Word2vec 是 Word Embedding 方式之一，属于 NLP 领域。他是将词转化为「可计算」「结构化」的向量的过程。本文将讲解 Word2vec 的原理和优缺点。

这种方式在 2018 年之前比较主流，但是随着 BERT、GPT2.0 的出现，这种方式已经不算效果最好的方法了。

什么是 Word Embedding ？

在说明 Word2vec 之前，需要先解释一下 Word Embedding。 它就是将「不可计算」「非结构化」的词转化为「可计算」「结构化」的向量。

这一步解决的是”将现实问题转化为数学问题“，是人工智能非常关键的一步。

将现实问题转化为数学问题只是第一步，后面还需要求解这个数学问题。所以 Word Embedding 的模型本身并不重要，重要的是生成出来的结果——词向量。因为在后续的任务中会直接用到这个词向量。

什么是 Word2vec ？

Word2vec 是 Word Embedding 的方法之一。他是 2013 年由谷歌的 Mikolov 提出了一套新的词嵌入方法。

Word2vec 在整个 NLP 里的位置可以用下图表示：

在 Word2vec 出现之前，已经有一些 Word Embedding 的方法，但是之前的方法并不成熟，也没有大规模的得到应用。

下面会详细介绍 Word2vec 的训练模型和用法。

CBOW(Continuous Bag-of-Words Model)和Skip-gram (Continuous Skip-gram Model)，是Word2vec 的两种训练模式。下面简单做一下解释：

CBOW

通过上下文来预测当前值。相当于一句话中扣掉一个词，让你猜这个词是什么。

Skip-gram

用当前词来预测上下文。相当于给你一个词，让你猜前面和后面可能出现什么词。

优化方法

为了提高速度，Word2vec 经常采用 2 种加速方式：

Negative Sample（负采样）

Hierarchical Softmax

具体加速方法就不详细讲解了，感兴趣的可以自己查找资料。

需要说明的是：Word2vec 是上一代的产物（18 年之前）， 18 年之后想要得到最好的效果，已经不使用 Word Embedding 的方法了，所以也不会用到 Word2vec。

优点：

由于 Word2vec 会考虑上下文，跟之前的 Embedding 方法相比，效果要更好（但不如 18 年之后的方法）

比之前的 Embedding方 法维度更少，所以速度更快

通用性很强，可以用在各种 NLP 任务中

缺点：

由于词和向量是一对一的关系，所以多义词的问题无法解决。

Word2vec 是一种静态的方式，虽然通用性强，但是无法针对特定任务做动态优化

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