word2vec_word2vec降采样公式

https://www.cnblogs.com/pinard/p/7249903.html  3/4 很好

4. Negative Sampling负采样方法

　　　　现在我们来看看如何进行负采样，得到neg个负例。word2vec采样的方法并不复杂，如果词汇表的大小为VV,那么我们就将一段长度为1的线段分成VV份，每份对应词汇表中的一个词。当然每个词对应的线段长度是不一样的，高频词对应的线段长，低频词对应的线段短。每个词ww的线段长度由下式决定：

len(w)=count(w)∑u∈vocabcount(u)len(w)=count(w)∑u∈vocabcount(u)

　　　　在word2vec中，分子和分母都取了3/4次幂如下：

len(w)=count(w)3/4∑u∈vocabcount(u)3/4len(w)=count(w)3/4∑u∈vocabcount(u)3/4

　　　　在采样前，我们将这段长度为1的线段划分成MM等份，这里M>>VM>>V，这样可以保证每个词对应的线段都会划分成对应的小块。而M份中的每一份都会落在某一个词对应的线段上。在采样的时候，我们只需要从MM个位置中采样出negneg个位置就行，此时采样到的每一个位置对应到的线段所属的词就是我们的负例词。

　　　　在word2vec中，MM取值默认为108108。

 

 

原理

Word2Vec作为神经概率语言模型的输入，其本身其实是神经概率模型的副产品，是为了通过神经网络学习某个语言模型而产生的中间结果。具体来说，某个语言模型指的是“CBOW”和“Skip-gram”。具体学习过程会用到两个降低复杂度的近似方法-Hierarchical Softmax或Negative Sampling。两个模型乘以两种方法，一共有四种实现。

Word2Vec得到以该词作为背景词和中心词的两组词向量。我们会使用连续词袋模型的背景词向量，使用跳字模型的中心词向量。

预备知识

sigmoid函数

逻辑回归

Bayes公式：语言模型P(Text)，声学模型P(Voice|Text)，语音识别P(Text|Voice)由前两个模型利用Bayes公式推导出来。

Huffman编码：Huffman树、Huffman树的构造、Huffman编码

语言模型

什么是统计语言模型呢？通俗地说，统计