一、Word2vec

word2vec是Google与2013年开源推出的一个用于获取word vecter的工具包，利用神经网络为单词寻找一个连续向量看空间中的表示。word2vec是将单词转换为向量的算法，该算法使得具有相似含义的单词表示为相互靠近的向量。

此外，它能让我们使用向量算法来处理类比，例如着名等式King−Man+Woman=Queen。

word2vec一般分为CBOW(Continuous Bag-of-Words 与Skip-Gram两种模型：

1、CBOW:根据中心词周围的词来预测中心词，有negative sample和Huffman两种加速算法；

2、Skip-Gram:根据中心词来预测周围词；

二者的结构十分相似，理解了CBOW，对于Skip-Gram也就基本理解了。下面主要来讲讲CBOW。

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二、CBOW

上图为CBOW的主要结构形式。对于上图，假设单词的向量空间维度为V，上下文单词个数为C，求解两个权重均值W和W'。对于上图的解释如下：

1、输入层:上下文单词的onehot形式；

2、隐藏层:将输入层所有onehot后的向量乘以第一个权重矩阵W（所有的权重矩阵相同，即共享权重矩阵），然后相加求平均作为隐藏层向量，该向量的大小与输入层的每一个样本大小相同；

3、输出层:将隐藏层向量乘以第二权重矩阵W‘，得到一个V维的向量，然后再通过激活函数（softmax）得到每一维词的概率分布，概率最大的位置所指示的单词为预测出的中间词；

4、一般使用使用的损失函数为交叉熵损失函数，采用梯度下降的方式来更新W和W’；这实际上是一个假任务，即我们需要的只是第一个权重矩阵W。得到第一个矩阵W之后，我们就能得到每个单词的词向量了。

更具体的结构以及流程如下：

假设我们现在的语料是这一个简单的只有四个单词的句子：
I drink coffee everyday
我们使用的window size设为2。

则训练这么一个句子，我们会需要训练4个batch，即句子中的单词个数的batch。

首先对单词onehot则可以得到

X_I = [1,0,0,0]；X_drink = [0,1,0,0]；X_coffee = [0,0,1,0] ； X_everyday = [0,0,0,1]；

1、第一个batch：I为中心词，drink coffee为上下文，即使用单词drink coffee来预测单词I，即输入为X_drink和X_coffee，输出为X_I，然后训练上述网络；

2、第二个batch：drink为中心词，I和 coffee everyday为上下文，即使用单词I和coffee everyday，即输入为X_I和X_coffee、X_everyday，输出为X_drink，然后训练上述网络；

3、第三个batch：coffee为中心词，I coffee 和 everyday为上下文，同理训练网络；

4、第四个batch：everyday为中心词，drink coffee为上下文，同理训练网络。

然后重复上述过程（迭代）3-5次（epoehs）左右即得到最后的结果。

具体的第三个batch的过程可见 word2vec是如何得到词向量的？。得到的结果为[0.23,0.03,0.62,0.12]，此时结果是以coffee为中心词的词向量，每个位置表示的是对应单词的概率，例如该词向量coffee的概率为0.62。

需要注意的是每个batch中使用的权重矩阵都是一模一样的

可以使用python中的gensim库。