论文：Dict2vec : Learning Word Embeddings using Lexical Dictionaries
作者：Julien Tissier, Christophe Gravier, Amaury Habrard
时间：2017
一、完整代码
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二、论文解读
Dict2vec从字典条目构建新的单词对，使语义相关的单词移动得更近，负采样过滤掉字典中不相关的单词对。
2.1 方法介绍
无监督学习的词向量有一个经典缺陷：在一个单词和那些在相关上下文中出现的单词之间缺乏监督。例如，近义词无法在一句话中同时出现，这里使用dict2vec通过字典中词的定义来优化这一步骤；
单词的定义是一组解释其意义的单词或句子。字典是针对几个单词的一组元组（单词、定义）。例如，你可以在字典中找到：
car: A road vehicle, typically with four wheels, powered by an internal combustion engine and able to carry a small number of people.
从定义中我们可以发现car中有vehicle，road，engine等等词语；通过这样的词的出现，可以说明使用词定义来获得弱监督的相关性，允许我们得到语义上相关的词对是可行的；这里我们定义两个东西，weak pairs和strong pairs；
- weak pairs：如果A和B的定义中，只有一方有对方，那就是weak pairs
- strong pairs：如果A和B的定义中，双方都有对方词语，那就是strong pairs
The word “vehicle” is in the definition of “car” and “car” is in the definition of “vehicle”. Hence, (car–vehicle) is a strong pair. The word “road” is in the definition of “car”, but “car” is not in the definition of “road”. Therefore, (car–road) is a weak pair.
“车辆”一词在“汽车”的定义中，“汽车”一词在“车辆”的定义中。因此，（汽车-汽车）是强有力的一对。“路”一词是在“汽车”的定义中，而“车”则不在“道路”的定义中。因此，（汽车-道路）是一个弱对。
为了把weak pairs和strong pairs与损失函数联系起来，同时为了避免影响运算速度，我们可以通过正采样和负采样结合的方式，首先是正采样，如下所示：
其中 S(w)表示与 w 相关的所有strong pairs组成的集合； W(w)表示与 w相关的所有weak pairs组成的集合； Vs(w)表示从S(w)中抽出的pairs组成的集合； Vw(w)表示从 W(w)中抽出的pairs组成的集合；βs和 βw是两个系数；抽取的个数可以自定义；
接下来是负采样，首先定义随机采样的集合如下：
接下来可以得到负采样如下：
负采样用负数是为了尽可能的让他们不在一起，正采样用正数是为了尽可能的让他们在一起；得到最后的损失函数如下： 
模型介绍完毕！
2.2 参数设置事项
对于正抽样，经验网格搜索显示，βs和βw之间的比率为1:2 是调整这些超参数的一个很好的经验法则。我们还注意到，当这些系数过低时（βs≤0.5和βw≤0.2），结果会变得更糟，因为该模型没有考虑到来自强对和弱对的信息。另一方面，当它们过高时（βs≥1.2和βw≥0.6），模型会从上下文中丢弃太多的信息，而支持来自对的信息。当强对和弱对的数量过低或过高（ns，nw≤2或ns，nw≥5）时，这种行为是相似的。对于负抽样，我们注意到，与不受控制的版本相比，由成对带来的控制的平均加权得分增加了0.7%。我们还观察到，增加负样本的数量并没有显著提高结果，除了RW数据集，其中使用25个负样本可以提高10%的性能。实际上，这个数据集主要由罕见的单词组成，所以嵌入必须学会区分不相关的单词，而不是更接近相关的单词。
2.3 模型效果
提升不大，使用于小语料，个人认为小语料特征不明显，需要强化，而dict2vec通过字典定义添加了信息进行强化！
三、过程实现
略
四、整体总结
本文提出了一种利用词汇字典学习单词嵌入的新方法Dict2vec。它基于一个Skip-gram模型，其中目标函数通过利用从定义中提取的词对的强度对进行扩展。在单词相似性任务中，我们的方法比最先进的单词嵌入方法显示了更好的结果，包括基于来自外部来源的修改的嵌入方法。我们还提供了完整的源代码来重现实验。
