word2vec訓(xùn)練詞向量要運行多久

1、整理完，大概1g語料，訓(xùn)練的話，CBOW算法訓(xùn)練了半個小時不到。訓(xùn)練后的模型大概是2g左右，加載起來也是比較慢，不過還能接受。

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2、用wiki英文語料訓(xùn)練的用時較長，約7小時。

3、之前我們使用 Word2Vec 將每個詞映射到了一個向量空間，因此，我們可以利用這個向量表示的空間，對這些詞進行聚類分析。

隨機初始化詞向量在網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中向量變化嗎

1、詞向量一般不是模型訓(xùn)練的任務(wù)，而是為完成任務(wù)順帶得到的附屬品。

2、在梯度反向傳播過程中，這些初始化的向量也會得到調(diào)整。

3、Encoder輸入的是單詞的向量，這里對其進行隨機初始化，但設(shè)為Trainable，在訓(xùn)練過程中不斷對詞向量的值進行改進，即End2End訓(xùn)練方式。

4、在預(yù)先訓(xùn)練的詞集中不存在的詞將被隨機初始化。論文用模型的幾個變體進行了實驗 CNN-rand：基線模型，其中所有單詞都隨機初始化，然后在訓(xùn)練期間修改。CNN-static：一個帶有fromword2vec預(yù)訓(xùn)練向量的模型。

5、推薦的方式是 non-static 中的 fine-tunning方式，它是以預(yù)訓(xùn)練（pre-train）的word2vec向量初始化詞向量，訓(xùn)練過程中調(diào)整詞向量，能加速收斂，當然如果有充足的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和資源，直接隨機初始化詞向量效果也是可以的。

6、后來出現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型，該模型訓(xùn)練出語言模型的同時可以輸出詞向量。

詞向量原理

1、第一層為詞向量層，每個詞都查表替換為詞向量作為輸入，第二層是一個tanh層（隱藏層），與第一層相連，第三層是一個softmax輸出層，與第一層和第二層都相連。

2、GloVe：Global Vectors for Word Representation，它是一個基于 全局詞頻統(tǒng)計 的詞表征工具。通過GloVe計算出的詞向量捕捉到了詞之間一些語義特性，比如相似性(similarity)、類比性(analogy)等。

3、理論概述：詞向量是什么？自然語言理解的問題要轉(zhuǎn)化為機器學(xué)習的問題，第一步肯定是要找一種方法把這些符號數(shù)學(xué)化。