此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。
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本篇为第五课的第二周内容，2.4到2.5的内容以及一些相关知识的补充。
本周为第五课的第二周内容，与 CV 相对应的，这一课所有内容的中心只有一个：自然语言处理（Natural Language Processing，NLP） 。
应用在深度学习里，它是专门用来进行文本与序列信息建模 的模型和技术，本质上是在全连接网络与统计语言模型基础上的一次"结构化特化"，也是人工智能中最贴近人类思维表达方式 的重要研究方向之一。
这一整节课同样涉及大量需要反复消化的内容，横跨机器学习、概率统计、线性代数以及语言学直觉。
语言不像图像那样"直观可见"，更多是抽象符号与上下文关系的组合，因此理解门槛反而更高 。
因此，我同样会尽量补足必要的背景知识，尽可能用比喻和实例降低理解难度。
本周的内容关于词嵌入，是一种相对于独热编码，更能保留语义信息的文本编码方式 。通过词嵌入，模型不再只是"记住"词本身，而是能够基于语义关系进行泛化 ，在一定程度上实现类似"举一反三"的效果。词嵌入是 NLP 领域中最重要的基础技术之一。
本篇的内容关于词嵌入模型原理，是了解基础内容后的下一步引入。
1. 词嵌入矩阵
在上一篇中，我们知道通过词嵌入可以实现词汇的特征化表示，这种序列信息编码方式相比独热编码不仅节约了存储和时间成本，而且可以量化词汇的语义来提升模型性能。
那么要如何训练一个可以输出对词汇合适编码的词嵌入模型呢？
实际上，词嵌入模型的原理和我们之前介绍过的图像风格转换有些类似，就像其首先要随机初始化目标图像一样，词嵌入模型的第一步，并不是"理解语义"，而是先给每个词一个可以被学习的数值载体 。
具体来说是这样的：
如图所示，假设我们的词表大小为 \(|V|\)，词向量维度设为 \(d\)，那么词嵌入本质上就是一个矩阵，每一行对应词表中的一个词，我们称之为词嵌入矩阵。
\\\mathbf{E} = \\begin{bmatrix} v_{1,1} \& v_{1,2} \& v_{1,3} \& \\cdots \& v_{1,d} \\\\ v_{2,1} \& v_{2,2} \& v_{2,3} \& \\cdots \& v_{2,d} \\\\ v_{3,1} \& v_{3,2} \& v_{3,3} \& \\cdots \& v_{3,d} \\\\ \\vdots \& \\vdots \& \\vdots \& \\ddots \& \\vdots \\\\ v_{\|V\|,1} \& v_{\|V\|,2} \& v_{\|V\|,3} \& \\cdots \& v_{\|V\|,d} \\end{bmatrix} \\
这里需要强调的是，在课程中，吴恩达老师常在词嵌入矩阵中使用列向量来表示词向量，以匹配矩阵乘法的约定。但在实际工程代码中，通常视作行向量（矩阵行对应词向量）。这只是约定问题 ，取决于实现方式：教学中列向量便于公式推导，代码中行向量更高效。了解后，根据场景选择即可。
回到正题，在模型初始化阶段，词嵌入矩阵并不包含任何语义信息 ，通常采用随机初始化，或者服从均值为 0 的正态分布。
我们之前就说过，词向量并不是我们手工设定的，而是在模型学习得到的，在我们完成词嵌入矩阵的初始化后，词嵌入模型的目的就是不断传播和优化词嵌入矩阵，得到对语义编码合理的词向量，从而进行下一步应用。
到这里就会发现，学习词嵌入矩阵的过程和图像风格转换的过程非常相似：一开始是随机噪声，但在损失函数的约束下，逐步学习得到结构化、有意义的结果。
在完成词嵌入矩阵的初始化后，模型训练的核心任务就是设计合理的上下文预测目标，让矩阵中每一行（词向量）逐步调整位置，从而携带语义信息。
2. 早期词嵌入模型
在 2003 年，一篇论文 A Neural Probabilistic Language Model，首次展示了一个神经网络语言模型，它不仅预测下一个词的概率分布，还通过一个嵌入层将词索引映射为实值向量。这些向量成为了词的稠密表示，也就是我们今天所说的词嵌入（word embeddings） 。
尽管当时论文中并没有直接使用"word embedding"这个术语，但其核心思想：通过神经网络学习词的分布式向量表示------正是现代词嵌入模型的理论源头。
2.1 词嵌入模型原理
这一部分我们展开一下，用早期的模型介绍一下最经典的一类词嵌入模型：预测型词嵌入模型 的基本逻辑：
图中简要描述了该模型的传播逻辑，补充一些细节如下：
- 嵌入层（Embedding Layer） ：在图中的左半部分，完成的是存储词嵌入矩阵和根据索引查找机制提取词向量 的工作，我们称完成这部分内容的结构为嵌入层。
- 窗口大小 \(t\) ：这是一个超参数，当预测序列中第 \(n\) 个词汇时，我们使用其之前 \(t\) 个词汇作为序列信息，前文如果不足 \(t\) 个，则会使用特殊符号填充。
- 联合更新 ：在反向传播过程中，嵌入层和网络的其他参数同时更新 。这意味着每次看到训练样本，嵌入矩阵中涉及的词向量会和网络参数一起沿梯度方向调整，使其更有利于下一个词的预测。
那词向量具体是怎么更新来学习语义的呢？我们展开说说：
2.2 词向量的语义学习
举个例子来理解一下词向量的更新逻辑：
假设训练语料中出现了许多关于水果的句子，比如：
I like to eat apple.
She bought a banana yesterday.
Orange juice is tasty.现在，模型的任务是根据上下文预测下一个词 。当看到句子 "I like to eat apple" 时，模型会预测下一个词可能是 "apple"。
这时，反向传播时，模型会调整 "apple"对应的词向量 以及上下文中其他词的向量，使得网络更容易正确预测 "apple"。
同理，当训练样本中出现 "banana" 或 "orange" 时，这些词的向量也会因为相似的上下文而被调整到相互靠近的位置 ："apple", "banana", "orange" 这些同类型的词常出现在类似的上下文 （如 eat、juice、like 等）
最终模型通过梯度更新，让这些词向量在向量空间中彼此靠近，从而自然捕捉到语义相似性。
这样的效果就是：即使模型从未显式告知"它们都是水果"，词向量也会因为上下文模式相似而自动聚集在一起，形成语义簇（semantic cluster） ，即向量空间中，语义相近的词自然聚在一起的群体。
这时，面对下面这两句话：
训练：I like orange juice.
测试：I love apple _____. 模型即使没见过测试语句，也可以通过"love 和 like"、"apple 和 orange" 在向量空间的距离相近得到更可靠的答案，从而提高模型性能。
用一句话总结一下：同类型的词汇往往出现在相似的上下文中，因此在更新后更加相似，最终在向量空间中形成语义簇，极大增强了模型的泛化能力。
你会发现，在词嵌入模型中，词向量的语义结构并不是显式教给模型的，而是在上下文预测任务中自然而然学到的，模型并没有专门去"训练合适编码"，而是在预测中让相似的词不断靠近。
同样是对数据进行编码，词嵌入和我们之前介绍的人脸识别又有所不同。
当然，既然是早期模型，自然有值得优化的地方，我们继续：
2.3 早期词嵌入模型的局限
尽管 A Neural Probabilistic Language Model 成功提出了通过神经网络学习词向量的思路，但作为早期模型，它在实际应用和理论上存在一些明显的局限性：
| 局限类别 | 具体说明 | 影响 |
|---|---|---|
| 计算开销大 | 输入是 \(t\) 个词独热向量拼接，输出是词表大小 \(V\) 的 softmax | 词表大时计算量高，训练预测速度慢 |
| 上下文窗口固定 | 每次预测只使用前 \(t\) 个词 | 无法捕捉长距离依赖，语义建模受限 |
| 梯度更新效率低 | 嵌入矩阵和网络参数同时更新，每个样本只涉及部分词向量 | 收敛慢，低频词向量质量不稳定 |
| 没有显式建模语义规律 | 语义相似性完全依赖上下文共现 | 稀有词或低频词向量质量差，泛化能力有限，无法处理多义词 |
因此，为了解决这些问题，自然有人发明新的技术和模型，我们在之后几篇就来详细介绍这些内容。
3. 总结
| 概念 | 原理 | 比喻 |
|---|---|---|
| 词嵌入矩阵（Embedding Matrix） | 将词表中每个词映射为可学习的稠密向量，矩阵行（或列）对应词向量。初始化随机或正态分布，通过梯度更新学习语义信息。 | 类似图像风格转换中的"随机噪声图像"，逐步在训练中形成结构化图像。 |
| 嵌入层（Embedding Layer） | 存储词嵌入矩阵并提供索引查找功能，将词索引映射为词向量。 | 就像一本"词向量字典"，根据索引直接查到对应的向量。 |
| 上下文预测训练 | 利用前 \(t\) 个词预测下一个词，通过反向传播更新嵌入矩阵和网络参数，使语义相似的词向量靠近。 | 好比让水果类词（apple, banana, orange）在向量空间里自然聚成一簇，通过相似上下文学习它们的关系。 |
| 语义簇（Semantic Cluster） | 在向量空间中，语义相近的词自然聚集，捕捉词汇之间的语义关系。 | 词向量像朋友一样，常在同一圈子（上下文）出现就靠近在一起。 |
| 早期词嵌入模型局限 | 计算开销大（softmax over 大词表）上下文窗口固定、 梯度更新效率低 、无显式语义建模（如多义词）。 | 模型像老式拼字游戏，效率低且只能看到局部信息，难以捕捉远距离或复杂规律。 |