wrord2vec损失函数
时间: 2023-12-30 21:21:33 浏览: 20
Word2Vec是一种用于将单词嵌入到低维空间中的技术,它使用神经网络来学习单词之间的关系。Word2Vec的损失函数是负对数似然函数,它的目标是最小化预测错误的概率。具体来说,Word2Vec使用两种不同的模型:连续词袋模型(CBOW)和Skip-gram模型。在CBOW模型中,模型试图根据上下文单词来预测当前单词,而在Skip-gram模型中,模型试图根据当前单词来预测上下文单词。在这两种模型中,损失函数都是负对数似然函数,它的形式如下:
$$J(\theta)=-\frac{1}{T}\sum_{t=1}^{T}\sum_{-c\le j\le c,j\neq 0}log\ p(w_{t+j}|w_t;\theta)$$
其中,$w_t$是当前单词,$w_{t+j}$是上下文单词,$c$是上下文窗口的大小,$T$是训练集中的单词总数,$\theta$是模型参数。该损失函数的目标是最小化预测错误的概率,即最大化正确预测的概率。
下面是一个使用Python实现Word2Vec的示例代码:
```python
from gensim.models import Word2Vec
sentences = [['this', 'is', 'the', 'first', 'sentence', 'for', 'word2vec'],
['this', 'is', 'the', 'second', 'sentence'],
['yet', 'another', 'sentence'],
['one', 'more', 'sentence'],
['and', 'the', 'final', 'sentence']]
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)
print(model)
```