词向量是语言模型的一个副产品，但这个副产品在2013年随着一个叫做word2vec的工具包而火了起来，大家在各种场合中都在用，并且取得了不错的效果。
本篇分享的文章是Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space。作者是来自Google的Tomas Mikolov，也是Word2Vec和RNNLM开源软件的作者。本文的最大贡献有：
1、提出了两种新的“神经网络语言模型”，这里之所以打引号，是因为其实两个模型都没有隐藏层，只是看起来像是神经网络而已。两种模型具有很高的计算效率和准确率，可谓是真正的“又好又快”。
2、设计了一种验证词向量效果的测试数据，从semantic和syntactic两个维度上进行测试。
首先介绍下传统模型的复杂度。
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NNLM的模型复杂度：
这里，N是输入的单词数量，D是词向量维度，H是隐藏层维度，V是词汇表维度。
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RNNLM的模型复杂度：
两个模型的输出层都可以用hierarchical softmax来替换，V的复杂度可以降为log2(V)
NNLM模型的计算瓶颈在于N D H，而RNNLM的计算瓶颈在与H * H。
本文提出的两种模型架构图如下：
从架构图中可以看出本文的模型并没有隐藏层，直接由输入层做一次映射，就进行分类。
左图是CBOW模型,输入是指定单词的context单词（前后各取几个单词），预测的是该单词。模型复杂度如下：
右图是Skip-gram（SG）模型，输入时某个单词，预测的是它的context。模型复杂度如下：
这里的C表示单词距离上限，用来限制预测context的窗口大小。
本文的模型和NNLM和RNNLM有着不同的使命，前者更加专注于解决词向量的问题，在保证准确率的情况下，尽量地提高计算效率；而后者更加专注于解决语言模型的问题，词向量只是其副产品，因此并没有过多地在这部分进行优化。最后的实验结果表明，sg和cbow模型在semantic和syntactic两个维度上进行相似度测试时表现远好于nnlm和rnnlm。并且，sg在semantic上表现更好，cbow更擅长做syntactic。
将word映射成某个空间内的向量之后，我们可以轻松地通过cos similarity来计算word之间的相似度，并且可以做一些简单的加减运算。
Paris - France + Italy = Rome
Small - Smaller + Large = Larger
可以将word映射到vector space中，那么是否可以将phrase，sentence，paragraph，document都映射到vector space中呢？进一步是否可以将topic也映射到vector space呢？是否任何东西都可以映射到vector space呢？
丰富的想象力给了人类更大的动力去探索未知的世界，将word2vec的想法拓展到各个level的问题上。在后续的很多nlp研究中，词向量都起到了关键的作用。不仅如此，word2vec在其他领域中也有了广泛的应用，比如：app推荐，将每个user下载过的app作为word，就可以得到给user推荐类似的app（相似的word）；我在做rsarxiv时，构建了一个简单的paper graph，将authors，subjects，keywords都映射到了同一个空间中，给定一个author，很容易找到与之相关的authors，subjects，keywords。比如喜欢了这个作者，
之后就会得到推荐：
Word2Vec一个很重要的意义在于，是无监督方法，不需要花额外的功夫去构建数据集来teach模型，只需要给入一个非常大的文本数据集，就可以得到非常好的效果。
来源：paperweekly
