word2vec在怎样的样本中需要负采样

word2vec在大规模语料库中训练时，由于词汇量巨大，会导致计算量非常大，因此需要进行负采样来减少计算量。具体来说，对于每个正样本，需要从词汇表中随机选择一些负样本，使得正样本和负样本的比例在一定范围内，然后只对这些样本进行训练。这样可以减少计算量，同时也可以提高模型的准确性。

相关问题

Word2Vec为什么需要负采样

Word2Vec需要负采样是为了解决训练过程中的效率问题。在传统的Skip-gram模型中，每个目标词都需要计算其上下文中所有词的概率，这个计算量非常大。而负采样则是通过随机采样一些负样本来代替计算所有词的概率，从而大大降低了计算量，提高了训练效率。

中文word2vec词向量

中文的Word2Vec词向量是一种用于表示中文词语的向量空间模型。Word2Vec模型是由Google研发的一种基于神经网络的词嵌入方法，它可以将词语映射到一个连续的向量空间中，使得具有相似语义的词语在向量空间中距离较近。

在中文中，Word2Vec通常使用分词工具（如jieba）将文本分割成词语序列，然后将这些词语作为训练样本输入到Word2Vec模型中进行训练。训练完成后，每个词语都会有一个对应的向量表示，这些向量可以用于计算词语之间的相似度、进行聚类分析、构建语义搜索引擎等。

中文Word2Vec模型的训练数据可以使用大规模的中文语料库，如维基百科、新闻语料等。训练过程中的参数设置和英文Word2Vec模型类似，包括词向量维度、窗口大小、负采样等。

总之，中文Word2Vec词向量是一种用于表示中文词语语义的向量表示方法，它可以帮助我们在自然语言处理任务中进行词义相似度计算、文本分类、情感分析等任务。