AI大模型之路 第二篇： Word2Vec介紹

Word2Vec

Word2Vec 是一種流行的自然語言處理（NLP）工具，它通過將詞匯表中的每個單詞轉(zhuǎn)換成一個獨特的高維空間向量，使得這些詞向量能夠在數(shù)學(xué)上表示它們的語義關(guān)系。

這種方法對于后續(xù)的深度學(xué)習(xí)模型和NLP的發(fā)展具有重大意義，因為它提供了一種有效的方式來表達(dá)文本數(shù)據(jù)，并使得基于文本的應(yīng)用（如機(jī)器翻譯、情感分析、信息檢索等）的實現(xiàn)變得更加高效和準(zhǔn)確。

發(fā)展影響：

1. 語義理解的提升：Word2Vec訓(xùn)練出的向量能夠捕捉詞語之間的多種關(guān)系，如同義、反義等，這使得機(jī)器能更好地理解語言的深層含義。
2. 深度學(xué)習(xí)的推動：Word2Vec的推出加速了深度學(xué)習(xí)技術(shù)在NLP領(lǐng)域的應(yīng)用，為后來的模型如BERT、GPT等復(fù)雜的語言模型奠定了基礎(chǔ)。
3. 詞向量方法的創(chuàng)新：Word2Vec的成功推動了其它類型的詞嵌入方法的研發(fā)，比如GloVe（Global Vectors for Word Representation）和FastText。

基本原理

Word2Vec有兩種架構(gòu)：CBOW（Continuous Bag of Words）和Skip-gram。

1. CBOW：這種方法預(yù)測目標(biāo)單詞基于上下文。例如，在“the cat sits on the”中，CBOW使用“the”、“cat”、“sits”、“on”、“the”作為輸入來預(yù)測“mat”這個詞。

2. Skip-gram：與CBOW相反，它用一個單詞來預(yù)測上下文。例如，給定單詞“sits”，模型將會嘗試預(yù)測它周圍的單詞如“the”、“cat”、“on”、“the”。

訓(xùn)練過程：

• 使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型，輸入層為一個獨熱編碼的向量，通過隱藏層（不使用激活函數(shù)的全連接層）將此向量映射到低維空間中，輸出層則根據(jù)模型架構(gòu)（CBOW或Skip-gram）來決定。
• 訓(xùn)練目標(biāo)是最小化實際輸出和預(yù)期輸出之間的差異，通常使用softmax函數(shù)進(jìn)行分類任務(wù)。

案例講解

假設(shè)我們有一個簡單的句子："the quick brown fox jumps over the lazy dog"，并且我們選擇Skip-gram模型進(jìn)行詞向量的訓(xùn)練。我們可以挑選“fox”作為輸入詞，上下文窗口大小為2：

• 輸入："fox"
• 預(yù)測的上下文："quick"、"brown"、"jumps"、"over"

訓(xùn)練步驟：

1. 對“fox”進(jìn)行獨熱編碼。
2. 使用Word2Vec模型預(yù)測“fox”的上下文詞。
3. 通過調(diào)整模型權(quán)重來最小化預(yù)測誤差，使得模型可以更準(zhǔn)確地預(yù)測到“fox”的正確上下文。

通過大量的數(shù)據(jù)和迭代訓(xùn)練，每個單詞的向量都會逐漸調(diào)整到能夠準(zhǔn)確反映它與其他詞語的語義關(guān)系的位置。

這些向量之后可以用于各種機(jī)器學(xué)習(xí)模型和NLP應(yīng)用，從而實現(xiàn)更復(fù)雜的語言處理任務(wù)。接下來大模型第三篇，我會講解word2vec的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練代碼，歡迎關(guān)注。

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