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Word2Vec（Word to Vector）是 2013 年由 Google 团队提出的无监督词嵌入模型，是一种静态词嵌入技术，核心目标是将自然语言中的离散词汇映射为低维、稠密的实数向量（即 “词向量”），让向量空间的距离和方向能够反映词汇的语义关联（如 “国王” 与 “女王” 的向量差近似 “男人” 与 “女人” 的向量差）。它解决了传统文本表示（如 One-Hot 编码）“维度灾难” 和 “语义孤立” 的问题，成为 现代自然语言处理（NLP）的基础技术之一。

核心背景：为什么需要 Word2Vec？

在 Word2Vec 出现前，主流的文本表示方法存在明显缺陷，无法捕捉语义信息：

1. One-Hot 编码：将每个词表示为长度等于词汇表大小的向量，仅对应词的位置为 1，其余为 0。
   • 缺陷：维度极高（词汇表 10 万则向量长度 10 万）、稀疏性强，且无法体现词与词的语义关联（如 “猫” 和 “狗” 的向量点积为 0，无任何相似性）。
2. Bag of Words（词袋模型）：统计词在文本中的出现频率，忽略语序和语义。
   • 缺陷：同样无法捕捉语义，且 “重要” 和 “不重要” 的词权重无差异（需依赖 TF-IDF 优化，但仍无语义关联）。

Word2Vec 的核心突破是：用低维向量的 “数值关系” 刻画词汇的 “语义关系”，例如：

• 向量计算：vec(国王) - vec(男人) + vec(女人) ≈ vec(女王) 式子变换一下可以这样理解：vec(国王) - vec(女王) ≈ vec(男人) - vec(女人)
• 相似性：cos( vec(猫), vec(狗) ) 的值远大于 cos( vec(猫), vec(汽车) )

Word2Vec 算法的两大核心模型(落地的实现技术)

Word2Vec 并非单一模型，而是包含两种互补的无监督学习架构，二者均基于 “上下文与目标词的共现关系”（即 “通过周围词预测中心词，或通过中心词预测周围词”）构建语义关联。

1. CBOW 模型（Continuous Bag of Words，连续词袋模型）

核心思想：用 “上下文词” 预测 “中心词”
例如句子 “我 爱 自然 语言 处理”，若以 “自然” 为中心词，上下文窗口（假设窗口大小为 2）为 “爱” 和 “语言”，CBOW 的任务是：输入 “爱” 和 “语言” 的向量，输出 “自然” 的概率。

模型结构（3 层神经网络）

• 输入层：上下文词的 One-Hot 向量（假设窗口大小为 2，共 2 个向量，每个长度为 V，V 为词汇表大小）。
• 隐藏层：对输入的上下文词向量取平均（或求和），得到一个长度为 N 的向量（N 为词向量维度，通常取 50-300），此层无激活函数。
• 输出层：Softmax 层，输出词汇表中每个词作为 “中心词” 的概率，目标是让真实中心词的概率最大。

特点

• 对小数据集更鲁棒：上下文词的平均操作能降低噪声影响。
• 训练速度更快：每次输入多个上下文词，对高频词的处理更高效。

2. Skip-gram 模型（跳字模型）

核心思想：用 “中心词” 预测 “上下文词”
仍以句子 “我 爱 自然 语言 处理” 为例，以 “自然” 为中心词，上下文窗口为 2，Skip-gram 的任务是：输入 “自然” 的向量，输出 “爱” 和 “语言” 的概率。
模型结构（3 层神经网络）

• 输入层：中心词的 One-Hot 向量（长度为 V）。
• 隐藏层：将输入向量与权重矩阵（V×N）相乘，得到长度为 N 的词向量，无激活函数（此向量即为最终的词嵌入结果）。
• 输出层：Softmax 层，输出词汇表中每个词作为 “上下文词” 的概率，目标是让真实上下文词的概率最大。

特点

• 对低频词更友好：能从少量低频词的共现中学习到更准确的语义（例如 “量子”“区块链” 等低频专业词）。
• 语义捕捉更精准：在大数据集上表现优于 CBOW，是 Word2Vec 中更常用的架构。

两种模型对比

关键优化：解决 Softmax 计算瓶颈

Word2Vec 的原始模型（尤其是输出层的 Softmax）存在严重的计算瓶颈：
Softmax 的概率计算需遍历整个词汇表（P(w_i) = exp(z_i) / Σ_{j=1 to V} exp(z_j)），若词汇表大小 V=100 万，则每次预测需计算 100 万次指数和求和，训练效率极低。

为解决此问题，Word2Vec 引入了两种核心优化方法：

1. 负采样（Negative Sampling，NS）

核心思想：将 “多分类问题” 转化为 “二分类问题”

• 原始任务：判断 “中心词与上下文词是否为真实共现对”（需区分 V 个词，多分类）。
• 优化后任务：对1 个真实共现对（正样本） 和K 个随机采样的非共现对（负样本） ，训练模型区分 “正 / 负样本”（二分类）。

具体步骤

1. 对当前中心词 w 和上下文词 c，标记为正样本（(w,c) 是真实共现对）。
2. 从词汇表中随机采样 K 个词（通常 K=5-20），确保这些词与 w 无共现关系，标记为负样本（(w,c1), (w,c2), …, (w,cK)）。
3. 用 Sigmoid 函数替代 Softmax，计算每个样本的 “正例概率”，目标是让正样本概率接近 1，负样本概率接近 0。

优势

• 计算量从 O (V) 降至 O (K)，K 远小于 V（如 V=100 万，K=10），训练速度提升 10 万倍。
• 负样本采样遵循 “高频词更易被采样” 的原则（用P(w) ∝ f(w)^0.75，f (w) 为词的频率），更符合真实语言规律。

2. 层次 Softmax（Hierarchical Softmax）

核心思想：用 “二叉树” 替代 “全连接 Softmax”
将词汇表中的所有词作为二叉树的叶子节点，每个非叶子节点代表一个二分类决策（左子树为 “0”，右子树为 “1”）。从根节点到叶子节点的路径，对应该词的 “概率计算路径”。

具体步骤

1. 构建一棵哈夫曼树（Huffman Tree）：高频词的路径更短，低频词的路径更长，减少整体计算量。
2. 计算词 w 的概率时，无需遍历所有叶子节点，只需沿根节点到 w 的路径，计算每个非叶子节点的二分类概率（用 Sigmoid 函数），最终概率为路径上所有概率的乘积。

优势

• 计算量从 O (V) 降至 O (logV)（哈夫曼树的深度为 log2V），适合高频词占比高的场景。
• 无需采样负样本，避免负样本选择带来的误差。

四、训练过程与超参数

五、优缺点与应用场景

六、与其他词嵌入技术的对比

七、实践工具与代码示例

2. Gensim 实现 Word2Vec 示例

from gensim.models import Word2Vec
from gensim.utils import simple_preprocess# 1. 准备语料（需先分词，此处用simple_preprocess简单分词）
corpus = ["自然语言处理是人工智能的重要分支","Word2Vec是常用的词嵌入技术","深度学习在NLP领域有广泛应用","词向量可以捕捉词汇的语义关联"
]
# 分词：将每个句子拆分为词列表
sentences = [simple_preprocess(text, deacc=True) for text in corpus]
# 结果：[['自然语言处理', '是', '人工智能', '的', '重要', '分支'], ...]# 2. 训练Word2Vec模型
model = Word2Vec(sentences=sentences,    # 分词后的句子列表vector_size=100,        # 词向量维度window=5,               # 窗口大小min_count=1,            # 最小词频（此处语料小，设为1）workers=4,              # 并行训练的线程数sg=1,                   # 1=Skip-gram，0=CBOWnegative=5              # 负采样数量
)# 3. 模型应用
# 获取词向量
vec_nlp = model.wv["自然语言处理"]  # 输出：(100,)的numpy数组# 计算词相似度
sim = model.wv.similarity("自然语言处理", "NLP")  # 输出相似度值# 查找最相似的词
similar_words = model.wv.most_similar("人工智能", topn=3)  # 输出Top3相似词# 保存/加载模型
model.save("word2vec.model")
loaded_model = Word2Vec.load("word2vec.model")

总结

Word2Vec 通过 “局部共现 + 低维向量” 的核心思路，首次实现了 “语义可计算”，为现代 NLP 奠定了基础。尽管其静态词向量的缺陷被 ELMo、BERT 等动态模型弥补，但由于其速度快、轻量、易理解的特点，至今仍在中小规模数据集、低资源场景中广泛应用。理解 Word2Vec 的原理（CBOW/Skip-gram、负采样），是掌握更复杂预训练模型（如 BERT）的关键前提。

动态词嵌入技术 后续补充