一、SkipGram模型定义
SkipGram模型是一种常见的神经网络模型，用于自然语言处理任务中的单词表示学习。它的作用是在给定一个单词时，预测它周围的单词，如下图所示：
可以看出，SkipGram模型的输入是一个中心单词，输出是该单词周围的若干个单词。 SkipGram模型的核心思想是用神经网络将每个单词映射成高维空间的向量，以更好的方式来抓住单词之间的语义关系。在这种情况下，模型的目标是使得对于每个中心词，其预测的上下文单词能够最好地反映其周围的实际单词。
二、SkipGram模型优点
SkipGram模型相对于其他模型有许多优点：
1、能够处理大规模语料库
由于SkipGram模型的训练基于随机梯度下降，因此它可以采用高效并行的方法进行大规模语料库的训练。 此外，由于模型只需要查看中心单词和它周围的一些单词，因此比其他模型要省计算。
2、能够表示不同的语义信息
SkipGram模型在学习单词向量时可以考虑同义词、近义词以及抽象和具体的概念。此外，它在大型语料库中经常出现的词的向量可以保持一致，这意味着即使训练样本很少，SkipGram模型也可以从单词中提取出许多有用的信息。
3、可扩展性强
SkipGram模型可以轻松扩展以支持其他自然语言处理任务。 假设我们的目标是找到给定文本中最接近的单词，我们可以将SkipGram模型视为已训练过的模型，并将其用作文本相似性计算及其他相关任务。
三、SkipGram模型实现
将近年来发展的神经语言模型做到了NLP领域中的state-of-the-art的层面，离不开硬件能力的提升。
为了更好地学习SkipGram模型，我们需要许多来自不同语料库的足够大的数据集。 除此之外，使用GPU训练模型也会显著提高训练模型的速度。
对于SkipGram模型的实现，我们使用tensorflow框架，以下是一个示例代码：
import tensorflow as tf
# 定义训练数据
corpus = ['he is a king', 'she is a queen', 'he is a man', 'she is a woman', 'warsaw is poland capital', 'berlin is germany capital', 'paris is france capital']
words = []
for sentence in corpus:
for word in sentence.split():
words.append(word)
# 构建SkipGram模型
batch_size = 4
embedding_dimension = 3
vocabulary_size = len(set(words))
inputs = tf.placeholder(tf.int32, shape=[batch_size])
labels = tf.placeholder(tf.int32, shape=[batch_size,1])
embeddings = tf.Variable(tf.random_uniform([vocabulary_size, embedding_dimension], -1.0, 1.0))
selected_embeddings = tf.nn.embedding_lookup(embeddings, inputs)
softmax_weights = tf.Variable(tf.random_uniform([vocabulary_size, embedding_dimension], -1.0, 1.0))
softmax_biases = tf.Variable(tf.zeros([vocabulary_size]))
loss = tf.nn.sampled_softmax_loss(weights=softmax_weights, biases=softmax_biases, inputs=selected_embeddings, labels=labels, num_sampled=2, num_classes=vocabulary_size)
cost = tf.reduce_mean(loss)
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(0.01).minimize(cost)
# 训练模型
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
epoch = 10000
for i in range(1, epoch+1):
X = []
y = []
for bo, sentence in enumerate(corpus):
words = sentence.split()
for j in range(len(words)):
if j - 1 >= 0:
X.append(words[j])
y.append([words[j - 1]])
if j + 1 < len(words):
X.append(words[j])
y.append([words[j + 1]])
if len(X) >= batch_size:
_, loss = sess.run([optimizer, cost], feed_dict={inputs: X, labels: y})
X = []
y = []
if (i + 1) % 1000 == 0:
print("Epoch: ", '%04d' % (i+1), " cost=", "{:.9f}".format(loss))
trained_embeddings = embeddings.eval()
print(trained_embeddings)
四、SkipGram模型应用
SkipGram模型可以用于许多自然语言处理任务。
1、文本分类
可以用SkipGram模型来学习要素示例（例如，标签）的嵌入并将其用于样本分类。
2、推荐系统
SkipGram模型可以用于为用户提供相似的建议或关联性强的商品列表。
3、语言翻译
SkipGram模型可以学习从一种语言到另一种语言的词汇对之间的映射，并且可以在翻译过程中利用这种映射来提高翻译的准确性。
五、总结
SkipGram模型是一种用于自然语言处理任务的革命性模型，它可以使用神经网络将每个单词映射到高维空间中的向量。 此外，SkipGram模型具有可扩展性强、处理大规模语料库、表示不同语义信息等优点，可以用于多种自然语言处理任务。
