本来是不打算做这个CBOW代码案例的，想快马加鞭看看前馈神经网络
毕竟书都买好了
可是…可是…我看书的时候，感觉有点儿困难，哭的很大声…
感觉自己脑细胞可能无法这么快接受
要不，还是退而求个稍微难度没那么大的事，想想自己还有什么是没实现的呢
哦！CBOW的案例还没做呢~
在一个巨人面前，我无耻地选择了暂避其锋芒
就好像，我本应该英勇地迈过刀山火海，可是我却怂了
而且，怂的有理有据：CBOW还没实现呢
只希望，CBOW案例，不要太难，不然我根本寸步难行，只能天天打游戏聊以自慰
首先，我计划做一个客服预料包，然后用CBOW去预测某个中间关键词
目标明确后，问题接踵而至
问题1-能否用中文语料：不行，因为中文分词很麻烦，我懒得去搞分词，重点是CBOW
英文语料很简单，因为英文是一个词跟另一个词，用空格分开，获取十分简单
问题2-头尾单词怎么解决：毕竟CBOW是获取关键词的前c个和后c个单词来训练的，但开头单词没有前c个单词，末尾单词没有后c个单词
解决办法：用额外的单词替代，比如None，应该问题不大的吧
问题3-按句还是按所有句取上下文：如果是按句取上下文，那么一个句子开头和末尾单词的下文就是None，语料文件有很多个句子，就会有很多个None。
如果按所有句取上下文，那整个语料文件就只有开头有None，末尾有None，None数量很少
解决办法：还是按句吧，毕竟两句之间的上下文，是毫无关系的。
按照【基于HierarchicalSoftmax的CBOW】正反向传播流程，来设计程序吧！
【基于HierarchicalSoftmax的CBOW】正向传播过程
- 输入层：
- 转换独热编码：将词典D转换为one-hot独热编码，
- 获取上下文：按规定上下文的长度k，来截取语库C里的上下文单词 x x x和预测单词 y ∗ y* y∗
- 获取独热编码：获取上下文单词x的独热编码向量 x 1 x1 x1, x 2 x2 x2, x 3 x3 x3, x 4 x4 x4，作为初始输入矩阵X=[ x 1 x1 x1, x 2 x2 x2, x 3 x3 x3, x 4 x4 x4]
- 投影层：
- 计算中间向量：
- 将初始矩阵X乘以一个权重矩阵W，提取出各个初始向量 x 1 x1 x1, x 2 x2 x2, x 3 x3 x3, x 4 x4 x4的权重系数 w 1 w1 w1、 w 2 w2 w2、 w 3 w3 w3、 w 4 w4 w4
- 将这些权重系数加和，作为中间向量h=[ w 1 w1 w1+ w 2 w2 w2+ w 3 w3 w3+ w 4 w4 w4]，注意，这里的加和是按列加和
- 输出层：
- 构建huffman树，
- 计算路径概率
- 计算预测模型
:start_armboot)
、Nacos(配置中心、注册中心)、loadbalancer)
