Word2Vec深度解析:从NNLM到高效训练策略
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更新于2024-08-05
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"本文主要介绍了Word2Vec模型,它是Google在2013年提出的一种自然语言处理(NLP)工具,旨在将大量单词高效、高质量地转化为向量表示。Word2Vec受到Bengio在2003年提出的NNLM(Neural Network Language Model)模型的启发,但通过简化和优化提高了训练效率。文章详细阐述了Word2Vec的模型结构、训练策略以及与NNLM的关系。"
Word2Vec模型的核心在于通过神经网络将单词转换为低维向量,使得语义相似的词在向量空间中的距离更近,同时能够保持一些线性关系,如“国王 - 男人 + 女人 = 国王”。这种向量表示方法对于许多NLP任务非常有用,如词性标注、情感分析、机器翻译等。
模型的构建基于两个关键思想:一是分布式假设,即上下文相似的词具有相近的语义;二是简化NNLM模型以提高训练效率。Word2Vec有两种训练策略:Continuous Bag of Words (CBOW) 和 Skip-Gram。在CBOW中,模型尝试使用上下文词来预测中心词,而Skip-Gram则是反过来,用中心词预测其上下文词。这两种方法都旨在捕捉词汇之间的上下文关联。
在NNLM模型中,有三个主要层次:映射层、隐藏层和Softmax输出层。映射层通过一个共享权重矩阵将One-Hot编码的词转化为词向量,隐藏层使用tanh激活函数,Softmax层则将向量映射到概率分布。然而,由于庞大的参数空间,训练速度较慢。Mikolov的改进包括:
1. 舍弃隐藏层,这大大减少了计算量。
2. 将上下文词向量求和代替NNLM的拼接操作,降低了模型复杂度。
3. 引入Hierarchical Softmax和Negative Sampling策略,以减少Sigmoid函数的计算成本。Hierarchical Softmax使用二叉树结构来快速计算概率,Negative Sampling则是在训练时随机选择一些负样本,简化了优化过程。
通过这些优化,Word2Vec能够在大规模数据集上快速训练出高质量的词向量,为后续的NLP任务提供了强大的基础。
2020-07-29 上传
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