估计有人会说小Dream在偷懒。词向量，网上百度一大把的东西，你还要写。在我看来，词向量在自然语言处理中是非常重要的一环，虽然他在一开始就没有受到大家的重视，但是在神经网络再度流行起来之后，就被当作是自然语言处理中奠基式的工作了。另一方面，网上词向量相关的文章，大多是抄来抄去，能够深入浅出，讲的通俗而又不失深度的少之又少。最后，为了这个系列的系统性和完整性，我还是决定好好讲一下词向量，这个非常基础却又重要的工作。
1.文本向量化
首先，我们提出这样一个问题，一个文本，经过分词之后，送入某一个自然语言处理模型之前该如何表示？例如，“人/如果/没用/梦想/，/跟/咸鱼/还有/什么/差别”，向机器学习模型直接输入字符串显然是不明智的，不便于模型进行计算和文本之间的比较。那么，我们需要一种方式来表示一个文本，这种文本表示方式要能够便于进行文本之间的比较，计算等。最容易想到的，就是对文本进行向量化的表示。例如，根据语料库的分词结果，建立一个词典，每个词用一个向量来表示，这样就可以将文本向量化了。
2.词袋模型
要讲词向量，我们首先不得不说的就是词袋模型。词袋模型是把文本看成是由一袋一袋的词构成的。例如，有这样两个文本：
（1）“人/如果/没有/梦想/，/跟/咸鱼/还有/什么/差别”
（2）“人生/短短/几十/年/，差别/不大/，/开心/最/重要”
这两个文本，可以构成这样一个词典：{“人”，“如果”，“没有”， “梦想”， “，”，“跟”， “咸鱼” ， “还有”，“什么”， “差别”， “人生”， “短短”， “几十”，“年”， “不大”， “开心”， “最”， “重要”}
字典的长度为18，每个词对应有一个index，所以，
词“人”可以用一个18维的向量表示表示：
{1，0，0，0，····，0}
词“重要”可以用一个18维的向量表示表示：
{0，0，0，0，····，1}，
那么，文本该怎么表示呢？词袋模型把文本当成一个由词组成的袋子，记录文本中包含各个词的个数：
文本1：
{1，1，1，1，1，1，1，1，1，1，0，0，0，0，0，0，0, 0}
文本2：
{0，0，0，0，2，0，0，0，0，1，1，1，1，1，1，1，1，1}
我们大概总结一下，词袋模型把文本看成是一个装着词的袋子，以文本2为例，用词袋模型可以这样描述它。文本2里有0个“人”，2个“，”， 1个“差别” 等等。所以词袋模型有以下特点：
(1).文本向量化之后的维度仅与词典的大小相关；
(2).词袋模型没有考虑词语之间的顺序关系。
这只是两个句子，所以词典的大小是18。当语料库很大时，词典的大小可以时几千甚至几万，这样大维度的向量，计算机很难去计算。而且就算是只有一个词的句子，它的维度仍然是几千维，存在很大的浪费。此外，词袋模型忽略了词序信息，对语义理解来讲是一个极大的信息浪费。最后，词袋模型会造成语义鸿沟现象，即两个表达意思很接近的文本，可能其文本向量差距很大。
所以，词袋模型并不是一个好的解决方案。接下来，词向量就“粉墨登场”了。
2.词向量
要说词向量，就得先说一说神经网络语言模型（NNLM）。因为最开始，词向量其实是神经网络语言模型的副产品。
随着互联网的发展，在互联网上堆积了大量的文档、语料数据。在本世纪初，一个NLP界的大牛Yoshua Bengio在其经典论文《A Neural Probabilistic Language Model》中介绍了如何利用互联网上海量的未标注数据来训练一个NNLM，并产生了一个很有用的副产品，词向量。我这里尽量简明的阐述NNLM的原理及其结构。上一节我们讲了语言模型，在语言模型中，最主要的就是构建如下的概率：
在NNLM中，需要构建如下的概率：
即根据句子的前面m-1个词，预测下一个词。下面我们看看NNLM中用到的神经网络的结构：
该图来源于Bengio的论文，根据该图，预测下一个词需要进行如下几步的运算：
（1）找到前n-1个词在词典中的index，并根据look-up table获得这n-1个词的词向量（训练之前，词向量是随机初始化的，维度可开发者自己定义），假设维度为d。
（2）将前n-1个词的词向量拼接起来 ,这个时候，得到一个(n-1 ,d)维的矩阵x:
(3)经过一层神经网络，注意这里w的维度维（h, ((n-1)*d)）：
（4）经过一个全连接层，注意这里U的维度为（V, h）,其中V为此表的大小，所以这里输出y的尺寸为V*1：
(5)最后，当然是接一层softmax，计算出词表中每一个词是一下个词的概率了。
(6)当然，训练的时候，要构造损失函数：
其中，为预测出来的真正下一个词概率，R为正则项，用于训练时减轻过拟合。N代表一次训练输入词的个数。
最后，通过反向传播更新v，训练结束之后就可以获得词向量了。
讲到这里，其实词向量的基本理论已经讲的差不多，大家应该也基本能够知道词向量是个什么样的东西，以及如何在机器学习中使用它。
其实，这只是词向量早期的工作，后期出来专门用来训练词向量的方法，包括GLOVE和word2Vec，word2vec是google的工作，word2vec有一篇非常好的blog：http://www.cnblogs.com/peghoty/p/3857839.html，大家可以参考，我这里就不再赘述了。
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有时候，生活最残酷的一点在于，你费劲心思却始终无法把你在乎的人留在身边。愿那些漂泊无依的打拼者们，最后，深夜回家时都有人为你留一掌温暖的灯。