此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。
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本篇为第五课的第二周内容，2.6的内容以及一些相关知识的补充。
本周为第五课的第二周内容，与 CV 相对应的，这一课所有内容的中心只有一个：自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）。
应用在深度学习里，它是专门用来进行文本与序列信息建模的模型和技术，本质上是在全连接网络与统计语言模型基础上的一次“结构化特化”，也是人工智能中最贴近人类思维表达方式的重要研究方向之一。
这一整节课同样涉及大量需要反复消化的内容，横跨机器学习、概率统计、线性代数以及语言学直觉。
语言不像图像那样“直观可见”，更多是抽象符号与上下文关系的组合，因此理解门槛反而更高。
因此，我同样会尽量补足必要的背景知识，尽可能用比喻和实例降低理解难度。
本周的内容关于词嵌入，是一种相对于独热编码，更能保留语义信息的文本编码方式。通过词嵌入，模型不再只是“记住”词本身，而是能够基于语义关系进行泛化，在一定程度上实现类似“举一反三”的效果。词嵌入是 NLP 领域中最重要的基础技术之一。
本篇的内容关于Word2Vec，这是词嵌入领域中里程碑式的内容。
1. Word2Vec
在上一篇里我们提到了，早期的词嵌入模型虽然实现了通过神经网络学习词向量，但在计算成本与实际性能上仍然存在明显的优化空间。
因此，正如 CNN 是在传统卷积操作基础上的系统化建模，RNN 是对一般循环结构的模型化抽象 一样，在词嵌入这一思想被提出之后，围绕其训练效率、表示质量与可扩展性的一系列新模型与新技术便不断出现。
而这些改进在解决旧问题的同时，又会引入新的结构性挑战，推动研究不断向前演进。正是在这种“问题—改进—新问题”的循环中，计算机科学得以持续发展。
在词嵌入领域同样如此，当使用神经网络学习连续词向量被证明可行之后，新的问题就是：如何在保证表示质量的同时，提高实际部署价值，让词向量能够更高效、稳定地训练出来？
正是在这样的背景下，Mikolov 等人于 2013 年在论文Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space中提出了Word2Vec。
简单说明一下，Word2Vec 的命名来源于“Word to Vec”，其中的“2”是工程写法，相当于to，直观表达了“从词汇到向量”的映射思想。
在论文中，作者并未引入复杂的深层网络结构，而是通过极其简洁的模型设计与目标函数重构，大幅提升了词向量学习的效率，使其首次具备在超大规模语料上训练的可行性。
同年，在论文 Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality 中，作者进一步引入了负采样（Negative Sampling）等近似训练策略，在不显著牺牲表示质量的前提下，将训练复杂度从依赖词表规模的 Softmax 形式降为常数级，从而使词嵌入模型真正成为 NLP 系统中的基础组件。
尽管如今有更先进的上下文相关嵌入模型，Word2Vec 的思想仍然具有重要价值：它奠定了现代词嵌入方法的理论基础，并在轻量级、资源受限的场景中仍可提供高效、可解释的词向量。
需要强调的是，Word2Vec 并不是某一个具体的神经网络结构名称，而是对一类词向量学习方法的统称，主要包括两种基本模型：
- CBOW（Continuous Bag-of-Words）：根据上下文词预测中心词。
- Skip-gram：根据中心词预测上下文词。
还是简单过了过历史，下面就来详细展开这部分内容。
1.1 连续词袋模型 (Continuous Bag-of-Words，CBOW)
CBOW 的思想并不复杂，相对于上一篇中早期词嵌入模型的模型设计，CBOW 最大的改变其实是对上下文信息的选择和词向量处理部分。
我们分点来进行展开：
（1）数据准备
首先，一句话概括一下 CBOW 的核心思想 ：用上下文词来预测中心词。
所谓“上下文词”，就是目标词前后一定范围内的词，这个范围同样还是由窗口大小\(t\)决定。
只是不同于之前的只使用目标词前\(t\)个词，CBOW 中的窗口大小表示中心词左右各最多\(t\)个词。
这里可能混淆，我们展开一下：对于中心词，模型会把左右\(1\sim t\)个词作为上下文集合，如果左右不足所选窗口大小个词（如在句首或句尾），就取实际存在的词。
举个例子，对于句子：
/* by 01130.hk - online tools website : 01130.hk/zh/htmlescapechar.html */ I want to go to the ____ to get a few potato chips假如窗口大小为 2，训练时可能存在以下两种选择：
- 左右各选 1 个词：
- 左边 1 个词：
/* by 01130.hk - online tools website : 01130.hk/zh/htmlescapechar.html */ the - 右边 1 个词：
to - 上下文集合：\(\{\text{the}, \text{to}\}\)
- 左边 1 个词：
- 左右各选 2 个词：
- 左边 2 个词：
to,the - 右边 2 个词：
to,get - 上下文集合：\(\{\text{to}, \text{the}, \text{to}, \text{get}\}\)
- 左边 2 个词：
你会发现，在 CBOW 训练时，窗口大小\(t\)只规定了一个最大值，左右各选 1~t 个上下文词是随机的，这样模型可以在不同组合下学习更鲁棒的词向量。
但同时，你可能也会发现一个问题：如果还按照之前拼接词向量的逻辑，那么这种不固定长度的选词模式就会带来模型输入维度的不统一。
这个问题在 CBOW 中是怎么解决的？我们继续：
（2）模型传播
实际上，在模型结构方面，CBOW 进行的改动不多，但为了处理可变长度上下文和提升训练效率，它做了几个关键优化。我们先整体看一看它的传播过程：
这里展开几个更改的内容：
- 对词向量的处理从拼接改为取平均或求和：这一步极大缩小了模型输入的维度，从而减少了计算成本。但这不是没有代价，这样的操作忽略了信息的顺序： 没有顺序的信息就像被一股脑地装进了一个袋子里交给模型，这也是 CBOW 命名的由来。
- 隐藏层没有使用激活函数引入非线性：这一步通过简化模型结构来提高训练效率，但同样，这也让模型失去了非线性能力。
看到这里，你会发现：这些优化好像有利有弊，并没有我们想象的那么“完美”。
实际上，CBOW 的优化体现了一个权衡：通过求平均和去掉非线性，它在训练效率和可扩展性上获得了显著优势，但同时牺牲了顺序信息和非线性表达能力，顺序信息完全丢失，模型无法区分左右词序。
最终，CBOW 更像是在训练词汇的统计共现规律，适合在大规模语料上快速学习基础词向量，但对复杂上下文或语义关系的建模能力有限。
相应地，它在速度、资源消耗和向量可解释性方面具有明显优势。
而Word2Vec中的另一类模型：Skip-gram 便与之不同，我们继续：
1.2 Skip-gram
Skip-gram 的核心思想与 CBOW 相反：用中心词去预测它的上下文词
也就是说，CBOW 是“上下文 → 中心词”，而 Skip-gram 是“中心词 → 上下文词”。这种方向的转换，使 Skip-gram 在捕捉稀有词语义时表现更优，我们按同样的格式来展开：
（1）数据准备
Skip-gram 也依赖窗口大小\(t\)来确定上下文范围，对于句子：
I want to go to the pier to get a few potato chips假如中心词选择"pier"，窗口大小\(t=2\)，它的上下文集合就是中心词左右各最多2 个词：
- 左侧上下文：
to,the - 右侧上下文：
to,get
到这部分的逻辑，它和 CBOW 是相同的，而不同之处在这里：
Skip-gram 会将每一个上下文词与中心词组成一个训练样本，生成多条训练对，就像这样：
| 中心词 | 上下文词 |
|---|---|
| pier | the |
| pier | to |
| pier | to |
| pier | get |
而 Skip-gram 的传播过程也和 CBOW 有所不同，我们在下面来详细展开：
（2）模型传播
首先要明确的核心点是：在 Skip-gram 中，只有中心词的词向量被输入模型。
它的具体传播过程如下：
同样强调一些细节：
- 同一中心词形成的多个训练对每个都作为独立样本输入模型，重复的训练对不会去重。
- 上下文词即为该样本的标签，模型以此计算损失并训练中心词的词向量。
同时，你会发现，Skip-gram 同样忽略了上下文词的顺序，以换取在大规模语料上的训练效率。它的本质也是在捕捉词汇的统计共现规律，但相比 CBOW，每个上下文词都单独训练，因此不容易被高频词“淹没”，能学习更细粒度的词向量。
在实践中，多个训练对通常组成 batch，一次性向量化计算，来提高训练效率。
1.3 对比和小结
Word2Vec 的两类基本模型 CBOW 和 Skip-gram 在训练目标、数据处理和适用场景上各有特点，但都体现了 Word2Vec 的核心价值：通过简单、高效的神经网络结构，将词汇映射为向量，从而捕捉词汇的统计共现规律和语义特征。
我们简单对比总结如下：
| 特性 | CBOW | Skip-gram |
|---|---|---|
| 训练目标 | 上下文 → 中心词 | 中心词 → 上下文 |
| 输入 | 上下文词向量求平均或求和 | 中心词向量 |
| 输出 | 中心词预测 | 上下文词预测 |
| 样本生成 | 每个中心词 1 个训练样本 | 每个中心词 × 上下文词数 个训练样本 |
| 稀有词建模 | 不擅长 | 更稳健 |
| 顺序信息 | 丢失 | 丢失 |
| 计算效率 | 高 | 相对低（可用负采样优化） |
| 适用场景 | 高频词快速学习、大规模语料 | 低频词学习、捕捉长尾语义 |
| 向量质量 | 平滑、基础语义关系 | 更细粒度、长尾词语义表现好 |
最后，Word2Vec 提供了效率、可扩展性与语义捕捉能力的平衡方案：CBOW 注重训练速度和高频词表示，Skip-gram 注重低频词和长尾词的语义细节。
但二者同样具有局限性，主要在于在于顺序信息丢失和标准 Softmax 在大词表下计算开销高，这也为我们之后要介绍的负采样和分层 Softmax等优化策略提供了研究和应用空间。
2.总结
| 概念 | 原理 | 比喻 |
|---|---|---|
| Word2Vec | 通过浅层神经网络将词汇映射为稠密向量，学习词汇的统计共现规律 | 就像给每个词配一个“身份卡片”，卡片上的信息可以反映它与其他词的关系 |
| CBOW | 以上下文词预测中心词，输入为上下文向量的平均或求和，输出为中心词概率 | 像根据周围邻居的描述来猜某个人是谁，信息平均处理，顺序不重要 |
| Skip-gram | 以中心词预测每个上下文词，输入为中心词向量，输出为上下文词概率 | 像一个人介绍自己时，把自己的特征逐一告诉周围人，每条信息单独训练 |
| 训练样本生成 | CBOW：每个中心词生成 1 个训练样本；Skip-gram：每个中心词 × 上下文词数生成多条样本 | CBOW 是一次性“汇总邻居描述”，Skip-gram 是逐条“对每个邻居单独说明” |
| 局限性 | 顺序信息丢失；标准 Softmax 在大词表下计算开销高 | 就像在聚餐中只知道菜里有哪些食材，但不清楚顺序；如果菜太多，要统计全部组合很费力 |
