AIGC｜Embeddings入门详解！手把手带你训练

摘要

嵌入技术在机器学习中是转化高维数据到低维空间的方法，常用于改善算法的数据处理与理解能力。本文介绍了word2vec模型作为嵌入模型的经典例子，解释了文本如何转换为向量。

01 word2vec

Word2Vec是生成词嵌入的算法，基于上下文相似的单词在语义上也相似的分布式假设。它有两种训练模型：连续词袋模型（CBOW）和跳字模型（Skip-gram）。CBOW通过上下文预测中心词，而Skip-gram通过中心词预测上下文，两者的训练目标都是最大化正确预测的概率。

02 Embedding过程

word2vec模型将训练数据中的单词转换为词向量，并通过取所有单词词向量的平均或加权平均来将句子编码为单一的向量。例如，句子“我喜欢苹果”可以转换为向量[0.4, 0.367, 0.733]。

03 计算向量之间相似性

向量相似性的计算常用方法有余弦相似度和欧几里得距离。余弦相似度通过向量的夹角来衡量相似性，而欧几里得距离是评估向量间直接距离的方法。

04 word2vec模型的训练过程

word2vec模型的训练包括准备数据、上下文与中心词对、计算概率分布、损失函数的梯度更新以及迭代训练。词向量的初始随机化、概率分布的softmax归一化、交叉熵损失的使用以及梯度下降优化算法在此过程中都扮演着重要的角色。

05 总结

word2vec由Google员工Tomas Mikolov等人于2013年提出，是深度学习模型的一部分，用于生成能够捕捉单词间语义关系的词向量。通过文本的向量表示，word2vec支持计算机进行文本信息的数学计算和分析，为自然语言处理任务提供基础。