skip-gram与负采样_噪声对比工具(负采样损失)是skip-gram内的吗

1. skip-gram模型

skip-gram是word2vec中的主要模型之一（另一个模型是CBOW）。简单来说，CBOW是给定上下文，来预测input-word；而skip-gram是给定input-word，来预测上下文。

下面我们来理解skip-gram模型。首先，给定句子如下

The man who passes the sentence should swing the sword.-

选择passes为中心词，window-size设置为3，则训练过程如下图

通过该图可以大致理解skip-gram的过程。

2. 为什么需要负采样

通过上图可知，skip-gram中需要使用softmax来计算语料中各个词出现的概率。并且字典的大小决定了神经网络的权重也会很大，更新权重非常耗时。

这是一个非常耗时的计算。一般语料中都有几千万个单词，计算量非常的大，所以才要引入负采样来降低计算量。

3. 负采样具体过程

负采样（Negative Sampling）是构造了一个新的有监督学习问题：给定两个单词，比如orange和juice，去预测这是否是一对上下文词-目标词对（context-target），即是否这两个词会在一句话中相连出现，这也是一个二分类问题。

负采样其实是改变了1中的整个数据构建-训练过程的，他的具体过程如下：

1. 假设给定一个text

• I want a glass of orange juice to go along with my cereal.

2. 通过对这个text中的词对进行采样，组成正负样本对

• 假设当前采样到单词 orange，则juice与其组成正样本对，在下表中标记为1
• 负样本对可以从字典中随机选择
• 假设当前采样到单词 orange，则king与其组成负样本对，在下表中标记为0
• 对于一个正样本对，要随机在字典中选择k个负样本，这里k取值为4（数据集越小，k越大）

3. 接下来，构造一个有监督学习任务

• 输入两个单词，比如orange和juice
• 输出他们是否属于context-target

要解决这个任务，我们有很多种训练方式，比如

（1）. 用上一步构建的所有语料来训练一个复杂神经网络，输入context，输出其与字典中各个词是否为context-target的概率。但这样的做法，训练模型的代价很高。

（2）训练很多个二分类器，每个二分类器只需要计算给定context与k+1个词是否属于context-target。这样做的优点在于，每个二分类器都很容易计算，所以这比计算一个很大的softmax代价要低。

所以我们选择（2）进行训练，每个二分类器（logistic），只需要输入k+1个词。比如对句子中的每一个词（选中某一个词作为context），进行训练时，给定的数据集为上面2中所示。

就是对orange训练一个二分类器，其输入为（juice,king,book,the,off），输出为target（1,0,0,0,0）。此时只更新网络中对应部分的权重，其他部分的权重不更新。

4. 总结

所谓负采样，就是你有一个正样本，比如orange和juice，然后你再随机采用得到k个负样本，比如orange和king。最终对每个context（比如这里是orange）按照“训练一个小型二分类器”的思路来更新网络中对应部分的权重。

5. 参考

• Andrew Ng Sequence Models video
• https://zhuanlan.zhihu.com/p/39684349
• https://www.jianshu.com/p/ed15e2adbfad