将文字文本转换为词向量(word embedding）的过程中，一个非常著名的算法模型应该就是 Word2Vec 了。

相信大家或多或少都听说过，本节就来简单介绍一下 Word2Vec 。

什么是 Word2Vec ？

Word2Vec 可以非常有效的创建词嵌入向量，你可以把它理解为是一个算法模型，也可以理解为是一个工具包。

它 2013 年由 Google 推出，自问世以来，一直被广泛的应用在自然语言处理的词嵌入向量的表达过程中，它可以完成文本到词向量的映射，同时保留文本在向量空间的语义关系。

关于文本在向量空间的语义关系，可以参考10、词向量运算：queen=king-man+wowem的内容。

所以我们可以说， Word2Vec 是一个算法模型，人们利用这个模型对大量的文本数据进行训练，从而使模型可以输出训练好的词向量。

在使用 Word2Vec 模型训练时，其内部支持使用两种不同的训练算法进行训练：

• 1. 连续词袋算法（Continuous Bag of Words， CBOW)：该算法通过给定文本上下文单词，来预测中心词。
• 2. 跳元算法（Skip-gram): 该算法通过给定文本中心词，来预测文本上下文词。

什么是上下文词和中心词呢？

假设有如下的句子：We are about to study the idea of deep learning.

如果已知 We are about to 和 the idea of deep learning，去预测 study，那么就相当于通过上下文去预测中心词，此时实用的也就是 CBOW 算法。

反过来，如果给定了单词 study，去预测句子中的其他上下文词（比如 idea)，则是使用了 Skip-gram 算法。

这两种算法是 Word2Vec 中支持的两种算法，这里暂时不多介绍两种算法的细节。大家只需要知道，无论是连续词袋算法还是跳元算法，都是用来更好的预测文本中的词，以此来达到对大量单词进行语义学习的目的，从而产生更加有效的词向量。

Word2Vec 工具

Google 将 Word2Vec 进行了开源，并且提供了一套简洁可用的工具包。我们可以非常方便的使用这些工具来进行词向量相关的测试。

开源的源代码仓库 github 链接为：https://github.com/dav/ Word2Vec 。

该仓库为 C++ 源码仓库，使用前需要确保具备 C++ 源码的编译和运行环境。

如何编译？

代码下载之后，在 src 目录下，执行 ‘make’ 命令便可完成代码仓库的编译，编译生成的可执行文件会放在 bin 目录下。

在bin目录下，可以执行对应的可执行程序来测试词向量。

比如可以使用 distance程序来计算单词的相似程度。

例如，你可以执行下面的命令后，进入工具交互界面。

./distance ~/GoogleNews-vectors-negative300.bin

上述命令中的 GoogleNews-vectors-negative300.bin 是需要提前下载到本地中，是一个已经训练好的词嵌入模型（包含了词嵌入向量）文件，该文件的下载方式在10、词向量运算：queen=king-man+wowem有介绍。

需要先将其下载到本地电脑中，再进行使用。

执行完上述命令后，在交互界面输入“compute"单词。

distance 工具会输出该单词在词汇表中所处的位置，下图显示 compute 单词位于词汇表中的第 33688 的位置。

同时，distance 工具会给出与 compute 单词最接近的其他单词（使用余弦距离表示），比如 computation，calculate等。

你可以使用该工具测试其他单词。

该源码仓库完成编译后，还包含了很多其他的工具，详细的使用可以参考官方指南：https://code.google.com/archive/p/ Word2Vec /。

本节仅需要知道 Word2Vec 是Google开发的一个用来将文本转换为词向量的算法模型（工具）即可，并且该模型内置支持了两种不同的算法完成文本到词向量的转换，分别是 CBOW 和 Skip-gram 算法。

CBOW 和 Skip-gram 两种算法的细节非本专栏重点，这里就不深入介绍了，感兴趣的同学可以去百度一下。

总结一下

至此，我们把自然语言处理模型需要的预处理预备知识基本介绍完了。

这些知识包括： token 的概念，词汇表， token 转换到词向量的必要性以及一些代码演示。相信看到这里你应该对这些基础概念有了一定的了解。

事实上，以上的预备知识和操作，仅仅完成了一件事，那就是将人类可以理解的文本，转换到了高维空间的词向量。

只有将文本转换为词向量后，才可以输入给自然语言模型进行处理。

另外，对于基于 transformer 架构的模型而言，单有词向量是不够的，还需要使用位置编码来对文本信息进一步处理。这一点可以查看本节最上面的配图以了解这个过程。

只有将词向量和位置编码结合起来，才能作为真正的输入给到 transformer 架构（大模型）。

这一部分内容，为了逻辑连贯，并且更好理解，在后面介绍 transformer 技术细节时，再进行位置编码的相关介绍，主要会包括：transformer 的输入为什么需要位置编码，以及相关的算法和原理。