系列文章：
- 【word2vec】篇一：理解词向量、CBOW与Skip-Gram等知识
- 【word2vec】篇二：基于Hierarchical Softmax的 CBOW 模型和 Skip-gram 模型
- 【word2vec】篇三：基于Negative Sampling 的 CBOW 模型和 Skip-gram 模型
由于计算机不能直接对各种字符进行运算，为此需要将词的表示进行一些转换。因此，在自然语言处理中，通常需要对输入的语料进行一些预处理：
其中，如何对词汇进行表示是很关键的问题，糟糕的表示方法容易导致所谓的 “Garbage in, garbage out”。
词向量基础
对词汇的表示，常见的有One-hot represention 和 Distributed Representation 两种形式。
One-hot represention
One-hot represention 将词汇用二进制向量表示，这个向量表示的词汇，仅仅在词汇表中的索引位置处为1，其他地方都为0。例子如下图所示：
这样的方式表示词汇虽然简单，但是也有如下缺点：
- 单词的上下文丢失了。
- 没有考虑频率信息。
- 词汇量大的情况下，向量维度高且稀疏，占用内存。
Distributed Representation
Distributed Representation 也可以理解为Word Embedding，具体形式为：
注意到，使用Word Embedding得到的向量维度远小于词汇表的个数。如果将上面的向量在空间中表示，可以得到：
上图告诉我们，通过词向量之间的距离可以度量他们之间的关系，意思相近的词在空间中的距离比较近。出现这种现象的原因是，我们最后得到的词向量在训练过程中学习到了词的上下文。
那么，Distributed Representation 要如何得到？
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之前介绍的神经网络语言模型可以得到。
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接下来要介绍的 word2vec 就是另一种更受欢迎的方法。
word2vec 基础知识
word2vec 是 Google 于 2013 年推出的一个用于获取 word vector 的工具包，它简单、高效，因此引起了很多人的关注。在正式讲解 word2vec 前，还需要对一些基本概念有所了解。
CBOW 和 Skip-gram
CBOW 的思想是输入是某一个词的上下文相关的词对应的词向量，而输出就是的词向量。如下图所示：
可以看到，模型对输入的上下文词汇进行了求和运算，使用求和后的向量表示上下文的信息，然后学习的向量表示。
Skip-Gram 的思想是和 CBOW 的思路是反着来的，即输入是特定的一个词的词向量，而输出是特定词对应的上下文词向量。
word2vec 根据输入输出形式的不同，可以分为CBOW (Continuous Bag-of-Words) 与Skip-Gram两种模型。
霍夫曼树
一般情况下，词汇表中词汇的数量是非常多的，如果用传统的DNN+Softmax的方式来训练词向量，计算量太大了。于是，word2vec 使用的数据结构是用霍夫曼树来代替隐藏层和输出层的神经元。霍夫曼树的叶子节点起到输出层神经元的作用，叶子节点的个数即为词汇表的小大， 而内部节点则起到隐藏层神经元的作用。具体的内容，我们在之后会讲解。这里首先需要了解下霍夫曼树。
从实际的例子出发，看看如何构造霍夫曼树：
假设有(a,b,c,d,e,f)共6个词汇，词汇的权值用词频表示：，我们假设这6个词汇是6棵只要根节点的森林集合。于是构造步骤如下：
首先是权值最小的b和f合并，得到的新树，根节点权重是7。将b于f这两个树从列表中删除，并且添加刚刚得到的合并的树。此时森林里共有5棵树，根节点权重分别是16,8,6,20,7。此时根节点权重最小的6,7对应的树合并，得到新子树，依次类推，最终得到下面的霍夫曼树：
如何编码呢？
一般对于一个霍夫曼树的节点（根节点除外），可以约定左子树编码为0，右子树编码为1.如上图，则可以得到c的编码是00。
注意，在word2vec中，约定编码方式和上面的例子相反，即约定左子树编码为1，右子树编码为0，同时约定左子树的权重不小于右子树的权重。
那么霍夫曼树有什么好处呢？
一般得到霍夫曼树后我们会对叶子节点进行霍夫曼编码，由于权重高的叶子节点越靠近根节点，而权重低的叶子节点会远离根节点。这样我们的高权重节点编码值较短，而低权重值编码值较长。这保证的树的带权路径最短，即我们希望越常用的词拥有更短的编码。
有了上面的基础知识，就可以对word2vec进行讲解了。相比于用传统的神经网络的方法来训练词向量，于word2vec提出了有两种改进方法：一种是基于 Hierarchical Softmax 算法的，另一种是基于 Negative Sampling 算法的。
参考文章：