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笔者寄语：2013年末，Google发布的 word2vec工具引起了一帮人的热捧，大家几乎都认为它是深度学习在自然语言领域的一项了不起的应用，各种欢呼“深度学习在自然语言领域开始发力 了”。
基于word2vec现在还出现了doc2vec，word2vec相比传统，考虑单词上下文的语义；但是doc2vec不仅考虑了单词上下文的语义，还考虑了单词在段落中的顺序。
如果想要了解word2vec的实现原理，应该读一读官网后面的三篇参考文献。显然，最主要的应该是这篇： Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality
这篇文章的基础是 Natural Language Processing (almost) from Scratch 其中第四部分提到了把deep learning用在NLP上。
,w2,⋯wT)=∏i=1Tp(wi|Contexti)
其中的Context表示的是该词的上下文，也就是这个词的前面和后面各若干个词，这个“若干”（后面简称c）一般是随机的，也就是一般会从1到5之间的一个随机数。
举个例子就是：“大家 喜欢 吃 好吃 的 苹果”这句话总共6个词，假设对“吃”这个词来说c随机抽到2，则“吃”这个词的context是“大家”、“喜欢”、“好吃”和“的”，总共四个词，这四个词的顺序可以乱，这是word2vec的一个特点。假设就是计算“吃”这个词的在“大家”、“喜欢”、“好吃”和“的”这四个词作为上下文的条件 概率，则
其中 σ(x)=1/(1+e−x) ，是sigmoid公式。
e−E(wv,C)
1+e−E(H−G,C)
还是存在E能量难算，又把语料库切割下去。这个过程就像是建立分支树的过程。
Kp(dk|qk,C)=∏k=1K((σ(qk⋅C))1−dk⋅(1−σ(qk⋅C))dk)
这个公式是把p(A│C)=p(A|G,C)p(G|C) 中的语料库切割无数次之后得到的最终函数形式。那么求解函数，就得到了以下的似然函数，最后通过数学等式得到了如图所示的公式。
dk表示树枝的左右向，dk=1向左分，dk=0向右分。
word2vec就是这么考虑的，把在霍夫曼树向左的情况，也就是dk=0的情况认为是正类，概率就可以算出来是σ(qijk⋅Contextij)，而负向的（dk=1）就是1-σ(qijk⋅Contextij)。
每个叶子节点都产生一个样本，这个样本的label（也就是属于正类或者负类标 志）可以用霍夫曼编码来产生，前面说过了，向左的霍夫曼编码dk=0，所以很自然地可以用1-dk表示每个样本label。霍夫曼编码也变成了一个词向量之前很重要的东西。
2、Skip-gram模型（Skip-Gram(Continuous Skip-GramModel)）
词Wi与huffman树直接连接，没有隐藏层的。使用方法依然与cbow加层次的相似。在判断“大家 喜欢 吃 好吃 的 苹果”这句话是否自然语言的时候，是这么来的，同样比如计算到了“吃”这个词，同样随机抽到的c=2，对吃这个词需要计算的东西比较多，总共要计算的概率 是p(大家|吃)，p(喜欢|吃)，p(好吃|吃)和p(的|吃)总共四个。
P（吃︱Context）=p(大家|吃)×p(喜欢|吃)×p(好吃|吃)×p(的|吃) 其中p(大家│吃)=(1-σ(A?D))?σ(B?D)?σ(C?D)...（还有三个）
把一整句话的所有词的概率都计算出来后进行连乘，得到的就是这句话是自然语言的概率。这个概率如果大于某个阈值，就认为是正常的话；否则就认为不是自然语言，要排除掉【3】。
有一个比较简易的解读见【4】Skip-gram表示“跳过某些符号”。例如句子“中国足球踢得真是太烂了”有4个3元词组，分别是“中国足球踢得”、“足球踢得真是”、“踢得真是太烂”、“真是太烂了”，句子的本意都是“中国足球太烂”，可是上面4个3元组并不能反映出这个信息。
此时，使用Skip-gram模型允许某些词被跳过，因此可组成“中国足球太烂”这个3元词组。如果允许跳过2个词，即2-Skip-gram，那么上句话组成的3元词组为：
由上表可知：一方面Skip-gram反映了句子的真实意思，在新组成的这18个3元词组中，有8个词组能够正确反映例句中的真实意思；另一方面，扩大了语料，3元词组由原来的4个扩展到了18个。
语料的扩展能够提高训练的准确度，获得的词向量更能反映真实的文本含义。
完成了两大目标：考虑距离更远的词语与当前词的关系；生成充分的语料库，并且有正确的词意词元。
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三、一些应用案例word2vec
1、广告推荐：布置在ANSJ上进行新闻关键词提取，抽调googlecode.com包，得到了计算每个词与最接近词之间的距离（distance）、还可以执行聚类【利用word2vec对关键词进行聚类】。
2、网络语料库包的训练实践：从网络的一些有名的语料包进行训练、在cygwin（因为word2vec需要linux环境，所有首先在windows下安装linux环境模拟器），抽调googlecode.com，并详细解释了函数系数。【Windows下使用Word2vec继续词向量训练】
3、兴趣挖掘的必要性。利用word2vec给广告主推荐用户，只是简单分析没有实操，但是提到了论文《互联网广告综述之点击率系统》中的一些方法。【深度学习 word2vec 笔记】
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四、R语言中tmcn.word2vec
R语言中word2vec包，目前看到有一个叫tmcn.word2vec。该包真是一个草率、任性的包， 作者Jian Li，写于2014年9月21日。而且貌似后期也没有维护，不过作者貌似同时也在网上发布了word2vec自编译的函数。笔者猜测作者同时发布了两个版本用R实现word2vec的方式。
两种实现途径分别为：tmcn.word2vec包、自编译函数。
1、word2vec包的介绍
作者上传的word2vec包即为简单，只有两个函数，第一个函数是word2vec，第二个函数计算单词之间cos距离。两个函数基本没什么附加的参数可以调节。
包的下载地址可见链接：https://r-forge.r-project.org/R/?group_id=1571
或者通过install的方式，但是笔者未能通过下面的方式直接下载到。
install.packages("tmcn.word2vec", repos="http://R-Forge.R-project.org")
包中有三个demo案例，笔者在这贴出来：
（1）第一个demo
第一个是英文的word2vec方法的列举。
require(tmcn.word2vec)
# English characters
TrainingFile1 <- system.file("examples", "rfaq.txt", package = "tmcn.word2vec")
ModelFile1 <- file.path(tempdir(), "output", "model1.bin")
res1 <- word2vec(TrainingFile1, ModelFile1)
dist1 <- distance(res1$model_file, "object")
nrow(dist1)
先要设置word2sev之前的输入语料库文件（train_file）以及输出存放地（output_file）。其中model1.bin文件是一种二进制存放数据的方式，笔者打算用readBin来读取，但是没能实现。
distance代表在word2vec所得到的词向量中，“object”词与其他单词之间的距离（一般采用CosDist距离）。该函数给出了与object最近的20个词语。
（2）第二个demo
中文内容的，是金庸的小说为输入预料。
> TrainingFile2 <- system.file("examples", "xsfh_GBK.txt", package = "tmcn.word2vec")
> ModelFile2 <- file.path(tempdir(), "output", "model2.bin")
>
> res2 <- word2vec(TrainingFile2, ModelFile2)
Starting training using file ./R-3.2.2/library/tmcn.word2vec/examples/xsfh_GBK.txt
Vocab size: 1145
Words in train file: 27824
Alpha: 0.000000 Progress: 790.77% Words/thread/sec: 22.69k The model was generated in 'C:/Users/long/AppData/Local/Temp/Rtmpm460Qd/output'!
> dist2 <- distance(res2$model_file, intToUtf8(c(33495, 20154, 20964)))
Word: ���˷� Position in vocabulary: 316
> dist2
Word CosDist
1 可是 0.3918099
2 呼 0.2853436
3 踏 0.2702354
4 多 0.2539852
5 眼光 0.2498445
6 较 0.2495218
7 盒 0.2491589
8 群雄 0.2380990
9 后面 0.2367072
10 几 0.2354743
11 一只 0.2346973
12 一齐 0.2282183
13 夺 0.2276031
14 他 0.2262077
15 </s> 0.2241129
16 一招 0.2232552
17 双刀 0.2226523
18 救 0.2194796
19 学 0.2124971
20 即 0.2113202
代码解读：输入的语料库是分好词的，intToUtf8(c(33495, 20154, 20964))是一个词——“苗人凤”。经过运算得出了与其最近的词，看前20个词貌似没有啥特别有用的信息。
（3）第三个demo代码
# Chinese characters in UTF-8 encoding, for *nix
TrainingFile3 <- system.file("examples", "xsfh_UTF8.txt", package = "tmcn.word2vec")
ModelFile3 <- file.path(tempdir(), "output", "model3.bin")
res3 <- word2vec(TrainingFile3, ModelFile3)
dist3 <- distance(res3$model_file, intToUtf8(c(33495, 20154, 20964)))
dist3
2、word2vec自编译函数
自编译函数需要自己布置一些环境，但是也只有两个函数，word2vec和distance函数。但是能够设置参数。自编译代码改写自google。应该这个自编译函数需要有这么几个步骤：
（1）仔细阅读.c.call extensions.pdf文件。其中详细写出了如何在电脑中搭建一个适用于R语言的二进制数据库；
（2）windows系统下，需要下载Rtools.exe文件，并改变环境变量的路径，同时重启计算机；
（3）看train_word2vec.R，其中有R中如何调用word2vec的API。
具体的可以从 http://download.csdn.net/download/sinat_26917383/9513075 下载得到完整的自编译函数、说明以及上述提到的PDF文档。
笔者在这简单叙述一下word2vec函数中的一些参数：
word2vec <- function (train_file, output_file,
binary=1, # output format, 1-binary, 0-txt
cbow=0, # skip-gram (0) or continuous bag of words (1)
num_threads = 1, # num of workers
num_features = 300, # word vector dimensionality
window = 10, # context / window size
min_count = 40, # minimum word count
sample = 1e-3, # downsampling of frequent words
classes = 0
)
# The parameters:
# binary - output format of the model;
#
# cbow - which algorithm to use for training or skip-gram bag of words (cbow).
# Skip-gram is slower but produces a better result on the rare words;
#
# num_threads - Processor number of threads involved in the construction of the model;
#
# num_features - the dimension of words (or a vector for each word), it is recommended from tens to hundreds;
#
# window - as many words from the context of the training algorithm should be taken into account;
#
# min_count - limits the size of a boost word dictionary.
# Words that are not found in the text more than the specified number are ignored.
# Recommended value - from ten to one hundred;
#
# sample - the lower limit of the frequency of occurrence of words in the text,
# it is recommended from .00001 to .01.
以下关于参数的解释是来源于linux环境模拟器，cygwin中操作，用Java来调用的，发现R中这个包也跟这个函数参数，大同小异，而且解释很清楚，所以非常感谢作者的细心翻译[1]。
参数解释：
-train_file 训练数据
-output_file 结果输入文件，即每个词的向量
-cbow 是否使用cbow模型，0表示使用skip-gram模型，1表示使用cbow模型，默认情况下是skip-gram模型，cbow模型快一些，skip-gram模型效果好一些
-num_features 表示输出的词向量维数
-window 为训练的窗口大小，8表示每个词考虑前8个词与后8个词（实际代码中还有一个随机选窗口的过程，窗口大小<=5)
-sample 表示 采样的阈值，如果一个词在训练样本中出现的频率越大，那么就越会被采样
-binary 表示输出的结果文件是否采用二进制存储，0表示不使用（即普通的文本存储，可以打开查看），1表示使用，即vectors.bin的存储类型
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除了上面所讲的参数，还有：
-alpha 表示 学习速率
-min-count 表示设置最低频率，默认为5，如果一个词语在文档中出现的次数小于该阈值，那么该词就会被舍弃
-classes 表示词聚类簇的个数，从相关源码中可以得出该聚类是采用k-means
模型训练完成之后，得到了.bin这个词向量文件，文件的存储类型由binary参数觉得，如果为0，便可以直接用编辑器打开，进行查看.其中word2vec中提供了distance求词的cosine相似度，并排序。也可以在训练时，设置-classes参数来指定聚类的簇个数，使用kmeans进行聚类。
disttance函数。
由于word2vec计算的是余弦值，距离范围为0-1之间，值越大代表这两个词关联度越高，所以越排在上面的词与输入的词越紧密[2]。
distance(file_name, word,size)
输出是一个list，然后可以得到cos距离。
一个在线测试的网站，貌似是一位清华教授做的：http://cikuapi.com/index.php[2]
3、关于两者体会
（1）word2vec的自编译函数在使用时也需要加载tmcn.word2vec包，笔者在使用过程中直接调用word2vec函数的话，会出现一下的error情况：
Error in .C("CWrapper_word2vec", train_file = as.character(train_file), :
C symbol name "CWrapper_word2vec" not in load table
（2）tmcn.word2vec与word2vec自编译是可以互补的。在require(tmcn.word2vec)之后，可以直接调用word2vec函数，而且自编译函数可以调节参数，而且有一个非常bug的功能，可以自行聚类，这个非常厉害，并且可以通过cbow=0的参数选择使用CBOW模型还是skip-gram模型，并且通过binary=0参数可以调整输出的是txt文件，而且tmcn.word2vec包中输出只有.bin文件，难以读取。
（3）tmcn.word2vec与word2vec自编译中两个word2vec生成不一样的语料库，同时执行distance函数之后也计算不一样的词距离。（接下来的结论，是由笔者自己推测）语料库不同的原因：因为CBOW模型与Skip-gram模型在抽取近邻词的时候也会采用随机抽样的方法，所以会产生不一样的结果；distance函数不同的原因，因为语料库的不同，笔者在设定了（set.seed）随机数之后，得到了相同的distance结果。
（4）笔者推断最佳的使用tmcn.word2vec步骤是：加载包（require(tmcn.word2vec)）、执行自编译函数（word2vec/distance）、设定随机数(set.seed)（很关键，会影响输出结果）、用自编译函数来执行分析任务（选择模型、是否聚类、是否输出txt文件、词维度、词数量等）。
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四、text2vec包
该包写于2016年3月21日，全名是Fast Text Mining Framework for Vectorization and Word Embeddings，矢量化词向量文本挖掘模型。
关于这个包，有待研究。
参考博客：
3、深度学习 word2vec 笔记4、word2vec词向量训练及中文文本相似度计算5、word2vec——高效word特征求取
6、《Word2vec的工作原理及应用探究 · 周练 · 西安电子科技大学2014年》
7、《Word2vec对中文词进行聚类的研究 · 郑文超，徐鹏 · 北京邮电大学2013年》
8、《Word2vec的核心架构及其应用 · 熊富林，邓怡豪，唐晓晟 · 北邮2015年》
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