转载：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27830489 作者：YJango
目录
单词表达
One hot representation
Distributed representation
Word embedding
目的
数据量角度
神经网络分析
训练简述

词表达

先前在卷积神经网络的一节中，提到过图片是如何在计算机中被表达的。 同样的，单词也需要用计算机可以理解的方式表达后，才可以进行接下来的操作。
One hot representation
程序中编码单词的一个方法是one hot encoding。

实例：有1000个词汇量。排在第一个位置的代表英语中的冠词"a"，那么这个"a"是用[1,0,0,0,0,...]，只有第一个位置是1，其余位置都是0的1000维度的向量表示，如下图中的第一列所示。

也就是说，

在one hot representation编码的每个单词都是一个维度，彼此independent
Distributed representation
然而每个单词彼此无关这个特点明显不符合我们的现实情况。我们知道大量的单词都是有关。

语义：girl和woman虽然用在不同年龄上，但指的都是女性。

复数：word和words仅仅是复数和单数的差别。

时态：buy和bought表达的都是“买”，但发生的时间不同。

所以用one hot representation的编码方式，上面的特性都没有被考虑到。

我们更希望用诸如“语义”，“复数”，“时态”等维度去描述一个单词。每一个维度不再是0或1，而是连续的实数，表示不同的程度。

目的

但是说到底，为什么我们想要用Distributed representation的方式去表达一个单词呢? 这样做带来了什么好处？

数据量角度
这需要再次记住我们的目的：

高考有两个方向提高分数：

方向一：训练更多的数据：题海战术。
方向二：加入先验知识：尽可能排除不必要的可能性。
问题的关键在于训练所需要的数据量上。

同理，如果我们用One hot representation去学习，那么每一个单词我们都需要实例数据去训练，即便我们知道"Cat"和"Kitty"很多情况下可以被理解成一个意思。
为什么相同的东西却需要分别用不同的数据进行学习？

神经网络分析

假设我们的词汇只有4个，girl, woman, boy, man，下面就思考用两种不同的表达方式会有什么区别。

One hot representation
尽管我们知道他们彼此的关系，但是计算机并不知道。在神经网络的输入层中，每个单词都会被看作一个节点。 而我们知道训练神经网络就是要学习每个连接线的权重。如果只看第一层的权重，下面的情况需要确定4*3个连接线的关系，因为每个维度都彼此独立，girl的数据不会对其他单词的训练产生任何帮助，训练所需要的数据量，基本就固定在那里了。

Distributed representation

我们这里手动的寻找这四个单词之间的关系f ,可以用两个节点去表示四个单词。每个节点取不同值时的意义如下表。 那么girl就可以被编码成向量[0,1]，man可以被编码成[1,1]（第一个维度是gender，第二个维度是age）。

那么这时再来看神经网络需要学习的连接线的权重就缩小到了2*3。同时，当送入girl为输入的训练数据时，因为它是由两个节点编码的。那么与girl共享相同连接的其他输入例子也可以被训练到（如可以帮助到与其共享female的woman，和child的boy的训练）。

Word embedding也就是要达到第二个神经网络所表示的结果，降低训练所需要的数据量。

而上面的四个单词可以被拆成2个节点的是由我们人工提供的先验知识将原始的输入空间经过f(上图中的黄色箭头)投射到了另一个空间（维度更小），所以才能够降低训练所需要的数据量。 但是我们没有办法一直人工提供，机器学习的宗旨就是让机器代替人力去发现pattern。

Word embedding就是要从数据中自动学习到输入空间到Distributed representation空间的映射f。

训练方法

问题来了，我们该如何自动寻找到类似上面的关系，将One hot representation转变成Distributed representation。 我们事先并不明确目标是什么，所以这是一个无监督学习任务。

同时我们还知道，

单词意思需要放在特定的上下文中去理解。

那么具有相同上下文的单词，往往是有联系的。
实例：那这两个单词都狗的品种名，而上下文的内容已经暗指了该单词具有可爱，会舔人的特点。

这个可爱的 泰迪 舔了我的脸。
这个可爱的 金巴 舔了我的脸。

用输入单词作为中心单词去预测周边单词的方式叫做：Word2Vec The Skip-Gram Model。

用输入单词作为周边单词去预测中心单词的方式叫做：Continuous Bag of Words (CBOW)。

总结

Embedding在数学上表示一个maping, f: X -> Y， 也就是一个function，其中该函数是injective（就是我们所说的单射函数，每个Y只有唯一的X对应，反之亦然）和structure-preserving (结构保存，比如在X所属的空间上X1 < X2,那么映射后在Y所属空间上同理 Y1 < Y2)。那么对于word embedding，就是将单词word映射到另外一个空间，其中这个映射具有injective和structure-preserving的特点。通俗的翻译可以认为是单词嵌入，就是把X所属空间的单词映射为到Y空间的多维向量，那么该多维向量相当于嵌入到Y所属空间中，一个萝卜一个坑。word embedding，就是找到一个映射或者函数，生成在一个新的空间上的表达，该表达就是word representation。推广开来，还有image embedding, video embedding, 都是一种将源数据映射到另外一个空间
作者：寒蝉鸣泣
链接：https://www.zhihu.com/question/32275069/answer/80188672