通俗理解word2vec的训练过程

https://www.leiphone.com/news/201706/eV8j3Nu8SMqGBnQB.html

https://blog.csdn.net/dn_mug/article/details/69852740

word2vec是如何得到词向量的？

skip-gram中，训练样本的形式是(input word, output word)，其中output word是input word的上下文。为了减少模型噪音并加速训练速度，我们在构造batch之前要对样本进行采样，剔除停用词等噪音因素。

神经网络像是一个黑盒子，这其中的概念很难理解，此博主对词向量训练的个人理解很到位：
 
对于每个词s，训练数据对应的标记是另一个词t，训练其实是想找到一种映射关系，让s映射到t。但很显然我们不是希望找到一个线性函数，使得给定s一定能得到t，我们希望的是能够通过s得到一类词T，包含t。对于T中的每个t，由于在s上下文中出现的频次不同，自然能得到一个概率，频次越高说明s与t相关性越高。
 
对于词向量，或者说参数矩阵W，可以认为是一个将词映射到语义空间的桥梁，s与t相关性越高，则认为其在语义空间中越近，那么对应的桥梁也越靠近。如果用向量来理解的话就是向量之前的夹角越小，我们使用向量来表示这个词的信息，重要的是得到了语义信息。在实际应用中，生成一段文本，我们可以判断词与词的向量之间相似度，如果过低则就需要怀疑是否正确了。