大家好啊，我是董董灿。

今天我们来简单聊一个在自然语言处理（NLP）中非常有用的技术——Word2Vec。

之前曾经写过一些关于文本处理的基础知识，包括判断两个文本是否相似，可以使用余弦相似度，但在此之前，在计算两个文本相似度的时候，需要把文本表示为词向量。

那么问题来了，一般情况下是如何将文本映射为词向量的呢？

今天就简单介绍一种方法，它的作用就是可以把文本映射成向量，从而使计算机具有理解人类语言的能力。

1、什么是Word2Vec?

简单来说，Word2Vec 并不是一个具体的神经网络模型，而是一个由很多生成词向量的模型（算法）组成的词向量生成框架，或者词向量生成工具。

通过它，可以将文字或者词组映射成一个多维空间中的向量。

这些向量的精妙之处在于，他们包含了单词之间的语义关系，比如两个文本如果非常相似，那么对应的两个向量的余弦相似度就非常接近于1。

比如有四个单词：“猫”、“狗”、“鱼”、“跑”，通过Word2Vec 生成的词向量可能为：

- 猫：[0.2, 0.7]

- 狗：[0.3, 0.9]

- 鱼：[-0.5, 0.2]

- 跑：[0.8, -0.1]

将上述四个向量画在坐标图上如下图。

我们通过观察可以很轻松的看出来，“猫”和“狗”的两个向量很相近，“鱼”和“跑”代表的两个向量则相差很远。

这是因为猫和狗都是动物，而鱼和跑则没有什么关联性。

实际中生成的向量并非上面表示的仅仅两个维度，大部分都是512维或者1024维，这里用两维仅仅是为了展示。

可能你会问，为什么我们需要将单词转换成向量？

这是因为，在计算机看来，所有的输入和处理的文字都是数字，文本也是一样。

如果不将文本转换成计算机能理解的形式，那么计算机就像一个文盲一样处理不了它。

传统的方法如 one-hot 编码，虽然简单并且也可以将文字进行编码，但它将每个单词都孤立了，无法捕捉单词之间的关系。

例如，'王'和'后'在棋盘游戏中有紧密的联系，但在one-hot编码中，它们就是两个完全无关的向量。

关于one-hot 可以查看：5分钟搞懂 one-hot 编码。

2、Word2Vec 的工作原理

Word2Vec 通过训练语料库（可能由互联网上大量的文章组成）中的单词来生成模型，它主要有两种架构：CBOW（连续词袋模型）和 Skip-gram模型。

两者的区别在于，训练时连续词袋模型基于文本的上下文来预测单词，而Skip-gram 模型则反其道而行之，它用一个单词来预测其周围的上下文。

相同的是，这两种方法都是让模型来学习大量的文本，以及文本中单词的使用环境来生成高质量的词向量。

举个例子，如果在训练时，模型看到了句子“猫喜欢吃鱼”，在Skip-gram模型中，如果选择“喜欢”作为输入单词，模型便会试图预测它周围的“猫”和“吃鱼”。

通过这种方式，模型就学到了“喜欢”与“猫”、“吃鱼”之间在一定的语言环境下是存在关系的。

从而在生成“喜欢”这个单词的向量时，会将其与“猫”以及“吃鱼”之间的关系表示到向量中。

3、Word2Vec有什么用？

使用Word2Vec的好处非常明显。

首先，它可以捕捉到单词的多种语义关系，比如同义词、反义词，这在许多NLP任务中都非常有用，如情感分析、机器翻译和文本分类。

例如，在情感分析中，词向量可以帮助模型正确地理解某些文字是否具有正面情绪，还是具有负面情绪。

更关键的是，Word2Vec 就像是为计算机打开了一道大门，使得计算机可以真正“读懂”人类的文字（无论是汉字还是英文）。

不仅可以读懂，而且还可以“理解”文字背后的深层含义，这对于提升语言模型的理解能力来说是一个巨大的进步。

因此，可以认为，经过 Word2Vec 之后生成的词向量，是计算机的语言。

就像是如果希望从中文翻译成英文的话，我们可以先从中文翻译成俄语， 再从俄语翻译成英文。

一样的意思，可以先讲中文翻译成词向量，在将词向量翻译为英文，这就完成了中译英的任务。

好了，今天关于Word2Vec的介绍就到这里。

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