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gensim里內(nèi)置了word2vec模型，訓(xùn)練和使用都很方便。但word2vec本身這個(gè)模型的設(shè)計(jì)是很精妙的，自己從頭使用tensorflow實(shí)現(xiàn)一遍很有意義。

http://mattmahoney.net/dc/text8.zip
python可以直接讀zip文件，里邊是一個(gè)命名為text8的文件，約100M,總共就一行，以
空格分詞

from aipack.datasets import text8
words = text8.load_text8_dataset()#就是詞列表，約1700W
data_size = len(words)
print(data_size)  # 17005207
print(words[0:10])  # ['anarchism', 'originated', 'as', 'a', 'term', 'of', 'abuse', 'first', 'used', 'against']

data, count, dictionary, reverse_dictionary = build_words_dataset(words, vocabulary_size=50000)
#下標(biāo)，詞頻dict,詞序dict,序?qū)υ~didct
print('Most 5 common words (+UNK)', count[:5])
print('Sample data', data[:10], [reverse_dictionary[i] for i in data[:10]])

讀進(jìn)來的text8約有1700W個(gè)詞，排重后得到25W+個(gè)詞，我們只保留50000個(gè)高頻的，其余用UNK代替。

build_words_dataset返回：data：詞的下標(biāo)list，count：{詞：詞頻}，dictionary:{詞：詞下標(biāo)}，reverse_dictionary:{詞下標(biāo)：詞}

有了原始的數(shù)據(jù)集，那就可以開始建模。

Word2Vec模型中，主要有Skip-Gram和CBOW兩種模型，從直觀上理解，Skip-Gram是給定input word來預(yù)測上下文。而CBOW是給定上下文，來預(yù)測input word，如下圖：

batch, labels, data_index = generate_skip_gram_batch(data=data,batch_size=8,num_skips=4,skip_window=2,data_index=0)

data就是之前取出來的word_list的下標(biāo)數(shù)組，每批取的pair數(shù)batch_size=8,num_skip=4是以這個(gè)詞為中心，取對的次數(shù)

skip_window=2，是以當(dāng)前詞為中心，前后兩個(gè)詞（往前看包含當(dāng)前詞本身）。

下面是建模，官方示例損失函數(shù)用到了如下這個(gè)：

def nce_loss(vocab_size,embedding_size,embed,train_labels,num_sampled):
    # 模型內(nèi)部參數(shù)矩陣，初始為截?cái)嗾植?br>    nce_weight = tf.Variable(tf.truncated_normal([vocab_size, embedding_size],
                                                      stddev=1.0 / math.sqrt(embedding_size)))
    nce_biases = tf.Variable(tf.zeros([vocab_size]))

    # 得到NCE損失(負(fù)采樣得到的損失)
    loss = tf.nn.nce_loss(
        weights=nce_weight,  # 權(quán)重
        biases=nce_biases,  # 偏差
        labels=train_labels,  # 輸入的標(biāo)簽
        inputs=embed,  # 輸入向量
        num_sampled=num_sampled,  # 負(fù)采樣的個(gè)數(shù)
        num_classes=vocab_size  # 類別數(shù)目
    )
    print(loss)
    nce_loss = tf.reduce_mean(loss)
    return nce_loss

輸入N*embedding_size的詞嵌入之后的向量，與input_labels=[N,1]之間的loss。按常規(guī)情況，input_labels用one_hot得擴(kuò)展成[N,vocab_size]維，但vocab_size-1維都是負(fù)樣本。這樣使用負(fù)采樣，主要是減少計(jì)算量為[N，64]。

后面的訓(xùn)練就是正常輸入數(shù)據(jù)，反向傳播，迭代了。

在迭代25W輪之后，看下相似度，還是不錯(cuò)的：

從直觀的視角，還原一下skip-gram的原理：

1，每批選擇N個(gè)字的下標(biāo)，對應(yīng)的期望輸出是這N個(gè)字周圍的字（下標(biāo)）。

2，對輸入進(jìn)行embedding，得到[N,embedding_size]的矩陣。

3，對這個(gè)embdding的結(jié)果，與期望輸出[N,1]計(jì)算負(fù)采樣損失。