Word2Vec： Continuous Bag-of-Words 模型解析

"word2vec 2 bow - 深入理解连续词袋模型在自然语言处理中的应用" 在自然语言处理（NLP）领域，word2vec是一种强大的工具，用于学习单词的分布式表示，即词向量。词向量能够捕获词汇之间的语义和语法关系，使得计算机能够更好地理解和处理文本数据。本资源主要讨论的是word2vec的第二种模型：连续词袋模型（Continuous Bag-of-Words, CBOW）。 CBOW模型是在skip-gram模型的基础上构建的，尽管它们的工作原理有相似之处，但存在明显的差异。skip-gram模型试图预测一个单词的上下文词，而CBOW模型则相反，它尝试根据上下文词来预测中心词。这种反转使得CBOW在处理大数据集时通常比skip-gram更快，因为它在训练过程中并行化计算的可能性更大。 在CBOW模型中，输入层由输入上下文单词的一组独热编码（one-hot encoded）向量组成，这些向量对应于一个预定义的窗口大小和词汇表大小。例如，如果窗口大小是5，词汇表大小是V，那么输入层将包含C=2*window_size=10个单词的独热编码向量。 隐藏层是一个N维向量，通常N远小于V，这使得模型能够高效地学习，并且能捕捉到词汇之间的潜在关系。隐藏层与输入层通过一个权重矩阵W1连接，这个矩阵的维度是V×N。同样，隐藏层通过另一个权重矩阵W2与输出层连接，输出层是预测的单词，也是一个独热编码向量，维度为N×V。 前向传播（forward propagation）过程如下：首先，输入层的独热编码向量与权重矩阵W1相乘，得到隐藏层的激活值。然后，隐藏层的激活值与权重矩阵W2相乘，得到所有可能输出单词的概率分布。模型的训练目标是最大化正确单词的概率。 在训练过程中，使用反向传播算法和随机梯度下降优化损失函数，通常是交叉熵损失。通过迭代优化权重矩阵，模型逐渐学会将上下文单词映射到有意义的词向量空间，使得相似上下文的词具有相近的向量表示，从而实现对单词语义的捕捉。 总结来说，CBOW模型是word2vec的一种重要实现方式，它利用上下文信息来预测中心词，通过学习词向量来揭示词汇间的语义关联。在实际应用中，CBOW模型因其效率和效果，常被用作基础工具，用于各种NLP任务，如文本分类、情感分析、信息检索等。