解决词相似度问题：深入理解Word2Vec与Skip-Gram模型

L24word2vec 是一种词嵌入技术，用于解决传统one-hot编码在表示词汇相似度方面的不足。one-hot向量虽然构造简单，但不能准确反映词语间的语义关联，例如通过余弦相似度衡量。Word2Vec的提出旨在捕捉词语的语义信息，通过在大规模文本语料库上进行预训练，生成的词向量能够更好地表达词与词之间的相似性和类比关系。 Word2Vec模型基于两种不同的概率模型设计： 1. Skip-Gram 跳字模型（Continuous Bag-of-Words, CBOW 的变体）：这个模型假设背景词（wo）是由中心词（wc）生成的，其目的是计算 P(wo|wc)。在这种模型中，模型的目标是预测给定上下文中的目标词，如 "P(w_o \mid w_c)"，其中 wc 是中心词，wo 是可能的上下文中词。 2. CBOW 连续词袋模型：与 Skip-Gram 相反，CBOW 假设中心词由背景词生成，即计算 P(wc|Wo)，其中 Wo 是包含所有背景词的集合。这个模型关注的是给定一组词预测中央词。 在实现过程中，L24word2vec着重于Skip-Gram模型，因为CBOW的实现方法相似。训练过程需要一个大型自然语言语料库，例如经典的PTB（Penn Treebank）数据集，它包含了《华尔街日报》文章的样本，被划分为训练、验证和测试集。训练集文件如 `ptb.train.txt` 中包含了一系列单词，例如 "aerbanknoteberlitzcallowaycentrustcluettfro"，模型会学习这些单词之间的关系并生成词向量。 为了训练模型，代码导入了必要的库，如PyTorch等，并定义了数据加载、模型构建、损失函数以及负采样等关键步骤。整个过程涉及到数据预处理、模型训练迭代、评估指标和优化器的选择。通过这种方法，Word2Vec能够学习到词汇在连续空间中的分布，这对于诸如词义消歧、同义词检测和机器翻译等自然语言处理任务非常有价值。