记录词语的一种分布式表示方法word2vec，论文Distributed Representations of Sentences and Documents，其中有两种常用的无监督模型CBOW和Skip-gram，大同小异，但思想其实是有监督的。关键在于似然函数的构造和训练的加速。
一、CBOW
已知当前词的上下文来预测当前词，如图
- Huffman树：带权路径长度最短的树，又称最优二叉树；
- 为什么叫hierarchi softmax：树的最下层的概率加起来等于1；
- 为什么用hierarchi softmax：如图中，若直接使用softmax，就要对词表中的每一个词计算，复杂度O(V)，使用Huffman树后复杂度降为O(log2V),2为底，速度大大加快。（fasttext论文中也说是
和
）
- 在推导的时候想到了一个问题，因为都把word2vec结构也称为神经网络，就在想为什么这里没有用反向传播。看了看应该是此处的目标函数可以直接对要更新的参数求导，但多层的神经网络里想直接求偏导太困难，所以需要用到链式法则和全导数等方法。
- 为什么这里的概率用sigmoid来求？这里的sigmoid对应到传统的softmax中就是起到激活函数的作用，没有找到相关的解释，有可能是sigmoid的值域为(0,1)，符合概率要求，也有可能是形式好便于求导吧。
二、Skip-gram
与CBOW很相似，推导基本一样，梯度更新如上图中；
三、Paragraph Vector
第一种叫PV-DM,第二种叫PV-DBOW。（和word2vec的叫法反过来了，感觉怪怪的）
整个PV过程和Word2Vec基本一样，增加了一个文档向量，在该文档内的训练过程中是共享的，不断更新。在PV-DBOW中，对应产生文档中的词语，跟Skip-gram原理一样。
四、训练向量的评价标准
原先好像是以词向量对于实际任务的收益来作为评价标准，比如词汇类比任务（A-B=C-D）和常见的NLP应用任务，但是脱离实际任务，又很难讲不同的词向量谁更好，所以现在很多工作开始学习任务相关的词向量。参考