簡介
假設我們有5個類別，我們做one-hot-encoder變成5維的數據，我們可以用Word Embedding將資料分類，變成低於5維的數據。
機器在沒有監督的情況下閱讀大量文件來學習單詞的意義，一個詞可以通過其語境來理解。
- 能用auto-encoder嗎?
不容易，因為auto-encoder輸入的資料是word，且每個word是one-hot-encoding本身資料就都是independent，如果我們輸入是一整篇文章，將文章都轉成bag of word，然後文章有這個詞就為1作為輸入，auto-encoder我們可以找到文章的關聯性，但不能單獨分析出詞義。
Word Embedding兩種做法
-
Count based
類似ALS的做法，Glove Vector，基於頻率去計算詞彙的相似度。
-
Prediction-based
基於預測，有上下文關聯。
我們先將詞彙都轉成one-hot-encoding，輸入一個詞彙進行預測下一個(上一個)可能出現詞彙的機率，輸入不同詞彙進行預測，他們的中間層z就可以作為詞彙的Vector。
我們可以拓展成輸入前10個詞彙，預測下一個詞彙，前10個詞彙的one-hot-encoding串接再一起。
但我們希望10個詞彙他們的weight是一樣的，這樣前10個詞彙串接順序就不影響預測結果，同時也降低了參數量，如果我們one-hot-encoding有10萬個詞彙，那麼串接10個詞彙參數的數量很驚人，這樣做不一定會影響詞義的判斷，雖然我們排除了順序，但在文章上我們只選定輸入前10個詞彙，不同詞在出現頻率上還是會有不同的。
變形
用前一個與後一個詞彙測中間那個詞彙，或中間預測前後詞彙。
CBOW、Skip-gram
進行類推
Word Embedding與PCA一樣都有類似的現象，因此我們可以輸入中國、日本、東京來類推中國首都。
實作
- word2vec實作細節
因為word2vec的輸入特徵為one hot encoder形式，是稀疏矩陣，若使用GPU進行矩陣實作運算會有維度爆炸(運算量過大)、顯存不足的問題，所以我們會使用查找的方式進行運算。
如下圖batch=1、feature_num=5(15)，要乘上hidden(53)降維到feature_num=3，若feature_num超過10000運算量非常龐大，但仔細看圖會發現其實只要輸入為只有0、1的矩陣，那麼矩陣做dot(內積)只是一個查找的動作，如下圖只是從input第四個column索引到hidden第四個row。
#範例
search_list = np.flatnonzero(input)
output = []
for index in search_list :
output.append(hidden[:,index ])
output = np.array(output)
- gensim:word2vec
Github-gist代碼
使用wiki百科xml頁面備份(使用gensim的WikiCorpus工具)，去除xml標籤等等，整理出文章內容，安裝openccpip install opencc-python-reimplemented進行簡繁轉換，使用jieba進行中文分詞，jieba使用中文停用詞1893個，完成前處理。
使用word2vec，SG=0(CBOW模式，1=skip-gram)、window=10(取前後10個詞)、size=280(最後降維到280維)、min_count=5(彙整單詞做one-hot-encoding時，小於5次的單詞不列入)，儲存訓練好的model，以及詞典與它的詞向量。
最後讀取model使用model.wv來取得詞向量。
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