CBOW词向量模型
词向量概念
词向量概念定义词向量（word vector）是将词语表示为实数向量的一种方法。
它通过将每个词映射到一个高维空间中的向量，使得具有相似语义的词在空间中距离较近。
这种表示方式可以捕捉到词语之间的关联性和语义信息，为自然语言处理任务提供了基础。
重要性1.解决稀疏性问题：传统的文本表示方法，如one-hot编码，会将每个词表示为一个独立的向量，导致维度过高且稀疏。
而词向量可以将高维稀疏的表示转换为低维稠密的表示，更好地捕捉了词语之间的关系。
2.提供了语义信息：通过训练模型得到的词向量，可以反映出词汇之间的相似性和关联性。
例如，在训练好的模型中，“king”和”queen”、“man”和”woman”之间的距离应该是相近的。
这样一来，在进行自然语言处理任务时，可以利用这些语义信息来提升模型性能。
3.降低计算复杂度：使用词向量能够减少计算的复杂度。
在传统的文本表示方法中，计算两个向量之间的相似度需要进行高维向量的点积运算，而使用词向量后，可以通过计算两个低维向量之间的距离来评估其相似性，大大降低了计算复杂度。
应用词向量在自然语言处理领域有着广泛的应用。
1. 文本分类在文本分类任务中，词向量可以作为输入特征，帮助模型捕捉文本中的语义信息。
通过将文本中每个词映射为对应的词向量，并将这些词向量进行平均或拼接操作，可以得到一个固定长度的特征表示。
这样一来，就可以使用传统机器学习算法或深度学习模型对文本进行分类。
2. 语义相似度计算词向量能够衡量两个词之间的语义相似度。
通过计算两个词向量之间的距离（如欧氏距离、余弦相似度等），可以评估出它们之间的相似程度。
这在机器翻译、问答系统等任务中非常有用。
3. 命名实体识别命名实体识别是指从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构等。
利用词向量可以提取出实体的上下文信息，并通过训练模型来进行命名实体识别。
4. 情感分析情感分析是指对文本进行情感倾向性分类，如判断一段评论是正面还是负面的。
cbow 和 skip-gram计算公式
cbow 和 skip-gram计算公式一、模型简介CBW（Convolutional Bottleneck）和Skip-Gram（Skip-Gramm）模型是深度学习领域中的两种常见隐含层生成模型，主要用于自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、语言生成等。
这两种模型通过学习上下文信息之间的关系，进而预测当前词的标签。
二、计算公式1. CBW模型CBW模型的基本思想是在输入词的上下文中提取特征，并通过卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）进行特征提取。
其计算公式如下：y_t = σ(W_1*[x_t-1, x_t, x_t+1] + b_1)h_t = σ(W_2*y_t + b_2)其中，y_t表示当前词的预测值，x_t表示当前词的上下文特征，σ为激活函数，W_1和W_2为权重矩阵，b_1和b_2为偏置项。
通过这种方式，模型能够学习到上下文信息之间的关联，进而预测当前词的标签。
2. Skip-Gram模型Skip-Gram模型的基本思想是直接从上下文中预测当前词的标签。
其计算公式如下：y = σ(W*[x_t-1, x_t, x_t+1] + b)其中，y表示当前词的标签预测值，x_t表示当前词的上下文特征，W和b为权重矩阵和偏置项，σ为激活函数。
模型通过学习上下文特征与标签之间的映射关系，进而预测当前词的标签。
三、模型训练CBW和Skip-Gram模型可以通过反向传播算法进行训练。
具体来说，对于每个训练样本（输入词和对应的标签），模型会根据当前词的上下文特征进行预测，并根据预测值与实际标签之间的误差进行反向传播，更新权重矩阵和偏置项。
通过多次迭代训练，模型能够逐渐学习到上下文信息之间的关联，并提高预测的准确度。
四、总结CBW和Skip-Gram模型是深度学习领域中常用的隐含层生成模型，主要用于自然语言处理任务。
这两种模型通过学习上下文信息之间的关系，能够有效地预测当前词的标签。
词向量的训练过程
词向量的训练过程
词向量的训练过程通常包括以下步骤：
准备语料库：收集大量的文本数据，并进行预处理，如分词、去掉停用词、将所有词语转换为小写等。
构建词汇表：为每个单词构建一个词汇表，并将每个单词映射到一个唯一的索引。
选取上下文：对于每个单词，选取它前后各k个单词作为它的上下文。
这个k值可以根据需要进行调整。
构建训练样本：对于每个单词，使用它和它的上下文单词构建一个小批量训练样本。
训练模型：使用神经网络模型（如Word2Vec中的CBOW或Skip-gram模型）进行训练。
训练过程中，模型的输入是上下文单词的one-hot向量，输出是目标单词的向量表示。
通过反向传播算法，可以训练出模型的参数，并得到所有的词对应的词向量。
优化模型：在训练过程中，可以使用一些优化技术，如随机梯度下降（SGD）、层次softmax等，以提高训练效率和准确性。
完成以上步骤后，就得到了每个单词对应的词向量。
这些词向量可以用于后续的自然语言处理任务，如文本分类、情感分析等。
需要注意的是，词向量的训练过程需要消耗大量的计算资源和时间，因此在实际应用中，通常会使用预训练的词向量模型，
如Google的Word2Vec、Stanford的GloVe等。
这些预训练的模型已经在大量的语料库上进行了训练，并提供了高质量的词向量表示，可以直接用于各种自然语言处理任务。
NLP之word2vec：word2vec简介、安装、使用方法之详细攻略
NLP之word2vec：word2vec简介、安装、使用方法之详细攻略NLP之word2vec：word2vec简介、安装、使用方法之详细攻略word2vec简介word distributed embedding最早是Bengio 03年的论文"A Neural Probabilistic Language Model"提出来,rnn lm 在10年被mikolov提出。
word2vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取词向量（word vector）的工具包，它简单、高效。
word2vec也叫word embeddings，中文名“词向量”，作用就是将自然语言中的字词转为计算机可以理解的稠密向量Dense Vector。
所谓的word vector，就是指将单词向量化，将某个单词用特定的向量来表示。
将单词转化成对应的向量以后，就可以将其应用于各种机器学习的算法中去。
一般来讲，词向量主要有两种形式，分别是稀疏向量和密集向量。
word2vec的思想类似于antodecoder，但是并不是将自身作为训练目标，也不是用RBM来训练。
word2vec将 context和word5:别作为训练目标，Wskip-gram和CBOW。
word2vec其实就是two layer shallow neural network,减少了深度神经网络的复杂性，快速的生成word embedding.Skip-gram: works well with small amount of the training data, represents well even rare words or phrases.CBOW: several times faster to train than the skip-gram, slightly better accuracy for the frequent wordsThis can get even a bit more complicated if you consider that there are two different ways how to train the models: the normalized hierarchical softmax, and the un-normalized negative sampling. Both work quite differently.1、稀疏向量One-Hot Encoder在word2vec出现之前，自然语言处理经常把字词转为离散的单独的符号，也就是One-Hot Encoder。
词嵌入算法（转载）
词嵌⼊算法（转载）词嵌⼊算法版权声明：本⽂为博主原创⽂章，遵循版权协议，转载请附上原⽂出处链接和本声明。
本⽂链接：基于的表⽰⼀般称为词向量、词嵌⼊(word embdding)或分布式表⽰。
神经⽹络的和其他分布式类似，都基于分布式表达⽅式，核⼼依然是上下⽂的表⽰以及上下⽂与⽬标词之间的关系映射。
主要通过神经⽹络对上下⽂，以及上下⽂和⽬标词之间的关系进⾏建模，之所以神经⽹络可以进⾏建模，主要是由于神经⽹络的空间⾮常⼤，所以这种⽅法可以表达复杂的上下⽂关系。
1. 词向量中最常见的第⼀步是创建⼀个词表库并把每个词顺序编号，one-hot 表达就是⼀种。
这种⽅法把每个词顺序编号，但每个词就变成⼀个很长的向量，向量的维度就是词表的⼤⼩，只有对应位置上的数字为1，其他都为0。
这种⽅式的弊病是很显然的，就是⽆法捕捉到词与词之间的相似度，也称为“语义鸿沟“。
one-hot 的基本假设是词与词之间的语义和语法关系是相互独⽴的，仅仅靠两个向量是⽆法看出两个词之间的关系的。
其次，维度爆炸问题也是one-hot 表达⽅法的很⼤的⼀个问题，随着词典的规模的增⼤，句⼦构成的词袋模型的维度变得越来越⼤，矩阵也变得越稀疏。
所以此时构建上下⽂与⽬标词之间的关系，最为理想的⽅式是使⽤语⾔模型。
表⽰的基本细想是通过训练将每个词映射成k 维实数向量（k ⼀般为模型中的超参数），然后通过词之间的距离来判断它们之间的语义相似度。
⽽word2vec 使⽤的就是这种分布式表⽰的词向量表⽰⽅式。
2. 词向量模型词向量模型是基于假设：衡量词之间的相似性，在于其相邻词汇是否相识，这是基于语⾔学的“距离相似性“原理。
词汇和它的上下⽂构成⼀个象，当从语料库当中学习到相识或相近的象时，他们在语义上总是相识的。
⽽典型的就是word2vec 了，它可以分为CBOW （continuous bag-of-words 连续的词袋模型）和skip-gram 两种。
句向量知识点总结
句向量知识点总结一、词向量（Word Embedding）词向量是句向量的基础，它是将词语表示为一个高维度的实数向量。
词向量的研究始于2003年的“Distributional Hypothesis”，该假设认为上下文相似的词在语义上也是相似的。
基于这一假设，研究者开始利用词语的上下文信息来学习词向量。
其中比较有名的模型有Word2Vec、GloVe等。
Word2Vec是由Google在2013年提出的一种词向量模型，它有两种训练方法，分别是CBOW（Continuous Bag of Words）和Skip-gram。
CBOW是根据一个词的上下文词语来预测该词，而Skip-gram则是根据一个词来预测其上下文词语。
GloVe是由斯坦福大学提出的一种词向量模型，它利用了全局的词-词共现矩阵来学习词向量。
这些模型都能够学习到词语之间的相似性关系，并将词语表示为高维度的实数向量。
二、句子表示（Sentence Representation）句子表示是将句子表示为一个实数向量，其目的是捕捉句子的语义信息。
句子表示的研究有很多方法，常见的方法有基于短语结构树的方法、基于递归神经网络的方法、基于卷积神经网络的方法以及基于长短期记忆网络（LSTM）的方法等。
基于短语结构树的方法将句子表示为树形结构，根据树的结构来捕捉句子的语义信息。
基于递归神经网络的方法利用递归神经网络来对句子进行编码，递归神经网络能够捕捉句子的层次结构信息。
基于卷积神经网络的方法利用卷积神经网络提取句子的局部特征，从而能够学习到句子的语义信息。
基于LSTM的方法则利用长短期记忆网络来捕捉句子的时序信息，LSTM能够较好地捕捉句子的长距离依赖关系。
这些方法都能够将句子表示为一个实数向量，从而能够进行句子的比较、分类等任务。
三、文本相似度计算（Text Similarity Calculation）文本相似度计算是句向量的一个重要应用，其目的是比较两个句子的语义相似性。
Word2Vec详解
Word2Vec详解Word2Vec详解word2vec可以在百万数量级的词典和上亿的数据集上进⾏⾼效地训练；其次，该⼯具得到的训练结果——词向量（word embedding），可以很好地度量词与词之间的相似性。
随着深度学习（Deep Learning）在⾃然语⾔处理中应⽤的普及，很多⼈误以为word2vec是⼀种深度学习算法。
其实word2vec算法的背后是⼀个浅层神经⽹络。
另外需要强调的⼀点是，word2vec是⼀个计算word vector的开源⼯具。
当我们在说word2vec算法或模型的时候，其实指的是其背后⽤于计算word vector的CBoW模型和Skip-gram模型。
Statistical Language Model在深⼊word2vec算法的细节之前，我们⾸先回顾⼀下⾃然语⾔处理中的⼀个基本问题：如何计算⼀段⽂本序列在某种语⾔下出现的概率？之所为称其为⼀个基本问题，是因为它在很多NLP任务中都扮演着重要的⾓⾊。
例如，在机器翻译的问题中，如果我们知道了⽬标语⾔中每句话的概率，就可以从候选集合中挑选出最合理的句⼦做为翻译结果返回。
统计语⾔模型给出了这⼀类问题的⼀个基本解决框架。
对于⼀段⽂本序列S=w1,w2,...,w T它的概率可以表⽰为：P(S)=P(w1,w2,...,w T)=T∏t=1p(w t|w1,w2,...,w t−1)即将序列的联合概率转化为⼀系列条件概率的乘积。
问题变成了如何去预测这些给定previous words下的条件概率：p(w t|w1,w2,...,w t−1)由于其巨⼤的参数空间，这样⼀个原始的模型在实际中并没有什么⽤。
我们更多的是采⽤其简化版本——Ngram模型：p(w t|w1,w2,...,w t−1)≈p(w t|w t−n+1,...,w t−1)常见的如bigram模型（N=2）和trigram模型（N=3）。
事实上，由于模型复杂度和预测精度的限制，我们很少会考虑N>3的模型。
word2vec词向量模型教学教材
word2vec作为神经概率语言模型的输入，其本身其实是神经概率模型的副产品，是为了通过神经网 络学习某个语言模型而产生的中间结果。具体来说，“某个语言模型”指的是“CBOW”和“SkipGram”。具体学习过程会用到两个降低复杂度的近似方法——Hierarchical Softmax或Negative Sampling。
• 语言词语的关系集合被表征为向量集合 • 向量空间内，不同语言享有许多共性 • 实现一个向量空间到另一个向量空间的映射和转换
• 图为英语和西班语的五个词在向量空间中的位置（已 经过降Байду номын сангаас）
• 对英语和西班语之间的翻译准确率高达90%
推荐应用 Item2Vec
论文：Item2vec: Neural Item Embedding for Collaborative Filtering 应用到推荐场景的i2i相似度计算中，但实际效果看还有有提升的。主要做法是 把item视为word，用户的行为序列视为一个集合，item间的共现为正样本， 并按照item的频率分布进行负样本采样
Skip-Gram模型结构
小明 喜欢 吃
甜甜 的
苹果
d吃 c
b a
目录
1
基本概念
2
模型与方法
3
实际应用
词相似度
训练数据集：经过分词后的新闻数据，大小184MB查看
"中国"，"钓鱼岛"，"旅游"，"苹果"几个词语的相似词语如下所示
向量加减法
向量加减法
"中国+北京-日本"，"中国+北京-法国"
机器翻译 • 机器翻译
【CN109992787A】一种基于CBOW模型和依存句法关系的词向量表示方法【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910279906.4(22)申请日 2019.04.09(71)申请人 杭州电子科技大学地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街
(72)发明人 徐小良 金通学 王宇翔 夏一行 (74)专利代理机构 杭州千克知识产权代理有限公司 33246代理人 周希良
(51)Int.Cl.G06F 17/27(2006.01)
(54)发明名称一种基于CBOW模型和依存句法关系的词向量表示方法(57)摘要本发明公开了一种基于CBOW模型和依存句法关系的词向量表示方法。本发明首先将原始语料进行裁剪分句获得语料集合C1；针对语料集合C1进行分词及词性标注，获得语料集合C2，以及带有依存句法关系的语料集合C3；然后将语料集合C2作为CBOW模型的输入，在词向量训练过程中，通过判断中心词的词性是否为动词或名词或副词，若是则通过语料集合C3获得中心词的依存句法关系，将依存句法关系中构成强依存关系的词作为中心词的上下文，修改模型训练时的概率模型，不是则采用原有的随机窗口构造上下文。本发明综合考虑了词的词性以及依存句法信息，使得中心词具有句法上下文信息，以此来改进COBW模型的训练，从而提高词向量的表示。
权利要求书1页 说明书5页 附图1页CN 109992787 A2019.07.09
CN 109992787 A1.一种基于CBOW模型和依存句法关系的词向量表示方法，该方法包含如下步骤：步骤1.语料预处理针对原始语料进行裁剪分句得到语料集合C1；针对语料集合C1，获得每行语料的分词及词性标注，构成语料集合C2；语料集合C2为：C2＝{J1，J2，Ji…Jn}Ji为语料集合C2中一行带有分词及词性标注的分词序列，1＜＝i＜＝n，n为语料集合C2的行数；针对语料集合C1，获得每行语料的依存句法关系，构成语料集合C3；步骤2.词向量表示学习步骤2.1遍历语料集合根据步骤1的结果，将语料集合C2作为CBOW模型的输入；遍历语料集合C2中的每个分词序列Ji；步骤2.2遍历分词序列Ji中的分词，具体步骤如下：a)将分词序列Ji中的当前分词作为中心词；b)通过判断中心词的词性，构造上下文得到概率模型；判断中心词的词性，若中心词的词性是动词或名词或副词，则通过语料集合C3获得中心词的依存句法关系，将依存句法关系中构成强依存关系的词并入到中心词的上下文中，将具有强依存关系的词构成句法上下文，修改CBOW模型中的概率模型为：P＝(Wtarget|Wdobj+Wnsub+...+Wamod)其中P是CBOW模型中的概率模型，Wtarget为中心词，Wdobj，Wnsub，Wamod是与Wtarget构成强依存关系的词；若中心词不为上述三种词性，则使用随机窗口构造中心词的上下文，使用CBOW模型中原始的概率模型：P＝(Wtarget|Context(Wtarget))其中Context(Wtarget)是用随机窗口对Wtarget构造的上下文；c)针对步骤b)中得到的概率模型，使用随机梯度下降和反向传播，对训练的参数以及词向量进行更新，设置下一个分词为当前分词并返回到步骤a)，直到当前分词序列Ji遍历结束；步骤2.3语料集合C2遍历结束后得到词向量。2.根据权利要求1所述的一种基于CBOW模型和依存句法关系的词向量表示方法，其特征在于：所述的强依存关系判断如下：若中心词是动词，则强依存关系为主谓关系或动宾关系或连谓关系或状语关系；若中心词是名词，则强依存关系为主谓关系或动宾关系或同位关系或限定关系或定中关系或数量关系；若中心词是副词，则强依存关系为状语关系或定中关系。3.根据权利要求2所述的一种基于CBOW模型和依存句法关系的词向量表示方法，其特征在于：考虑到副词的强依存关系较少，将副词构成强依存关系的依存词再次进行强依存关系的选定，把再次选定的依存词一起并入到中心词的上下文中。
基于词嵌入的文本情感分析与主题模型研究与设计
基于词嵌入的文本情感分析与主题模型研究与设计摘要：文本情感分析和主题模型是自然语言处理领域中重要的研究方向。
本文通过对于词嵌入技术的研究和应用，探讨了如何利用词嵌入来进行文本情感分析和主题模型的设计与研究。
具体而言，本文分为以下三个部分进行讨论：简要介绍词嵌入技术的基础知识和应用；探讨基于词嵌入的文本情感分析方法与设计；研究并设计基于词嵌入的文本主题模型。
1. 介绍词嵌入技术词嵌入是一种将文本中的词语映射到一个连续向量空间中的技术，它可以捕捉到词语之间的语义相似性。
本文介绍了两种常用的词嵌入模型：CBOW和Skip-gram。
CBOW模型通过上下文预测中心词，而Skip-gram模型则通过中心词预测上下文。
此外，还介绍了词嵌入的训练方法，如Word2Vec和GloVe等。
这些技术为文本情感分析和主题模型的设计提供了基础。
2. 基于词嵌入的文本情感分析方法与设计文本情感分析是指从文本中自动识别出情感或情绪。
利用词嵌入可以帮助我们更准确地理解文本中的情感。
本文提出了一种基于词嵌入的文本情感分析方法。
首先，我们将文本数据转化为词向量表示，然后使用情感词典和机器学习算法对情感进行分类。
在词向量表示中，我们可以利用CBOW或Skip-gram模型将每个词语表示为向量。
针对情感分类，可以使用支持向量机（SVM）或递归神经网络（RNN）等机器学习算法。
实验结果表明，基于词嵌入的文本情感分析方法在情感分类任务上表现出较好的性能。
3. 基于词嵌入的文本主题模型研究与设计文本主题模型是一种发现文本背后主题的方法。
通常，主题模型使用词频来表示文本，并结合统计模型对主题进行建模。
然而，词嵌入可以提供更丰富的语义信息，有助于提高主题模型的性能。
本文探讨了如何利用词嵌入来改进文本主题模型。
具体而言，我们使用词嵌入代替传统的词频特征，并设计了一个基于概率图模型的主题模型。
实验结果表明，基于词嵌入的文本主题模型在主题提取和主题间连贯性上具有更好的表现。