问input是词，output是上下文，那么我们需要的词向量呢？