1 one-hot

设词典的大小为n（词典中有n个词），假如某个词在词典中的位置为k，则设立一个n维向量，第k维置1，其余维全都置0。这个思想就是one-hot编码，中文叫独热编码（茫茫0海中有一个1，不就是孤独的热点吗）。

比如这里有三句话，即三个样本：

“我喜欢你”；

“你喜欢你的狗狗”；

“你是狗狗”。

假设已经分词完成，那么如果我们要从这三个样本中挖掘信息的话，根据词袋模型的思想：

首先就要将这些句子中出现过的词构建一个词典。这个词典依次包含[我，喜欢，你，的，是，狗狗]这六个词。根据one-hot编码，“我”就会被编码为[1,0,0,0,0,0]，而“喜欢”就被编码为[0,1,0,0,0,0]，以此类推。

那么如何继续推进，利用one-hot编码来生成特征向量呢？

一个样本的特征向量等于该样本中的每个单词的one-hot向量直接相加。这三个样本的特征向量便会表示为：

我喜欢你：[1,1,1,0,0,0]

你喜欢你的狗狗：[0,1,2,1,0,1]

你是狗狗:[0,0,1,0,1,1]

其中，第二个句子中“你”出现了两次，因此第三维的值为2。但是注意一下，在有的机器学习模型，比如贝努利分布的朴素贝叶斯模型中，仅考虑每个词出现与否，此时第二个句子的词袋模型就变成了[0,1,1,1,0,1]。

看，特征向量构建完成啦，剩下的就交给机器学习吧
（原文链接：https://blog.csdn.net/xixiaoyaoww/article/details/105459590）

优点：思路简单。
缺点：一般词库是一个很大的库。例如词库会达到30万，那就需要一个30万维度的向量表示一个词。这样计算量很大。同时整个矩阵会是一个稀疏矩阵。极大的浪费内存与计算力。

2 TF-IDF

第二种是使用词出现的频率，以及逆文档频率表示一个词。
TF=某个词在文章中出现的频率/文章的总次数
IDF=log{语料库的总文档数/出现该词的文档数}
$T F - I D F = T F * I D F$
对于一句话，就是把句子中的词的TF-IDF拼起来，形成一个向量。

优点：简单快速，结果比较符合实际
缺点：单纯考虑词频，忽略了词与词的位置信息以及词与词之间的相互关系。

3 bi-gram和n-gram

优点：考虑了词的顺序
缺点：词表膨胀，无法衡量向量之间的相似性

4 word embedding

用固定长度的向量表示一个词。
这个向量需要能够保证相似的词，距离近；在不同语言中，空间分布很相似；向量能够做加减运算： $V_{king}-V{queen}+V_{women}=V_{man}$

流行的训练算法是Word2Vec。具体有两种形式：CBOW和skip-gram。它们很类似，这里介绍skip-gram。

skip-gram

在这里插入图片描述

用中心词预测周围单词。
输入第t个词，用一层的神经网络，预测周围的词，也就是第t-2个，t-1个，t+1个，t+2个…。

对于模型：
输入：一个单词的int表示。假设词表大小为N。
projection：将单词映射为一个词向量，维度是embedding_size.这里会产生一个形状为Nxembedding_size 的参数W。这个参数就是本次任务最重要的输出。作为词向量，提供给下游。
output:将这个词向量做线性变化后，得到在每个单词上的概率。希望在周围词上的概率最大。

在这里插入图片描述

目标函数：找到在给定 $w_t$ 的情况下 $w_{t+j}$ 出现的概率： $p(w_{t+j}|w_t)$ ，再对这个概率取log。对所有窗口范围内的概率log和取最大值。t是从1到T的，再对这所有和，取和。
具体概率的计算方式是 $u_o$ 是输出的词向量， $v_c$ 是输入词向量。
$p(o∣c)=exp(uoTvc)∑w=1Wexp(uwTvc)p(o|c)=\dfrac{exp(u_o^Tv_c)}{\sum_{w=1}^W exp(u_w^Tv_c)}$

c：表示中心词
o：表示周为此
$v_c$ 表示输入词向量
$u_o$ 表示输出词向量
用两个词向量的点积表示o这个单词可能出现的概率: $u_o*v_c$

损失函数：上面的概率越大越好，作为损失函数，就是将该函数取反，求最小值。
在这里插入图片描述

这里最大的问题是p(o|c)的分母是很大的。要计算 $v_c$ 与词库中每一个单词的词向量的和。如果词库有50万个单词，那就要计算50万次。计算量很大。看损失函数的最后一项，也是一样的。

可以采取的措施是负例采样。
我们的输入input embeding是一个50万x100维的矩阵。（假设我们用100维的向量表示一个词）。输出output embedding是一个50万x100维的矩阵。

我们把任务换一个角度。对于 $w_t$ 不要计算周围单词在整个词库上的概率。我们将词库的单词分为周围单词和非周围单词两类。这样就把一个50万分类问题变为2分类问题。如果单词 $u_k$ 是 $w_t$ 的周围单词，那就概率高一些。否则概率低一些。
在这里插入图片描述

用周为词向量点乘中心词向量，对结果做sigmoid，表示w是c的周围词的概率。对于需要连续计算m个周围词的概率的乘积，可以转为对概率求log和。因此出现了上面的公式。

我们希望目标函数越大越好。
对于负例我们从词库中采样一部分单词即可。采样后的概率做了一下变换才参与到计算中。
最后对我们有用的数据是输入的embedding，这是词的稠密向量。可以很好的表示词之间的相关性。

最后模型代码实现。

class EmbeddingModel(nn.Module):def __init__(self, vocab_size, embed_size):super(EmbeddingModel, self).__init__()self.vocab_size = vocab_sizeself.embed_size = embed_sizeinitrange = 0.5 / self.embed_sizeself.out_embed = nn.Embedding(self.vocab_size, self.embed_size, sparse=False)self.out_embed.weight.data.uniform_(-initrange, initrange)self.in_embed = nn.Embedding(self.vocab_size, self.embed_size, sparse=False)self.in_embed.weight.data.uniform_(-initrange, initrange)def forward(self, input_labels, pos_labels, neg_labels):# input_labels:[batch_size]# pos_labels:[batch_size, c-1]# neg_labels:[batch_size, (c-1)*K]batch_size = input_labels.size(0)input_embedding = self.in_embed(input_labels) # [batch_size,embedding_size]pos_embedding = self.out_embed(pos_labels) # [batch_size,c*2-1,embedding_size]neg_embedding = self.out_embed(neg_labels) # [batch_size,(c*2-1)*K,embedding_size]input_embedding = input_embedding.unsqueeze(2) # [batch_size,embedding_size,1]#  bmm((b×n×m), (b x m x p)) = (b x n x p)pos_dot = torch.bmm(pos_embedding, input_embedding) # [batch_size,c*2-1,1]neg_dot = torch.bmm(neg_embedding, -input_embedding)pos_dot = pos_dot.squeeze() # [batch_size,c*2-1]neg_dot = neg_dot.squeeze() # [batch_size,(c*2-1)*K]log_pos = F.logsigmoid(pos_dot).sum(1) # [batch_size]log_neg = F.logsigmoid(neg_dot).sum(1) # [batch_size]loss = log_pos + log_neg# 因为希望概率越大越好，所以损失就是越小越好，所以加负号。return -lossdef input_embeddings(self):return self.in_embed.weight.data.cpu().numpy()