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本文关注NLP自然语言处理中的基础，词向量
什么是NLP自然语言处理
人工智能的重要突破点之一，就是自然语言处理，应用范围很广，下游任务包括词性分析、情感分析、生成对话等等。
发展历程
自然语言的处理经历了多个阶段，基于概率、统计等等，但是很难满足复杂的语言体系，直到最近基于深度学习模型的出现，才更好的解决了这个问题。
自然语言处理模型
目前流行的模型都是基于transformer架构的大模型，不去了解细节的话，transfomer是编码器加解码器。
简单理解：编码器用来处理输入，解码器用来输出。
现在比较出名的三大模型分支里全部都是由transformer演化出来，基于transformer的编码器BERT家族，基于解码器的GPT一支，还有一支是编码器和解码器都用了，比如google的T5模型，所以很多模型的简写里面都带了T，是因为都是transformer的变体。
所谓的大模型****，大是指参数大，GPT-3就已经是1750亿的水平了，这些参数的训练已经不是普通中小玩家可以训练起来的水平了；
对于自然语言来说肯定是要处理句子和单词的，那么问题就来了，电脑或者说模型知道每个单词的意思么？
模型能识别单词的方法
计算知道单词的意思，就是需要知道 tree和flower相近， dog rabbit cat相近，run jump相近这样一种联系，那么模型可以做到么？
答案是虽然不了解每个词的具体含义，但是可以模拟出词之间的关系。
词向量
模型需要输入要么是一个词（字），或者是个短句或者整篇文章。比如翻译任务，模型的输入是一句话，如果文章摘要任务，模型的输入就是一篇文章。
第一种一个vector表示一个词，有两种方法，第一种 one-hot，也叫one-of-n-coding，是一个稀疏矩阵，第二种，叫词嵌入，是一个稠密矩阵。
第二种一个vector表示一个短句或者文章，方法vecbag-of-word。
下面会逐步介绍，无论那种方法，基本都需要先分词。
分词
分词方法很多，有现成的语料库可以实现分词，英文的NTLK，中文的结巴等等。你可能会觉得这个很简单，不就是简单分一下嘛！
实际上不然，分词包含很多细节。举个例子：
比如英文doing，英文的词汇表里只有do，那这种情况，通常又会分为子词，所以NLTK库分词后，经常会被分成do和 ##ing
再比如说输入错误的英文又该怎么处理，通常NLTK库也会留下部分词根，比如输入一个错的词doning，那么通常也会把部分词根分出来。 会分成do 和 ## ning。
所有的语料整理完毕后通常会形成一个语料库，类似于一个词典,保存分词
| 序号 | 词汇 |
|---|---|
| 1 | a |
| 2 | do |
| 3 | apple |
| … | … |
但很多语言没办法穷举所有对的词，所以一般词表中还会加一个特殊词”Other” ，来表示一种特殊的，不认识的词汇。
那转换后的分词如何表示呢？分为One -hot 和 多维词嵌入两种办法
一个向量vector表示一个词
词向量的表示-one-hot
比如词汇表有5个词，{apple, dog, do,this,cat}
那么apple的表示就是[1,0,0,0,0]
dog的表示就是[0,1,0,0,0]
do的表示就是[0,0,1,0,0]
this的表示就是[0,0,0,1,0]
cat的表示就是[0,0,0,0,1]
但这种表示方法浪费空间，且无法表示出不同词之间的联系
多维词嵌入word embeding
考虑一个文本预测问题：
比如输入“”这里有一只小” ，让模型预测下文，
模型的输出是每个单词的概率，大小词表的大小，概率最大的那个就是预测的下一个单词。
实际上，这这个模型输出不重要，重要的是网络模型中的第一层隐藏层的权重z1,z2,…zn，把这一层的权重z作为要预测词的w的向量，观察向量z，会发现，相近的词距离更近。
比如上面图中，确实表现出了tree和flower等相近的词距离更近，所以 词向量能够表达词之间的逻辑关系
这种逻辑关系有什么用呢？ 当你问模型Rome的Italy 就相当于Berlin的？ 的时候，电脑真正去做的事情是：
而这个的输出的Germany的概率最大
这种表示方法就是词嵌入，或者叫word vector
词向量的训练方法 CBOW Skip-gram
当然训练的方法除了下面的预测下一个词，还有SKIP-Gram,Cbow等等，这些不同的方法，区别就是预测的方式不一样:
- CBOW 上下文预测中心词
- Skip-gram，是通过中心词预测两边的词
那么这种表示方法到底是巧合呢还是有理论依据呢
词嵌入的理论依据
一个人人品怎么样，看他周围的朋友，而一个词是什么意思，可以看他经常跟什么词一起出现，当然这个在模型上也是有理论依据的（另外在语言学上也有理论依据）。
放到深度模型中来看，当我们有两个输入：
李逍遥御剑飞行
酒剑仙御剑飞行
模型起初不知道李逍遥和酒剑仙是同一个东西，但是模型最后的输出都是要输出 御剑飞行的概率最大，因此这两个不同的输入对应的z1,z2,…zn ，就必须是相似的。
经过词嵌入之后的模型不再是一个稀疏矩阵，而是嵌入在多维空间里的一个稠密矩阵：
下面再来说如何用一个vector表示句子或者一篇文章
一个vector（向量）表示短语或者文章
vector space Model
比如一个信息检索的任务，我们通常是把每篇文章变成一堆vector，也就是下图中的蓝色的点，而要检索的信息也是一个vector，当两个向量的夹角比较大的时候，我们认为这两个向量就更相近。
那怎么把文档表示成一个vector呢？
bag-of-word
比如文档中是this is an apple，如果this这个单词在词表中有，我们就将词表中对应位表示为1。
这样的表示方法显然没有考虑文本的顺序，如果两个文档的单词一样，但顺序不一致，其实是完全不同的文档
vector space Model + bag-of-word 实现信息搜索
这种表示方法就是将要搜索的信息座位查询q，文档作为被检索的资料，计算两个向量的夹角。
这种检索方法，把词都是看做独立的个体，没有考虑顺序，也没有考虑不同的词其实是表达了同一个意思，又或者不同的词在某种情景下其实是相同的意思。
改进版 bag-of-word
我们在上述基础上，加入神经网络，改进了句子的表示方法。
需要查询和检索的句子和文档，都加入神经网络，用神经网络的输出代表这个词向量，可问题是这个神经网络如何训练呢？如何获取这些training data，这些的target又是什么呢？
实际上是有方法获取这些标签数据的，比如百度的时候，我们输入的查询就是query，但是它怎么知道结果是哪个呢？就靠你点击的链接了
总之是有办法获取神经网络的输入和target，从而训练一个网络。
原文地址:https://blog.csdn.net/zishuijing_dd/article/details/135763919
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