静态词向量Embeding 模型
work2vec： 靠 "猜邻居" 学向量：
- 1 将物料中的所有词赋值初始值，定好维度和窗口大小(即中心词邻居个数，也是此次学习的上下文长度)，比较常用的维度是(100/300)
- 2 CBOW(用邻居猜中心词)和Skip-gram（用中心词猜邻居)，两种方法的区别：
- CBOW：用邻居猜中心词，语料小、高频词多，训练快，对高频词的向量效果好
- Skip-gram：用中心词猜邻居，语料大、低频词多，训练慢一点，但对低频词的向量效果更好
- CBOW 和 Skip-gram 是训练模式，二选一，看语料大小和词频选
- 比如 CBOW方法：
- ① 从句子里挑一个中心词（比如 "吃"），再圈出它的邻居词（比如 "我、爱、苹果"，窗口为 3）；
- ② 把 3 个邻居词的向量加起来作为加总向量，然后让窗口中的每一个词向量权重乘以加总向量得到概率值，再进行 softmax 处理(其实就是一个简单的神经网络)
- ③ 错误的话就使用反向传播，调整邻居词和中心词的向量，让下次猜得更准
- 3 简化游戏：如果每次都猜"中心词"那计算效率将会非常慢，所以可以"作弊"：
- 1 负采样：只猜 "真邻居 vs 假邻居"
- 原来的麻烦：要让模型猜 "中心词是词汇表里的哪一个"，比如词汇表有 1 万个词，就要算 1 万次得分，非常慢
- 作弊思路：不猜所有词，只挑几个词做对比：
- 选 1 个正样本：就是真实的中心词+真邻居（比如"爱" 是中心词， "我、吃" 作为真邻居）；
- 选 5~20 个负样本：从词汇表里随机抽几个不相关的词，中心词+假邻居（比如"爱" 是中心词， "汽车、桌子" 作为假邻居）；
- 让模型只做一件事：区分 "正样本是真邻居"，"负样本是假邻居"。
- 效果：不用算 1 万次，只算 1 次正样本 + 10 次负样本 = 11 次，速度直接提升几百倍。
- 2 层次 Softmax（Hierarchical Softmax）：用 "二叉树" 少走路
- 原来的麻烦：Softmax 要遍历所有词算概率，词汇表越大越慢。
- 作弊思路：把词汇表排成一棵二叉树，猜词变成 "走树的路径"：
- 树的叶子节点是所有词，根节点在最上面；
- 猜中心词时，不用一个个对比，而是从根节点开始：每走一步判断"中心词需要" "往左还是往右"，直到走到目标词的叶子节点；有点类似二分法的理念
- 3 负采样和层次 Softmax 是提速工具，二选一或按场景搭配用；
- 1 负采样：只猜 "真邻居 vs 假邻居"
GloVe ( Global Vectors for Word Representation)
- 核心逻辑是 "统计整个语料中词与词的共现频率，用频率关系学向量"，属于统计式模型。统计 "谁和谁经常一起出现"
- 遍历整个语料库，做一张 共现矩阵（像 Excel 表格）：行和列都是词，单元格里的数字是 "这两个词在窗口内一起出现的次数"；
- 比如表格里 "国王" 和 "王后" 的格子里是 100，"国王" 和 "苹果" 的格子里是 1------ 说明 "国王" 和 "王后" 关系近。
- 给统计结果 "加权"
- 太常见的词（比如 "的、了"）和谁都能一起出现，统计结果不算数，所以给它们的次数 "打折"；
- 出现次数太少的词（比如生僻词），统计结果不准，也打折 ------ 只重点关注 "出现次数适中" 的词对。
- 用统计结果 "学向量" -目标很简单：让 两个词向量的点积 ≈ ln(两个词共现次数)； - 比如 "国王" 和 "王后" 的共现次数是 100，对数是 4.6，那就要让它们的向量点积≈4.6；
- 初始化所有词的随机向量，然后不断调整向量，直到向量点积满足这个目标
- 输出最终向量调整到误差足够小时，每个词的向量就学好了 ------ 因为用了全局统计，词的语义关系会更稳（比如 "国王 - 男人 + 女人 = 王后" 这种类比任务，GloVe 做得更准）。
FastText ：
- 核心是 "给 Word2Vec 加了'字符级偏旁部首'"，解决了 Word2Vec 处理生僻词、未登录词（没见过的词）的痛点，训练速度还更快(3-10 倍)。
- FastText 的关键创新是 字符级 n-gram 特征：
- 把每个单词拆成若干个字符片段（n-gram），比如单词 apple，取 n=3（3 个字符为一段），会拆成：#ap、app、ppl、ple、le#（加 # 是为了标记词的开头和结尾）；
- 训练时，单词的向量 = 它所有字符片段的向量之和。
- 训练方式：和 Word2Vec 几乎一样，更快更强；
- 训练目标和：和Word2Vec 的 Skip-gram 完全相同：用中心词猜邻居词。
- 优势：
- 能处理生僻词 / 未登录词：就算遇到没见过的词，只要能拆成字符片段，就能用片段向量拼出这个词的向量；
- 训练速度更快：Facebook 做了工程优化，比 Word2Vec 快好几倍，适合超大规模语料；
- 优化 1：哈夫曼树 ------ 把高频词放在树的浅层（靠近根节点），低频词放在深层
- 优化 2：哈希表（Hash Table） ---- 把相似的 n-gram 片段映射到同一个向量空间，减少了重复计算和内存占用。
- 低资源语言友好：对小语种（语料少、生僻词多）特别友好，效果远超 Word2Vec。
- 额外技能：直接做文本分类
- FastText 除了能生成词向量，还能直接做文本分类（这是它和 Word2Vec/GloVe 的小区别）：
- 分类时，把句子里所有词的向量加起来，得到句子向量；
- 再用一个简单的线性层 + Softmax，输出分类结果。
- 特点：分类速度极快，适合海量文本的快速分类任务（比如垃圾邮件识别，类比word2vec 中的负采样）。
动态词向量Embedding 模型：
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ELMO(Embedding from Language Model)，通过无监督预训练多层双向LSTM模型来学习带上下文信息的（Contextualized）单词表示。一种动态的，语境化的词向量表示方法，可以根据上下文语境来生成相应词的向量表示。
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ELMO 的流程可以类比成：先学通用字典（预训练），再根据具体文章调整词义（任务适配）。
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预训练阶段：用双向 LSTM 学 "通用词语义"（用海量无标注文本（比如全网的新闻、小说）训练一个 "双向语言模型"，目标是让模型学会 "根据上下文猜词"）
*- 输入层：把文本转成字符向量：
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先把每个字符转成字符向量（比如用 CNN 提取字符特征）；
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再把一个词的所有字符向量合并，得到这个词的字符级初始向量。
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- 核心层：堆叠多层双向 LSTM(这是 ELMO 的关键，用 多层双向 LSTM 逐层提取词的语义)
- 双向 LSTM:一个从左到右的 LSTM + 一个从右到左的 LSTM，两者独立计算，最后把结果"拼"起来。
- 底层双向 LSTM：学的是基础语义，比如词的字面意思、简单搭配（比如 "银行" 和 "钱" 的关联）；
- 高层双向 LSTM：学的是深层语义，比如词在句子里的角色、上下文的逻辑关系（比如 "银行" 在句子里是 "地点宾语"）
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3 预训练目标：让双向 LSTM 学会 "根据上下文猜被遮住的词"，正向反向都来一遍
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4 整体 架构：CNN - BIG - LSTM
- 字符 CNN：把单词拆成字符，提取字符级特征，生成基础向量；像查字典先认单个字，解决生僻词、拼写错误问题
- 两层 Highway： 优化"字符向量"的传输，让有效特征更好地通过 给特征 "开绿色通道"，减少信息损耗
- 具体方法：(依然是通过权重的方式来实现)
- 变换门（Transform Gate）：决定 "多少特征需要被加工处理"；
- 携带门（Carry Gate）：决定 "多少原始特征可以直接通过"。
- 最终输出 = 加工后的特征 × 变换门 + 原始特征 × 携带门。
- 第一层 Highway 先过滤掉大部分明显的噪声；
- 第二层 Highway 再对剩下的特征做精细筛选；
- 具体方法：(依然是通过权重的方式来实现)
- 双层双向 LSTM 两层双向结构:(每层含前向 + 后向 LSTM，层间有残差连接)，逐层提取上下文语义
- 在第一个双向 LSTM 中，是正向，方向分别生成出结果"拼接"到一起作为第一层初始输出的
- 在拼接后需要通过线性变换进行降维，因为拼接后维度升高了一倍，再通过残差+原始输出作为第二层的输入
- 但是第二层的输出就不需要降维和残差了，因为已经直接输出了,双向 RNN 的时候也是这样的
- 整体目标: 双向语言模型任务，最大化 "前向预测下一词、后向预测前一词" 的联合概率;让模型学会根据上下文精准猜词，掌握通用语义
- BIG：是因为双层双向 LSTM 每层隐藏单元 4096 个，投影维度 512，层间有残差连接，字符 CNN 用 2048 维卷积核
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任务适配阶段 ------ 给具体任务生成动态词向量：
*- 提取多层词向量对于任务中的每一个词，从预训练好的模型里提取 3 类向量(使用的时候也一样产生的是三层向量)：
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e0：字符级初始向量（最底层，基础语义，上下文无关）；
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e1：第一层双向 LSTM 输出的向量（浅层上下文语义）；
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e2：第二层双向 LSTM 输出的向量（深层上下文语义）。
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- 加权组合成 ELMO 向量:ELMO 会给这几层向量分配不同的权重（权重值根据具体任务调整），然后加权求和，得到最终的任务专属动态词向量：
- ELMO = γ * (s0 * e0 + s1 * e1 + s2 * e2)
- s0,s1,s2是权重（比如任务是文本分类，可能给高层向量 e2 更高权重；任务是词性标注，给底层向量 e1 更高权重）；
- γ是一个缩放系数，用来调整 ELMO 向量的大小，适配任务模型。
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优点：1 解决了静态词嵌入 "一词多义" 的核心痛点；2 预训练模型可以复用，在小数据任务上也能有好效果（比如小众领域的文本分类）。
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缺点：1基于 LSTM，速度比后来的 Transformer 模型（比如 BERT）慢；2只是 "把多层向量加权组合"，没有像 BERT 那样用自注意力机制更精准地捕捉上下文关联。
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ELMo通过深度双向语言模型（biLM）进行训练，主要解决了两个问题：
- (1) 学习复杂词汇的语法和语义；
- (2) 学习复杂词汇不同语境下的不同语义；
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一个简单的例子就是 "苹果"的词向量：
- 句子1："我买了 1斤 苹果"
- 句子2："我新买了 1个 苹果 X"
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PS: ELMo在中文上确实会比word2vec好很多
静态句向量 Embedding 模型：
Doc2Vec 是 Word2Vec 的直接升级版(计算速度更慢)：
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核心目标是解决 "Word2Vec 只能生成词向量，没法直接生成句子 / 文档向量" 的痛点，简单说就是 "给整句话 / 整篇文章生成一个专属向量"
*- 核心思路：给文档加一个 "专属身份证"
- Word2Vec 的训练逻辑是 "用邻居词猜中心词"（Skip-gram）或 "用中心词猜邻居词"（CBOW），只关注词与词的关系。
- Doc2Vec 在 Word2Vec 的基础上，只做了一个关键改动：
- 给每一篇文档 / 每一个句子，分配一个独一无二的向量，叫 文档向量（Paragraph Vector），记为D；
- 训练时，把这个文档向量 D和句子里的词向量（比如 w1,w2）拼在一起，再去做 "猜词任务"。
- 训练方式：
- PV-DM（对应 CBOW）
- 逻辑：用 文档向量 + 上下文词向量，猜中心词；
- 特点：训练快，适合短文本（比如句子）。
- PV-DBOW（对应 Skip-gram）
- 逻辑：只用 文档向量，直接猜句子里的所有词；
- 特点：训练慢一点，但生成的文档向量质量更高，适合长文档（比如文章）。
- PV-DM（对应 CBOW）
- 文档向量的复用：训练时，同一篇文档里的所有句子，共享同一个文档向量
- 适用场景：
- 文档聚类：比如把相似的新闻分到同一类；
- 文本相似度计算：比如判断两篇论文是否抄袭；
- 短文本检索：比如根据用户输入的句子，匹配最相似的回复
InferSent：
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核心目标是直接生成高质量的句子级向量，解决了早期 "词向量平均成句向量" 的粗糙问题，是 BERT 之前句子嵌入任务的主流方案。
*- 核心思路：用 "逻辑关系" 学句子语义
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创新：基于 "自然语言推理（NLI）" 任务训练，简单说就是让模型学 "两句话之间的逻辑关系"
- 输入：一对句子（前提句 + 假设句）
- 任务：判断两者的关系是 3 类中的一种：
- 蕴含：前提能推出假设（比如前提 "猫抓老鼠"，假设 "老鼠被猫抓"）
- 矛盾：前提和假设相反（比如前提 "猫抓老鼠"，假设 "老鼠抓猫"）
- 中立：两者没关系（比如前提 "猫抓老鼠"，假设 "今天下雨"）
- 模型为了判断这 3 种关系，必须读懂句子的完整语义和逻辑，而不只是词的堆砌 ------ 这样训练出来的句子向量，自然就包含了语序、逻辑和完整语义。
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- 模型结构：双向 LSTM + 句子编码：核心是 "双向 LSTM + 最大池化"，
- 第一步：用双向 LSTM 提取词的上下文特征
- 先把句子里的每个词转成词向量（用 GloVe 预训练向量）；
- 喂给双向 LSTM：从左到右 + 从右到左扫句子，给每个词生成包含上下文的特征向量；
- 这一步解决了 "语序丢失" 的问题，比如 "猫抓老鼠" 和 "老鼠抓猫" 会得到不同的词特征。
- 第二步：用最大池化生成固定长度的句子向量
- 双向 LSTM 输出的是 "词特征序列"（长度 = 句子长度），但不同句子长度不一样，没法直接比较；
- 用 最大池化：对每个特征维度，取所有词特征里的最大值，最终得到一个固定长度的句子向量；
- 通俗类比：从句子的所有词特征里，挑出 "最关键的语义信息"，拼成句子的 "身份证"。
- 第三步：训练逻辑关系分类器
- 把前提句和假设句的向量拼接，再加上两者的 "差值""乘积" 等特征；喂给全连接层，训练成一个 3 分类模型（蕴含 / 矛盾 / 中立）；训练完成后，去掉分类器，前面的 "双向 LSTM + 池化" 部分就成了一个句子向量生成器。
- 注：此处的双向 LSMT 可以类似elmo 中的双向，一样是拼接生成词向量结果，只是此处会进行最大池化拼接生成句子向量，再通过拼接不同的句子向量进行训练,训练好以后，就可以当成一个句子的向量生成器了，因为没有全连接层进行三分类处理
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优势（对比早期方法）
- 比 "词向量平均""TF-IDF 向量" 好太多：能捕捉句子的逻辑和语序；
- 训练好的模型可以直接复用：不用针对每个任务重新训练，输入句子就能输出向量；
- 向量质量高：在句子相似度计算、文本聚类、语义检索等任务上，碾压早期方案。
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适用场景
- 句子相似度计算（比如判断两句话意思是否一样）；
- 文本聚类（比如把相似的评论分到一组）；
- 语义检索（比如输入一句话，找数据库里最相似的句子）
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和 Doc2Vec 的区别：
- InferSent：训练任务 基于 "句子逻辑关系" ，包含句子的逻辑和语义，侧重句子间的逻辑判断
- Doc2Vec：基于 "猜词任务" 训练（和 Word2Vec 一样），包含句子的词搭配和主题，侧重文档的主题聚类