CS224n笔记三之词向量模型与GloVe

词向量模型

• 语言学家J. R. Firth提出，通过一个单词的上下文可以得到它的意思，所以我们可以定义一个以预测某个单词的上下文的模型：
  

  p(context|wt)= ...

• 我们的目标当然是希望概率p越大越好，所以我们可以定义一个目标函数：
  

  J′(θ)=∏t=1T∏−m≤j≤m, j≠0P(wt+j|wt;θ)

• 我们的目的就是最大化上面这个目标函数。但一般来说，我们都是想最小化目标函数的，所以我们可以改写目标函数为：
  

  J(θ)=−1T∑t=1T∑−m≤j≤m,j≠0log P(wt+j|wt;θ)

• 所以我们接下来的目标就是如何计算 P(wt+j|wt;θ) ，或者说如何定义 P(wt+j|wt;θ) 。

定义 P(wt+j|wt;θ)

• 其中， vc 就是中心词 wt 的词向量， uo 就是 wt+j 的词向量，这就是softmax。所以我们的目标就是不断调整词库中每个词的词向量，使得这个P最大。所以我们的参数就是词库中的这些词向量，并且每个词都有两个词向量，一个是作为中心词的时候(即 v )，一个是作为上下文的时候(即u)。所以参数 θ 如下：
  

计算梯度

• 在对上式进行求梯度时，其实只对 2m+1 个词向量进行了求导(一个 vc ，2m个 uo )，所以 ∇θJt(θ) 是非常稀疏的。即:
  
• 视频中只是演示了对 vc 的求导，其实还需要对 uo 求导，因为 θ 里面包含有v，u两部分向量，当然都需要求导啦。

GloVe

• GloVe模型的目标函数是：
  

  J(θ)=12∑i,j=1Wf(Pij)(uTivj−logPij)2

• 其中， Pij 是两个词的共现频次，也就是两个词同时出现的次数(在拿到数据的时候就可以统计出来了)。f是一个max函数，如下所示：
  

  

• 从图中可以看出，频次 Pij 越高， f(Pij) 的值一开始也会越大，达到 xmax 之后，即使频次再高， f(Pij) 值也不会再增加了，这在一定程度上对共现频次太高的词起到了抑制作用。
• 前面说到的 θ 包含了v和u两部分向量，也就是每个词都有两个词向量的，那么最后究竟要选哪一个作为最终的词向量呢？最佳方案是将它们相加作为最终的词向量：
  
  Xfinal=U+V

最后

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