标签：思想 个数 时间复杂度 ati nlp 英文 bsp 语言 组件
一般来讲，词向量主要有两种形式，分别是稀疏向量和密集向量。
所谓稀疏向量，又称为one-hot representation，就是用一个很长的向量来表示一个词，向量的长度为词典的大小N，向量的分量只有一个1，其他全为0，1的位置对应该词在词典中的索引。
至于密集向量，又称distributed representation，即分布式表示。最早由Hinton提出，可以克服one-hot representation的上述缺点，基本思路是通过训练将每个词映射成一个固定长度的短向量，所有这些向量就构成一个词向量空间，每一个向量可视为该空间上的一个点。
所谓的语言模型，就是指对自然语言进行假设和建模，使得能够用计算机能够理解的方式来表达自然语言。word2vec采用的是n元语法模型(n-gram model)，即假设一个词只与周围n个词有关，而与文本中的其他词无关。
CBOW模型能够根据输入周围n-1个词来预测出这个词本身，而skip-gram模型能够根据词本身来预测周围有哪些词。也就是说，CBOW模型的输入是某个词A周围的n个单词的词向量之和，输出是词A本身的词向量；而skip-gram模型的输入是词A本身，输出是词A周围的n个单词的词向量。
理论上说，无论是CBOW模型还是skip-gram模型，其具体的实现都可以用神经网络来完成。问题在于，这样做的计算量太大了。我们可以简略估计一下。首先定义一些变量的含义[3]：
(1) n : 一个词的上下文包含的词数，与n-gram中n的含义相同
(2) m : 词向量的长度，通常在10~100
(3) h : 隐藏层的规模，一般在100量级
(4) N ：词典的规模，通常在1W~10W
(5) T : 训练文本中单词个数
以CBOW为例，输入层为n-1个单词的词向量，长度为m(n-1)，隐藏层的规模为h,输出层的规模为N。那么前向的时间复杂度就是o(m(n-1)h+hN) = o(hN) 这还是处理一个词所需要的复杂度。如果要处理所有文本，则需要o(hNT)的时间复杂度。这个是不可接受的。同时我们也注意到，o(hNT)之中，h和T的值相对固定，想要对其进行优化，主要还是应该从N入手。而输出层的规模之所以为N，是因为这个神经网络要完成的是N选1的任务。那么可不可以减小N的值呢？答案是可以的。解决的思路就是将一次分类分解为多次分类，这也是Hierarchical Softmax的核心思想。举个栗子，有[1,2,3,4,5,6,7,8]这8个分类，想要判断词A属于哪个分类，我们可以一步步来，首先判断A是属于[1,2,3,4]还是属于[5,6,7,8]。如果判断出属于[1,2,3,4]，那么就进一步分析是属于[1,2]还是[3,4]，以此类推，如图中所示的那样。这样一来，就把单个词的时间复杂度从o(h*N)降为o(h*logN)，更重要的减少了内存的开销。
至此，word2vec中的主要组件都大概提到过一遍，现在应该把它们串起来，大概了解一下word2vec的运行流程。
(1) 分词 / 词干提取和词形还原。 中文和英文的nlp各有各的难点，中文的难点在于需要进行分词，将一个个句子分解成一个单词数组。而英文虽然不需要分词，但是要处理各种各样的时态，所以要进行词干提取和词形还原。
(2) 构造词典，统计词频。这一步需要遍历一遍所有文本，找出所有出现过的词，并统计各词的出现频率。
(3) 构造树形结构。依照出现概率构造Huffman树。如果是完全二叉树，则简单很多，后面会仔细解释。需要注意的是，所有分类都应该处于叶节点，像下图显示的那样[4]
(4)生成节点所在的二进制码。拿上图举例，22对应的二进制码为00,而17对应的是100。也就是说，这个二进制码反映了节点在树中的位置，就像门牌号一样，能按照编码从根节点一步步找到对应的叶节点。
(5) 初始化各非叶节点的中间向量和叶节点中的词向量。树中的各个节点，都存储着一个长为m的向量，但叶节点和非叶结点中的向量的含义不同。叶节点中存储的是各词的词向量，是作为神经网络的输入的。而非叶结点中存储的是中间向量，对应于神经网络中隐含层的参数，与输入一起决定分类结果。
(6) 训练中间向量和词向量。对于CBOW模型，首先将词A附近的n-1个词的词向量相加作为系统的输入，并且按照词A在步骤4中生成的二进制码，一步步的进行分类并按照分类结果训练中间向量和词向量。举个栗子，对于绿17节点，我们已经知道其二进制码是100。那么在第一个中间节点应该将对应的输入分类到右边。如果分类到左边，则表明分类错误，需要对向量进行修正。第二个，第三个节点也是这样，以此类推，直到达到叶节点。因此对于单个单词来说，最多只会改动其路径上的节点的中间向量，而不会改动其他节点。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/qniguoym/p/7783604.html
