Word2Vec详解1

Word2Vec是Google在2013年推出的一种自然语言处理工具，它的核心目标是将词汇转换成具有语义信息的向量表示。Word2Vec的出现极大地推进了自然语言处理领域的发展，因为它能捕捉到词汇之间的语义关系，如“king”与“queen”的关系、“man”与“woman”的关系等。这种模型的灵感源于2003年Yoshua Bengio提出的神经网络语言模型（NNLM），NNLM采用三层前馈神经网络来预测词序列的条件概率。 NNLM模型中，第一层是词的One-Hot编码经过共享权重矩阵转化为词向量的映射层，第二层是一个带tanh激活函数的隐含层，第三层是Softmax输出层，用于将向量映射到概率空间。然而，由于巨大的参数空间，NNLM在大规模数据集上训练效率低下。Tomas Mikolov在NNLM的基础上进行了优化，提出了Word2Vec模型，简化了训练过程，尤其是在输出层的Sigmoid归一化方面。 Word2Vec有两个主要的变体：Continuous Bag of Words (CBOW) 和 Skip-Gram。CBOW模型尝试利用上下文词预测中心词，而Skip-Gram则是反过来，用中心词预测上下文词。这两种方法都依赖于分布式假设，即上下文相似的词有相近的含义。 在CBOW模型中，给定一个中心词的上下文，模型试图最大化该中心词出现的概率。为了提高效率，Word2Vec引入了Hierarchical Softmax和Negative Sampling两种技术。Hierarchical Softmax通过构建霍夫曼树来减少高频词的搜索时间，而Negative Sampling则是通过随机选取少量负样本来替代原本所有可能的负样本，从而减少训练时间。 Skip-Gram模型则相反，它的目标是最大化给定中心词的情况下，上下文词出现的概率。同样，Hierarchical Softmax和Negative Sampling在Skip-Gram模型中也起到优化计算效率的作用。 面试中，关于Word2Vec可能会问到的问题包括： 1. Word2Vec的基本原理是什么？ 2. CBOW和Skip-Gram模型的区别是什么？ 3. 为什么需要Hierarchical Softmax和Negative Sampling？它们各自解决了什么问题？ 4. Word2Vec如何捕捉词汇的语义关系？ 5. 如何评估Word2Vec模型的效果？ 6. 在实际应用中，如何选择CBOW和Skip-Gram模型？ 7. Word2Vec的局限性是什么？有哪些改进的模型，如GloVe或FastText？ 理解Word2Vec模型对于深入学习NLP领域至关重要，它为后续的深度学习模型，如Transformer、BERT等提供了基础。同时，Word2Vec的优化技术也在其他领域得到了广泛应用。