word2vec的算法原理
时间: 2023-10-21 19:57:41 浏览: 83
word2vec数学原理
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Word2Vec是一种将自然语言中的词语表示为向量的技术,它可以将每个词语映射到一个高维空间中的向量,使得词语之间的相似度可以通过向量之间的距离来衡量。Word2Vec主要包括两种模型:Skip-Gram和CBOW。
1. Skip-Gram模型
Skip-Gram模型是一种将中心词映射到周围词的模型。它的训练过程是:给定中心词,预测周围词的概率。具体地,对于一个长度为T的文本序列,将每个词表示为一个One-Hot向量,然后将这些One-Hot向量输入到神经网络中。神经网络的输入层包含T个神经元,每个神经元对应一个词的One-Hot向量。中间层是隐藏层,它的神经元数量通常比输入层小得多,一般为几百至几千个。输出层也是T个神经元,每个神经元对应一个词的One-Hot向量,它们的激活值表示对应词是中心词的概率。Skip-Gram模型的目标是最大化所有中心词预测周围词的概率之和。
2. CBOW模型
CBOW模型是一种将周围词映射到中心词的模型。它的训练过程是:给定周围词,预测中心词的概率。与Skip-Gram模型类似,CBOW模型的输入层包含周围词的One-Hot向量,中间层是隐藏层,输出层包含一个神经元,它的激活值表示中心词的概率。CBOW模型的目标是最大化所有周围词预测中心词的概率之和。
在训练过程中,Word2Vec使用梯度下降算法来更新神经网络的权重和偏置,以最小化损失函数。最终得到的词向量可以用于各种自然语言处理任务,如文本分类、语言模型等。
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