Skip-gram 的算法描述
时间: 2023-06-27 20:03:56 浏览: 61
Skip-gram 是一种用于训练词向量的算法,其主要思想是通过给定一个中心词,预测它周围的词出现的概率,从而学习得到每个词的向量表示。
具体来说,Skip-gram 的算法步骤如下:
1. 初始化词向量:对于一个给定的词汇表,为每个词随机分配一个向量(通常是一个较小的固定维度)。
2. 从语料库中选取中心词:从语料库中随机选择一个中心词 w,假设该词在语料库中的位置为 t。
3. 随机选取一个窗口大小 k:在 t 前后随机选择一个窗口大小为 k 的区间,假设该区间为 [t-k, t+k]。
4. 随机选取一个上下文词 c:在区间 [t-k, t+k] 中随机选择一个上下文词 c,假设该词在语料库中的位置为 t'。
5. 计算条件概率:计算给定中心词 w 的条件下,上下文词 c 出现的概率。具体地,可以使用 softmax 函数将每个词的向量表示与一个权重矩阵相乘并加上偏置项,得到每个词作为上下文词的概率分布。即:
P(c|w) = softmax(v_c * v_w + b_c)
其中,v_c、v_w 分别表示上下文词 c 和中心词 w 的向量表示,b_c 表示上下文词 c 的偏置项。
6. 更新词向量:通过最大化上下文词的条件概率,更新中心词和上下文词的词向量表示。具体地,可以使用梯度下降算法,将误差对词向量的导数作为更新量,用于更新词向量。即:
Δv_w = α * (P(c|w) - y) * v_c
Δv_c = α * (P(c|w) - y) * v_w
其中,α 为学习率,y 为上下文词 c 是否出现的标签(1 表示出现,0 表示未出现)。
7. 重复以上步骤:重复执行上述步骤,直到所有的词向量收敛或达到预定的迭代次数。
Skip-gram 算法的核心思想是通过预测中心词周围的上下文词来学习每个词的向量表示,从而实现词向量的训练。该算法在处理大规模语料库时具有较高的效率和准确性,因此被广泛应用于自然语言处理领域。
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