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1.1 离散表示（one-hot representation）
1.2分布式表示（distribution representation）
学习参考网址：https://www.paddlepaddle.org.cn/tutorials/projectdetail/3578658
一、什么是词向量
词向量（Word embedding），又叫Word嵌入式自然语言处理（NLP）中的一组语言建模和特征学习技术的统称，其中来自词汇表的单词或短语被映射到实数的向量。 从概念上讲，它涉及从每个单词一维的空间到具有更低维度的连续向量空间的数学嵌入。在自然语言处理任务中，首先需要考虑词如何在计算机中表示。通常，有两种表示方式：one-hot representation和distribution representation。
1.1 离散表示（one-hot representation）
传统的基于规则或基于统计的自然语义处理方法将单词看作一个原子符号，被称作one-hot representation。one-hot representation把每个词表示为一个长向量。这个向量的维度是词表大小，向量中只有一个维度的值为1，其余维度为0，这个维度就代表了当前的词。
例如：
苹果 [0，0，0，1，0，0，0，0，0，……]
one-hot representation相当于给每个词分配一个id，这就导致这种表示方式不能展示词与词之间的关系。另外，one-hot representation将会导致特征空间非常大，但也带来一个好处，就是在高维空间中，很多应用任务线性可分。
1.2分布式表示（distribution representation）
word embedding指的是将词转化成一种分布式表示，又称词向量。分布
式表示将词表示成一个定长的连续的稠密向量。
分布式表示优点:
(1)词之间存在相似关系：
是词之间存在“距离”概念，这对很多自然语言处理的任务非常有帮助。
(2)包含更多信息：
词向量能够包含更多信息，并且每一维都有特定的含义。在采用one-hot特征时，可以对特征向量进行删减，词向量则不能。
二、如何生成词向量
任一词的含义可以用它的周边词来表示。生成词向量的方式可分为：基于统计的方法和基于语言模型(language model)的方法。
自然语言单词是离散信号，比如“我”、“ 爱”、“人工智能”。如何把每个离散的单词转换为一个向量呢？通常情况下，我们可以维护一个如下图图2所示的查询表。表中每一行都存储了一个特定词语的向量值，每一列的第一个元素都代表着这个词本身，以便于我们进行词和向量的映射（如“我”对应的向量值为 [0.3，0.5，0.7，0.9，-0.2，0.03] ）。给定任何一个或者一组单词，我们都可以通过查询这个excel，实现把单词转换为向量的目的，这个查询和替换过程称之为Embedding Lookup。
上述过程也可以使用一个字典数据结构实现。事实上如果不考虑计算效率，使用字典实现上述功能是个不错的选择。然而在进行神经网络计算的过程中，需要大量的算力，常常要借助特定硬件（如GPU）满足训练速度的需求。GPU上所支持的计算都是以张量（Tensor）为单位展开的，因此在实际场景中，我们需要把Embedding Lookup的过程转换为张量计算，如 图3 所示。
实例分析
假设对于句子”我，爱，人工，智能”，把Embedding Lookup的过程转换为张量计算的流程如下：
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通过查询字典，先把句子中的单词转换成一个ID（通常是一个大于等于0的整数），这个单词到ID的映射关系可以根据需求自定义（如图3中，我=>1, 人工=>2，爱=>3，…）。
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得到ID后，再把每个ID转换成一个固定长度的向量。假设字典的词表中有5000个词，那么，对于单词“我”，就可以用一个5000维的向量来表示。由于“我”的ID是1，因此这个向量的第一个元素是1，其他元素都是0（[1，0，0，…，0]）；同样对于单词“人工”，第二个元素是1，其他元素都是0。用这种方式就实现了用一个向量表示一个单词。由于每个单词的向量表示都只有一个元素为1，而其他元素为0，因此我们称上述过程为One-Hot Encoding。
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经过One-Hot Encoding后，句子“我，爱，人工，智能”就被转换成为了一个形状为 4×5000的张量，记为VVV。在这个张量里共有4行、5000列，从上到下，每一行分别代表了“我”、“爱”、“人工”、“智能”四个单词的One-Hot Encoding。最后，我们把这个张量VVV和另外一个稠密张量WWW相乘，其中WWW张量的形状为5000 × 128（5000表示词表大小，128表示每个词的向量大小）。经过张量乘法，我们就得到了一个4×128的张量，从而完成了把单词表示成向量的目的。
三、如何让向量具有语义信息
在自然语言处理领域，使用上下文描述一个词语或者元素的语义是一个常见且有效的做法。我们可以使用同样的方式训练词向量，让这些词向量具备表示语义信息的能力。
Mikolov提出的经典word2vec算法就是通过上下文来学习语义信息。word2vec包含两个经典模型：CBOW（Continuous Bag-of-Words）和Skip-gram，如 图4 所示。
且一般来说，CBOW比Skip-gram训练速度快，训练过程更加稳定，原因是CBOW使用上下文average的方式进行训练，每个训练step会见到更多样本。而在生僻字（出现频率低的字）处理上，skip-gram比CBOW效果更好，原因是skip-gram不会刻意回避生僻字(CBOW结构中输入中存在生僻字时，生僻字会被其它非生僻字的权重冲淡)。
四、CBOW和Skip-gram的算法实现
以“Pineapples are spiked and yellow”这句话为例分别介绍CBOW和Skip-gram的算法实现。
如 图5 所示，CBOW是一个具有3层结构的神经网络，分别是：
在实际操作中，使用一个滑动窗口（一般情况下，长度是奇数），从左到右开始扫描当前句子。每个扫描出来的片段被当成一个小句子，每个小句子中间的词被认为是中心词，其余的词被认为是这个中心词的上下文。
4.1Skip-gram的理想实现
在理想情况下，我们可以使用一个简单的方式实现skip-gram。即把需要推理的每个目标词都当成一个标签，把skip-gram当成一个大规模分类任务进行网络构建，过程如下：
4.2Skip-gram的实际实现
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