本文重点

在接下来的内容中，我们将简要介绍word2vec，并讨论其两种实现方式：CBOW和Skip-gram。在详细介绍这两种方法之前，我们先来了解一下一个基础模型——one-Word模型。

one-Word模型介绍

在这个模型中，输入和输出都只有一个单词，这意味着我们关注的是语境中相邻单词之间的语义关系。例如，如果我们的训练数据包含句子“我 爱 自然 言语 了解”，那么我们可以将“(自然, 言语)”这对词作为模型的一组输入和输出。

在这个模型中，输入是“自然”，输出是“言语”。该模型结构包括两个全连接层，输入层表示第一个词，输出层表示第二个词。所有词都采用One-Hot编码，编码后的维度为V，即字典中的词汇总数。模型中间有一个隐藏层h，维度为N，这与最终生成的word2vec向量维度相同。

我们的目标是将高维的One-Hot编码映射到一个低维空间N，并能够准确表达词汇的语义信息。

计算过程

模型首先接收一个V维的One-Hot向量X，然后通过矩阵W进行转换，得到h=W^TX。由于X是One-Hot向量，因此X与W相乘相当于从W中选取特定一行并赋值给h。接下来，h再通过矩阵W'进行转换，得到u=W'^Th。u的维度恢复为V，最后通过y^=softmax(u)，我们可以利用交叉熵损失函数进行训练。

通过训练，我们最终会获得两个矩阵W和W'，其中W被视为中心词的词向量，W'被视为上下文词的词向量。通常我们会使用W矩阵作为词向量矩阵。这就是通过one-Word模型学习词向量的过程。

CBOW和Skip-gram

既然我们要学习CBOW和Skip-gram模型，那么为什么还要学习one-Word模型呢？这是因为两者之间存在紧密联系。one-Word模型可以简单地看作通过前一个词预测后一个词，从而得到词向量。但在自然语言中，决定一个词语义的因素不仅仅是前后文中的一个词，而是时间窗口内更多的词。为了解决这个问题，我们需要增加模型的复杂度，提供两种解决方案：一种是通过上下文预测中间词（CBOW），另一种是通过中间词预测上下文词（Skip-gram）。

总结

CBOW和Skip-gram模型通过引入更多上下文单词，从而达到更好的训练效果。这两种模型的思想实际上是互为镜像的。CBOW模型将多个单词作为输入，共同预测一个目标单词；而Skip-gram模型则将一个目标单词作为输入，预测多个上下文单词。通过这两部分的学习，相信读者已经对CBOW和Skip-gram有了初步了解，后续我们将详细解释这两个模型。