word2vec的数学原理Word文档下载推荐.docx

word2vec的数学原理Word文档下载推荐.docx

《word2vec的数学原理Word文档下载推荐.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《word2vec的数学原理Word文档下载推荐.docx（29页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

word2vec的数学原理@#@ @#@word2vec是Google于2013年开源推出的一个用于获取wordvector的工具包，它简单、高效，因此引起了很多人的关注。

@#@由于word2vec的作者TomasMikolov在两篇相关的论文[3,4]中并没有谈及太多算法细节，因而在一定程度上增加了这个工具包的神秘感。

@#@一些按捺不住的人于是选择了通过解剖源代码的方式来一窥究竟。

@#@@#@ @#@ @#@ @#@第一次接触word2vec是2013年的10月份，当时读了复旦大学郑骁庆老师发表的论文[7]，其主要工作是将SENNA的那套算法（[8]）搬到中文场景。

@#@觉得挺有意思，于是做了一个实现（可参见[20]），但苦于其中字向量的训练时间太长，便选择使用word2vec来提供字向量，没想到中文分词效果还不错，立马对word2vec刮目相看了一把，好奇心也随之增长。

@#@@#@ @#@ @#@ @#@后来，陆陆续续看到了word2vec的一些具体应用，而TomasMikolov团队本身也将其推广到了句子和文档（[6]），因此觉得确实有必要对word2vec里的算法原理做个了解，以便对他们的后续研究进行追踪。

@#@于是，沉下心来，仔细读了一回代码，算是基本搞明白里面的做法了。

@#@第一个感觉就是，“明明是个很简单的浅层结构，为什么会被那么多人沸沸扬扬地说成是DeepLearning呢？

@#@”@#@ @#@ @#@ @#@解剖word2vec源代码的过程中，除了算法层面的收获，其实编程技巧方面的收获也颇多。

@#@既然花了功夫来读代码，还是把理解到的东西整理成文，给有需要的朋友提供点参考吧。

@#@@#@ @#@ @#@ @#@在整理本文的过程中,和深度学习群的群友@北流浪子（[15,16]）进行了多次有益的讨论，在此表示感谢。

@#@另外，也参考了其他人的一些资料，都列在参考文献了，在此对他们的工作也一并表示感谢。

@#@@#@ @#@@#@ @#@@#@ @#@@#@ @#@@#@