Skip-Gram 模型
什么是skip-gram模型
Word2Vec模型中,主要有Skip-Gram和CBOW两种模型,从直观上理解,Skip-Gram是给定input word来预测上下文.而CBOW是给定上下文,来预测input word.
Skip-Gram模型的基础形式非常简单，为了更清楚地解释模型，我们先从最一般的基础模型来看Word2Vec（下文中所有的Word2Vec都是指Skip-Gram模型）。
Word2Vec模型实际上分为了两个部分，第一部分为建立模型，第二部分是通过模型获取嵌入词向量。Word2Vec的整个建模过程实际上与自编码器（auto-encoder）的思想很相似，即先基于训练数据构建一个神经网络，当这个模型训练好以后，我们并不会用这个训练好的模型处理新的任务，我们真正需要的是这个模型通过训练数据所学得的参数，例如隐层的权重矩阵——后面我们将会看到这些权重在Word2Vec中实际上就是我们试图去学习的“word vectors”。基于训练数据建模的过程，我们给它一个名字叫“Fake Task”，意味着建模并不是我们最终的目的。
上面提到的这种方法实际上会在无监督特征学习（unsupervised feature learning）中见到，最常见的就是自编码器（auto-encoder）：通过在隐层将输入进行编码压缩，继而在输出层将数据解码恢复初始状态，训练完成后，我们会将输出层“砍掉”，仅保留隐层。
The Fake Task
我们在上面提到，训练模型的真正目的是获得模型基于训练数据学得的隐层权重。为了得到这些权重，我们首先要构建一个完整的神经网络作为我们的“Fake Task”，后面再返回来看通过“Fake Task”我们如何间接地得到这些词向量。
接下来我们来看看如何训练我们的神经网络。假如我们有一个句子“The dog barked at the mailman”。
- 首先我们选句子中间的一个词作为我们的输入词，例如我们选取“dog”作为input word；
- 有了input word以后，我们再定义一个叫做 的参数，它代表着我们从当前input word的一侧（左边或右边）选取词的数量。如果我们设置 ，那么我们最终获得窗口中的词（包括input word在内）就是[‘The’, ‘dog’，’barked’, ‘at’]。 代表着选取左input word左侧2个词和右侧2个词进入我们的窗口，所以整个窗口大小 。另一个参数叫num_skips，它代表着我们从整个窗口中选取多少个不同的词作为我们的output word，当 ， 时，我们将会得到两组 (input word, output word) 形式的训练数据，即 (‘dog’, ‘barked’)，(‘dog’, ‘the’)。
- 神经网络基于这些训练数据将会输出一个概率分布，这个概率代表着我们的词典中的每个词是output word的可能性。这句话有点绕，我们来看个栗子。第二步中我们在设置skip_window和 的情况下获得了两组训练数据。假如我们先拿一组数据 (‘dog’, ‘barked’) 来训练神经网络，那么模型通过学习这个训练样本，会告诉我们词汇表中每个单词是“barked”的概率大小。
模型的输出概率代表着到我们词典中每个词有多大可能性跟input word同时出现。举个栗子，如果我们向神经网络模型中输入一个单词“Soviet“，那么最终模型的输出概率中，像“Union”， ”Russia“这种相关词的概率将远高于像”watermelon“，”kangaroo“非相关词的概率。因为”Union“，”Russia“在文本中更大可能在”Soviet“的窗口中出现。
我们将通过给神经网络输入文本中成对的单词来训练它完成上面所说的概率计算。下面的图中给出了一些我们的训练样本的例子。我们选定句子“The quick brown fox jumps over lazy dog”，设定我们的窗口大小为2（
），也就是说我们仅选输入词前后各两个词和输入词进行组合。下图中，蓝色代表input word，方框内代表位于窗口内的单词。
我们的模型将会从每对单词出现的次数中习得统计结果。例如，我们的神经网络可能会得到更多类似（“Soviet“，”Union“）这样的训练样本对，而对于（”Soviet“，”Sasquatch“）这样的组合却看到的很少。因此，当我们的模型完成训练后，给定一个单词”Soviet“作为输入，输出的结果中”Union“或者”Russia“要比”Sasquatch“被赋予更高的概率。