1.word2vec模型
https://zhuanlan.zhihu.com/p/27234078 讲的非常好！
这里说到了上面的这个结论，我的理解是，学习到的kitten和cat在空间中会更接近吗？难道只能通过和其他词的平行四边形才ok？？
嗯，后面说了，训练的嵌入向量也会非常地相似。
skip的当前单词预测上下文的意思是，有一个window，控制生成的训练样本，inputword是当前词，那么outputword就是它附近的词，这样的词对来组成训练数据。训练完最终要的是隐层的嵌入矩阵。
负采样是什么：通过这篇文章我的理解是，如果vocab是10000，那么在更新一个词对时，就需要更新其他9999个单词，这样更新参数量会非常大，而负采样，会在每次学习一个样本时只更新模型的部分参数，比如负采样了5个单词，那么共更新6个神经元的，如果嵌入向量大小为300，那么这样就会大大减少更新次数，而负采样的单词是基于单词的频率的，频率越高，被采概率越大。
2.负采样
2020-3-14更新————————————
那么负采样在代码中具体实现是怎么样的呢？怪不得我每次想起来负采样印象都不深刻，就是因为没有代码来支撑啊！
是将不是负样本的那些词向量固定？还是说dropout了？
https://www.cnblogs.com/pinard/p/7249903.html 原来还有基于负采样的skip和cbow模型，和原始的是有差别的，这个给出了推导计算过程。
https://medium.com/towardsdatascience/word2vec-negative-sampling-made-easy-7a1a647e07a4 这个也给出了基于负采样的实现，看来是个大块头，我一时解决不了。