1.有DNN做的word2vec，取隐藏层到softmax层的权重为词向量，softmax层的叶子节点数为词汇表大小

　　

2-3的最开始的词向量是随机初始化的

2.哈夫曼树：左边走 sigmoid(当前节点的词向量*当前节点的参数) 右边走 1-sigmoid(当前节点的词向量*当前节点的参数)，叶子节点为词汇表所有词，然后求根节点到叶子节点的极大似然估计，在Skip gram中，词向量也是更新2c个词

3.negative sampling: 负采样，CBOW采样的是2c个词的平均向量，而Skip gram采样的是中心词的向量；这些都叫做正例，采样不是依据正例子来采样的，而是依据特定的方法

采样中心词的负例，然后最大化正例与（1-负例）的似然，既：sigmoid(w正*参数正)*[(1-sigmoid(w负*参数负)) neg个负例相乘]

参考博客地址：http://www.cnblogs.com/pinard/p/7160330.html

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