2019-11-04 11:27:06

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SGNS(Skip-Gram with Negative Sampling )作为一种神经网络模型受到了广泛的关注,其目的是预测给定当前单词的所有上下文单词。在下图中,我们将通过单词“a”,对“am”,“I”,“neural”,“network”等单词进行预测。词汇量的大小及单词的顺序决定了,对一个单词,我们都会产生million-dimensional预测向量,并且需要在整个辞典上计算全部词向量和当前中心词的点积,这个计算量太大了。

SGNS的提出者引入了“负采样(negative sampling)”来解决这一问题。其思想就是,做一个负样本,可以理解成随机语料。于是每次训练的时候,我们就有一个正样本和若干个负样本,我们让正样本的预测概率尽可能大,而让负样本预测概率尽可能小,通过负样本的引入,将本来建立在整个辞典上的一个|V|分类问题,转换成一个建模在正负样本上的一个二分类问题。



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