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wzjs 2025/9/8 16:02:43

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自然语言处理（NLP）的核心挑战在于让机器“理解”人类语言。传统方法依赖独热编码（One-hot Encoding） 表示单词，但它存在严重缺陷：每个单词被视为孤立的符号，无法捕捉词义关联（如“国王”与“王后”的关系），且维度灾难使计算效率低下。

词向量（Word Embedding） 革命性地解决了这些问题。它将单词映射为稠密、低维的实数向量（如50-300维），其核心思想是：具有相似上下文（Context）的单词，其向量表示在向量空间中也应彼此接近。Word2Vec正是实现这一思想的里程碑式模型。

一、Word2Vec：分布式表示的引擎

Word2Vec由Tomas Mikolov等人于2013年在谷歌提出，包含两种高效架构：

CBOW（Continuous Bag-of-Words）：通过上下文预测中心词
Skip-gram：通过中心词预测上下文

两者共享核心目标：优化词向量，使模型能根据上下文/中心词准确预测目标词的概率。

🔍 核心概念：分布式假设

“一个词的意义由其周围经常出现的词所决定。” —— J.R. Firth

Word2Vec完美实践了这一假设。例如：

句子：“猫在沙发上睡觉”
上下文窗口（size=2）: [“在”, “沙发”, “上”, “睡觉”] → 中心词“猫”

模型通过上下文学习“猫”的向量表示。

二、CBOW模型详解：上下文预测中心词

1. 模型架构

输入层：上下文窗口内所有单词的独热向量（1×V，V=词汇表大小）
投影层：上下文词向量求平均（或求和），形成固定长度向量
隐藏层：无激活函数的全连接层（本质是词向量查找）
输出层：Softmax计算中心词概率分布

2. 数学过程

设上下文词为 c₁, c₂, ..., cₘ，中心词为 w：

输入：one_hot(c₁), ..., one_hot(cₘ)
查词向量：v_{c₁} = W_input · one_hot(c₁) （W_input为输入矩阵）
计算上下文平均向量：h = (v_{c₁} + ... + v_{cₘ}) / m
预测中心词概率：P(w|context) = softmax(W_output · h)
（W_output为输出矩阵）

3. 损失函数：交叉熵

Loss = -log(P(w_true | context))

通过反向传播更新 W_input 和 W_output。

✅ 优点：

对小规模数据更鲁棒
训练速度快（尤其高频词）
对中心词预测更平滑

❌ 缺点：

上下文词平等对待（忽略位置信息）
对低频词学习效果较差

三、Skip-gram模型详解：中心词预测上下文

1. 模型架构

输入层：中心词的独热向量
隐藏层：直接映射为中心词向量
输出层：为每个上下文位置独立预测概率

2. 数学过程

设中心词为 w，上下文词为 c₁, c₂, ..., cₘ：

输入：one_hot(w)
查中心词向量：v_w = W_input · one_hot(w)
对每个上下文位置 j：
P(c_j | w) = softmax(W_output · v_w)
目标：最大化所有上下文词的概率乘积

3. 损失函数：负对数似然

Loss = -Σ log(P(c_j | w))   (j=1 to m)

✅ 优点：

在大型语料库上表现优异
能有效学习低频词表示
生成高质量的词向量（尤其在复杂任务中）

❌ 缺点：

训练速度较慢（需预测多个目标）
小数据集易过拟合

四、关键技术：优化训练效率

原始Softmax计算成本高昂（O(V)复杂度）。Word2Vec采用两种加速技术：

1. 层次Softmax（Hierarchical Softmax）

使用哈夫曼树（Huffman Tree） 组织词汇表（高频词路径短）
将V分类问题转化为约 log₂(V) 次二分类
每个节点有参数向量，概率计算沿路径进行：
```
P(word=w | context) = ∏ P(branch_decision at node)
```

2. 负采样（Negative Sampling）

核心思想：仅更新少数权重
对每个正样本（中心词, 真实上下文词），随机采样K个负样本（中心词, 非上下文词）

优化目标变为：

Loss = -log(σ(u_o^T · v_c)) - Σ_{k=1}^K log(σ(-u_k^T · v_c))

其中：
- σ 为sigmoid函数
- u_o 是正样本词向量
- u_k 是负样本词向量
K通常取5~20，大幅减少计算量

⚡ 经验：Skip-gram + 负采样是最常用组合，在语义任务中表现最佳。

五、Word2Vec特性与局限

✨ 核心特性：

语义相似性：相似词向量距离小
cosine(v("国王"), v("王后")) ≈ 0.8
线性关系：词类比任务表现惊艳
v("国王") - v("男人") + v("女人") ≈ v("王后")
上下文依赖：一词多义有不同向量（需结合上下文扩展）

⚠️ 重要局限：

静态表示：每个词仅一个向量，无法处理一词多义
（如“苹果”在公司和水果语境中含义不同）
未考虑全局统计：仅依赖局部窗口，忽略文档级共现
未建模词序：CBOW/Skip-gram均忽略词位置信息
OOV问题：无法处理未登录词

六、实战：训练与评估

🛠️ 训练步骤（Python示例）：

from gensim.models import Word2Vecsentences = [["猫", "坐", "在", "沙发"], ...]  # 分词后的语料# 训练Skip-gram模型
model = Word2Vec(sentences,vector_size=100,   # 向量维度window=5,          # 上下文窗口sg=1,              # 1=Skip-gram; 0=CBOWnegative=5,        # 负采样数min_count=5,        # 忽略低频词workers=4          # 并行线程
)# 保存与加载
model.save("word2vec.model")
model = Word2Vec.load("word2vec.model")# 应用示例
print(model.wv.most_similar("人工智能", topn=5))
# 输出: [('机器学习', 0.88), ('深度学习', 0.85), ...]result = model.wv.evaluate_word_analogies("analogy-questions.txt")
print("词类比准确率:", result["correct"] / result["total"])

📊 评估方法：

内部任务：
- 词相似度（如计算与人类判断的相关性）
- 词类比（如 man:woman :: king:?）
下游任务：
- 文本分类（作为特征输入）
- 命名实体识别（增强上下文表示）
- 情感分析（捕捉情感语义）

研究显示：在词类比任务中，Skip-gram比CBOW平均高5-10%准确率。

七、超越Word2Vec：现代嵌入技术

尽管Word2Vec影响深远，后续技术已解决其关键短板：

FastText：引入子词（subword）信息，能生成未登录词向量
向量("深度学习") ≈ 向量("深") + 向量("度") + 向量("学习")
GloVe：结合全局统计与局部窗口，优化共现矩阵分解
上下文嵌入（ELMo/BERT）：动态生成词向量，解决一词多义
BERT("苹果股价") vs BERT("吃苹果") → 不同向量表示
大规模预训练模型（GPT, T5）：基于Transformer架构，生成任务感知嵌入