Word2Vec为什么需要负采样
时间: 2023-04-01 17:00:27 浏览: 119
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。
相关问题
word2vec负采样代码
Word2Vec负采样的代码可以在Gensim库中找到。下面是一个简单的示例:
```
from gensim.models import Word2Vec
# 加载语料
sentences = [["cat", "say", "meow"], ["dog", "say", "bark"]]
# 训练模型
model = Word2Vec(sentences, negative=5, hs=0, sg=1)
```
在这里,我们使用了负采样(negative = 5)来训练模型。您可以根据需要调整负采样数量的大小。
如果需要了解更多关于Word2Vec和Gensim的细节,请参阅Gensim的文档。
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。