第2章自然语言和单词的分布式表示

把语料、词表、共现、PMI与SVD变成可复核的分布式表示流水线，并逐项覆盖第2章自然语言和单词的分布式表示、2.1 什么是自然语言处理、2.1.1 单词的含义、2.2 同义词词典、2.2.1 WordNet、2.2.2 同义词词典的问题、2.3 基于计数的方法、2.3.1 基于Python的语料库的预处理、2.3.2 单词的分布式表示、2.3.3 分布式假设、2.3.4 共现矩阵、2.3.5 向量间的相似度、2.3.6 相似单词的排序、2.4 基于计数的方法的改进、2.4.1 点互信息、2.4.2 降维、2.4.3 基于SVD的降维、2.4.4 PTB数据集、2.4.5 基于PTB数据集的评价、2.5 小结；用表示账本、单故障序列轨迹和独立评价验收门完成复核。

学习目标

能说明“第2章自然语言和单词的分布式表示”如何把语料、词表、共现、PMI与SVD变成可复核的分布式表示流水线，并逐项覆盖第2章自然语言和单词的分布式表示、2.1 什么是自然语言处理、2.1.1 单词的含义、2.2 同义词词典、2.2.1 WordNet、2.2.2 同义词词典的问题、2.3 基于计数的方法、2.3.1 基于Python的语料库的预处理、2.3.2 单词的分布式表示、2.3.3 分布式假设、2.3.4 共现矩阵、2.3.5 向量间的相似度、2.3.6 相似单词的排序、2.4 基于计数的方法的改进、2.4.1 点互信息、2.4.2 降维、2.4.3 基于SVD的降维、2.4.4 PTB数据集、2.4.5 基于PTB数据集的评价、2.5 小结，并区分2018年原版、2020年中文译本与当前扩展
能先预测“怎样证明相似词来自固定窗口和统计变换，而不是语料泄漏或索引错位？本章各目录坐标如何汇合为同一证据链？”“第2章自然语言和单词的分布式表示”会改变哪个词ID、表示、时序状态、梯度、采样或评价结果，再逐步复核
能注入“词表或窗口改变后仍直接比较相似度，或把测试语料并入表示构建；在第2章自然语言和单词的分布式表示验收中只注入这一处”，用“语料版本、token/ID映射、窗口、共现计数、PPMI与SVD维度一致；第2章自然语言和单词的分布式表示的结论不得越过原版目录与数据边界”决定接受、回退或拒绝NLP结论

为什么从这个NLP问题开始

“第2章自然语言和单词的分布式表示”必须把表示、序列状态和评价条件写成可重放合同，不能用最终指标替代中间机制。 “第2章自然语言和单词的分布式表示”的贯穿任务是：为“第2章自然语言和单词的分布式表示”冻结语料/数据、词表、shape、时序切分、随机种子与代码版本，再对照参考路径和单故障路径。动手前先写下哪个词ID、表示、shape、时序状态、梯度、采样或评价结果会变化；运行后补理由不算预测。

围绕“怎样证明相似词来自固定窗口和统计变换，而不是语料泄漏或索引错位？本章各目录坐标如何汇合为同一证据链？”“第2章自然语言和单词的分布式表示”建立参考、故障与恢复路径。只有它守住“语料版本、token/ID映射、窗口、共现计数、PPMI与SVD维度一致；第2章自然语言和单词的分布式表示的结论不得越过原版目录与数据边界”并交付dna-02语料与词表快照、张量/时序账本、前向缓存、梯度轨迹、评价结果、反例与失败复现，近邻、序列输出、注意力图或指标才构成NLP证据。

书目、191个原版层级与版本边界

“第2章自然语言和单词的分布式表示”以O’Reilly Japan原版官方书页核对斋藤康毅著《ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編》于2018年7月21日出版、432页、ISBN 9784873118369。对“第2章自然语言和单词的分布式表示”而言，出版社同页给出的8章与附录A至C构成完整目录边界；本站逐项统计8个章标题、46个一级节、125个二级节、3个附录标题和9个附录节，共191个正式目录层级。“第2章自然语言和单词的分布式表示”再以出版社官方代码仓库核对ch01至ch08实现，以官方勘误识别已知错误。

“第2章自然语言和单词的分布式表示”没有使用未获授权的原书完整正文，只以出版社完整目录、官方代码和勘误限定范围；中文解释、代码实验、交互、练习与答案均为独立教学重写。“第2章自然语言和单词的分布式表示”的中文授权书目页仅用于核对陆宇杰译《深度学习进阶：自然语言处理》、人民邮电出版社2020年10月、ISBN 9787115547644，不用来证明日文原版正文。“第2章自然语言和单词的分布式表示”以2018年日文原版与2020年中文译本目录为内容边界；当前大模型、现代Transformer变体与依赖兼容修正只作带时间标签的独立核验。

“第2章自然语言和单词的分布式表示”另以技术核对 1、技术核对 2、技术核对 3核对算法定义、实现语义或数值诊断；这些外部资料能验证本页技术事实，不能反向证明原书采用了本站表述。

原版目录层级与实现机制

第2章自然语言和单词的分布式表示

原版坐标 1/20。 在“第2章自然语言和单词的分布式表示”的坐标1中，目录项「第2章自然语言和单词的分布式表示」用于声明本章在表示—序列—评价链中的职责与范围；先冻结语料/数据、词表、时序与shape，再以原版坐标、输入数据、核心状态、下游接口、反例和时间边界复核，出现用当前热点重排原版或只罗列术语时撤回结论。

2.1 什么是自然语言处理

原版坐标 2/20。 目录项「2·1 什么是自然语言处理」进入“第2章自然语言和单词的分布式表示”后要回答第2个NLP问题：它怎样把固定语料变换为可比较的词ID、共现统计与低维表示、改变哪个词ID、表示、时序状态、梯度或评价结果、由哪些语料版本、token/ID映射、窗口、共现矩阵、PPMI、SVD维度和近邻结果证明，并如何排除词表漂移、语料泄漏或不同维度下直接比较相似度。

2.1.1 单词的含义

原版坐标 3/20。 围绕“怎样证明相似词来自固定窗口和统计变换，而不是语料泄漏或索引错位？本章各目录坐标如何汇合为同一证据链？”“第2章自然语言和单词的分布式表示”在原版层级3把「2·1·1 单词的含义」落实为把固定语料变换为可比较的词ID、共现统计与低维表示；复核者先读取语料版本、token/ID映射、窗口、共现矩阵、PPMI、SVD维度和近邻结果，不能接受词表漂移、语料泄漏或不同维度下直接比较相似度。

2.2 同义词词典

原版坐标 4/20。 对“第2章自然语言和单词的分布式表示”而言，目录项「2·2 同义词词典」的最小NLP实验合同是把固定语料变换为可比较的词ID、共现统计与低维表示，第4次检查保存语料版本、token/ID映射、窗口、共现矩阵、PPMI、SVD维度和近邻结果；若产生词表漂移、语料泄漏或不同维度下直接比较相似度，就返回同一语料与词表快照。

2.2.1 WordNet

原版坐标 5/20。 第5个正式坐标「2·2·1 WordNet」服务于把语料、词表、共现、PMI与SVD变成可复核的分布式表示流水线，并逐项覆盖第2章自然语言和单词的分布式表示、2.1 什么是自然语言处理、2.1.1 单词的含义、2.2 同义词词典、2.2.1 WordNet、2.2.2 同义词词典的问题、2.3 基于计数的方法、2.3.1 基于Python的语料库的预处理、2.3.2 单词的分布式表示、2.3.3 分布式假设、2.3.4 共现矩阵、2.3.5 向量间的相似度、2.3.6 相似单词的排序、2.4 基于计数的方法的改进、2.4.1 点互信息、2.4.2 降维、2.4.3 基于SVD的降维、2.4.4 PTB数据集、2.4.5 基于PTB数据集的评价、2.5 小结，需要以语料版本、token/ID映射、窗口、共现矩阵、PPMI、SVD维度和近邻结果呈现把固定语料变换为可比较的词ID、共现统计与低维表示；词表漂移、语料泄漏或不同维度下直接比较相似度会破坏“语料版本、token/ID映射、窗口、共现计数、PPMI与SVD维度一致；第2章自然语言和单词的分布式表示的结论不得越过原版目录与数据边界”。

2.2.2 同义词词典的问题

原版坐标 6/20。 在“第2章自然语言和单词的分布式表示”的坐标6中，目录项「2·2·2 同义词词典的问题」用于把固定语料变换为可比较的词ID、共现统计与低维表示；先冻结语料/数据、词表、时序与shape，再以语料版本、token/ID映射、窗口、共现矩阵、PPMI、SVD维度和近邻结果复核，出现词表漂移、语料泄漏或不同维度下直接比较相似度时撤回结论。

2.3 基于计数的方法

原版坐标 7/20。 目录项「2·3 基于计数的方法」进入“第2章自然语言和单词的分布式表示”后要回答第7个NLP问题：它怎样把目录坐标转为有语料、表示、序列状态、梯度和评价的NLP实验合同、改变哪个词ID、表示、时序状态、梯度或评价结果、由哪些原版范围、输入输出、词ID/shape、缓存、状态、梯度、指标、反例和时间边界证明，并如何排除只复述模型名称或最终指标。

2.3.1 基于Python的语料库的预处理

原版坐标 8/20。 围绕“怎样证明相似词来自固定窗口和统计变换，而不是语料泄漏或索引错位？本章各目录坐标如何汇合为同一证据链？”“第2章自然语言和单词的分布式表示”在原版层级8把「2·3·1 基于Python的语料库的预处理」落实为以shape账本和前反向缓存建立后续NLP模型的数值合同；复核者先读取版本、dtype、输入/权重shape、缓存、局部梯度、更新顺序和设备差分，不能接受广播或矩阵方向错误仍被训练曲线掩盖。

2.3.2 单词的分布式表示

原版坐标 9/20。 对“第2章自然语言和单词的分布式表示”而言，目录项「2·3·2 单词的分布式表示」的最小NLP实验合同是把固定语料变换为可比较的词ID、共现统计与低维表示，第9次检查保存语料版本、token/ID映射、窗口、共现矩阵、PPMI、SVD维度和近邻结果；若产生词表漂移、语料泄漏或不同维度下直接比较相似度，就返回同一语料与词表快照。

2.3.3 分布式假设

原版坐标 10/20。 第10个正式坐标「2·3·3 分布式假设」服务于把语料、词表、共现、PMI与SVD变成可复核的分布式表示流水线，并逐项覆盖第2章自然语言和单词的分布式表示、2.1 什么是自然语言处理、2.1.1 单词的含义、2.2 同义词词典、2.2.1 WordNet、2.2.2 同义词词典的问题、2.3 基于计数的方法、2.3.1 基于Python的语料库的预处理、2.3.2 单词的分布式表示、2.3.3 分布式假设、2.3.4 共现矩阵、2.3.5 向量间的相似度、2.3.6 相似单词的排序、2.4 基于计数的方法的改进、2.4.1 点互信息、2.4.2 降维、2.4.3 基于SVD的降维、2.4.4 PTB数据集、2.4.5 基于PTB数据集的评价、2.5 小结，需要以语料版本、token/ID映射、窗口、共现矩阵、PPMI、SVD维度和近邻结果呈现把固定语料变换为可比较的词ID、共现统计与低维表示；词表漂移、语料泄漏或不同维度下直接比较相似度会破坏“语料版本、token/ID映射、窗口、共现计数、PPMI与SVD维度一致；第2章自然语言和单词的分布式表示的结论不得越过原版目录与数据边界”。

2.3.4 共现矩阵

原版坐标 11/20。 在“第2章自然语言和单词的分布式表示”的坐标11中，目录项「2·3·4 共现矩阵」用于以shape账本和前反向缓存建立后续NLP模型的数值合同；先冻结语料/数据、词表、时序与shape，再以版本、dtype、输入/权重shape、缓存、局部梯度、更新顺序和设备差分复核，出现广播或矩阵方向错误仍被训练曲线掩盖时撤回结论。

2.3.5 向量间的相似度

原版坐标 12/20。 目录项「2·3·5 向量间的相似度」进入“第2章自然语言和单词的分布式表示”后要回答第12个NLP问题：它怎样以shape账本和前反向缓存建立后续NLP模型的数值合同、改变哪个词ID、表示、时序状态、梯度或评价结果、由哪些版本、dtype、输入/权重shape、缓存、局部梯度、更新顺序和设备差分证明，并如何排除广播或矩阵方向错误仍被训练曲线掩盖。

2.3.6 相似单词的排序

原版坐标 13/20。 围绕“怎样证明相似词来自固定窗口和统计变换，而不是语料泄漏或索引错位？本章各目录坐标如何汇合为同一证据链？”“第2章自然语言和单词的分布式表示”在原版层级13把「2·3·6 相似单词的排序」落实为把固定语料变换为可比较的词ID、共现统计与低维表示；复核者先读取语料版本、token/ID映射、窗口、共现矩阵、PPMI、SVD维度和近邻结果，不能接受词表漂移、语料泄漏或不同维度下直接比较相似度。

2.4 基于计数的方法的改进

原版坐标 14/20。 对“第2章自然语言和单词的分布式表示”而言，目录项「2·4 基于计数的方法的改进」的最小NLP实验合同是把目录坐标转为有语料、表示、序列状态、梯度和评价的NLP实验合同，第14次检查保存原版范围、输入输出、词ID/shape、缓存、状态、梯度、指标、反例和时间边界；若产生只复述模型名称或最终指标，就返回同一语料与词表快照。

2.4.1 点互信息

原版坐标 15/20。 第15个正式坐标「2·4·1 点互信息」服务于把语料、词表、共现、PMI与SVD变成可复核的分布式表示流水线，并逐项覆盖第2章自然语言和单词的分布式表示、2.1 什么是自然语言处理、2.1.1 单词的含义、2.2 同义词词典、2.2.1 WordNet、2.2.2 同义词词典的问题、2.3 基于计数的方法、2.3.1 基于Python的语料库的预处理、2.3.2 单词的分布式表示、2.3.3 分布式假设、2.3.4 共现矩阵、2.3.5 向量间的相似度、2.3.6 相似单词的排序、2.4 基于计数的方法的改进、2.4.1 点互信息、2.4.2 降维、2.4.3 基于SVD的降维、2.4.4 PTB数据集、2.4.5 基于PTB数据集的评价、2.5 小结，需要以语料版本、token/ID映射、窗口、共现矩阵、PPMI、SVD维度和近邻结果呈现把固定语料变换为可比较的词ID、共现统计与低维表示；词表漂移、语料泄漏或不同维度下直接比较相似度会破坏“语料版本、token/ID映射、窗口、共现计数、PPMI与SVD维度一致；第2章自然语言和单词的分布式表示的结论不得越过原版目录与数据边界”。

2.4.2 降维

原版坐标 16/20。 在“第2章自然语言和单词的分布式表示”的坐标16中，目录项「2·4·2 降维」用于把固定语料变换为可比较的词ID、共现统计与低维表示；先冻结语料/数据、词表、时序与shape，再以语料版本、token/ID映射、窗口、共现矩阵、PPMI、SVD维度和近邻结果复核，出现词表漂移、语料泄漏或不同维度下直接比较相似度时撤回结论。

2.4.3 基于SVD的降维

原版坐标 17/20。 目录项「2·4·3 基于SVD的降维」进入“第2章自然语言和单词的分布式表示”后要回答第17个NLP问题：它怎样把固定语料变换为可比较的词ID、共现统计与低维表示、改变哪个词ID、表示、时序状态、梯度或评价结果、由哪些语料版本、token/ID映射、窗口、共现矩阵、PPMI、SVD维度和近邻结果证明，并如何排除词表漂移、语料泄漏或不同维度下直接比较相似度。

2.4.4 PTB数据集

原版坐标 18/20。 围绕“怎样证明相似词来自固定窗口和统计变换，而不是语料泄漏或索引错位？本章各目录坐标如何汇合为同一证据链？”“第2章自然语言和单词的分布式表示”在原版层级18把「2·4·4 PTB数据集」落实为把固定语料变换为可比较的词ID、共现统计与低维表示；复核者先读取语料版本、token/ID映射、窗口、共现矩阵、PPMI、SVD维度和近邻结果，不能接受词表漂移、语料泄漏或不同维度下直接比较相似度。

2.4.5 基于PTB数据集的评价

原版坐标 19/20。 对“第2章自然语言和单词的分布式表示”而言，目录项「2·4·5 基于PTB数据集的评价」的最小NLP实验合同是把固定语料变换为可比较的词ID、共现统计与低维表示，第19次检查保存语料版本、token/ID映射、窗口、共现矩阵、PPMI、SVD维度和近邻结果；若产生词表漂移、语料泄漏或不同维度下直接比较相似度，就返回同一语料与词表快照。

2.5 小结

原版坐标 20/20。 第20个正式坐标「2·5 小结」服务于把语料、词表、共现、PMI与SVD变成可复核的分布式表示流水线，并逐项覆盖第2章自然语言和单词的分布式表示、2.1 什么是自然语言处理、2.1.1 单词的含义、2.2 同义词词典、2.2.1 WordNet、2.2.2 同义词词典的问题、2.3 基于计数的方法、2.3.1 基于Python的语料库的预处理、2.3.2 单词的分布式表示、2.3.3 分布式假设、2.3.4 共现矩阵、2.3.5 向量间的相似度、2.3.6 相似单词的排序、2.4 基于计数的方法的改进、2.4.1 点互信息、2.4.2 降维、2.4.3 基于SVD的降维、2.4.4 PTB数据集、2.4.5 基于PTB数据集的评价、2.5 小结，需要以原版坐标、输入数据、核心状态、下游接口、反例和时间边界呈现声明本章在表示—序列—评价链中的职责与范围；用当前热点重排原版或只罗列术语会破坏“语料版本、token/ID映射、窗口、共现计数、PPMI与SVD维度一致；第2章自然语言和单词的分布式表示的结论不得越过原版目录与数据边界”。

先预测，再操作三个章节专属NLP实验

分步1 / 3

1. 语料、表示与shape账本

固定“为“第2章自然语言和单词的分布式表示”冻结语料/数据、词表、shape、时序切分、随机种子与代码版本，再对照参考路径和单故障路径。”，在参考与反例间切换，逐阶段查看“冻结语料、建立词表、累计共现、变换降维、检索反例”的输入词ID、表示/算子动作、输出和shape检查。

NLP 表示与shape账本

选择运行情形，逐步核对词ID、表示、时序状态与输出

怎样证明相似词来自固定窗口和统计变换，而不是语料泄漏或索引错位？本章各目录坐标如何汇合为同一证据链？

输入设置

为“第2章自然语言和单词的分布式表示”冻结语料/数据、词表、shape、时序切分、随机种子与代码版本，再对照参考路径和单故障路径。固定数据、词表、输入、shape、时间顺序、容差和种子。

事前预测

沿“冻结语料 → 建立词表 → 累计共现 → 变换降维 → 检索反例”得到可复核NLP证据链。

适用边界

全过程必须满足“语料版本、token/ID映射、窗口、共现计数、PPMI与SVD维度一致；第2章自然语言和单词的分布式表示的结论不得越过原版目录与数据边界”。

进入本阶段的数据与状态

第2章自然语言和单词的分布式表示：锁定语料/数据、词表、切分与运行版本，保持其余表示、序列与评价合同不变

表示、序列或评价动作

冻结数据哈希、token/ID映射、dtype/shape、时间窗口和允许读取的信息，并持续满足“语料版本、token/ID映射、窗口、共现计数、PPMI与SVD维度一致；第2章自然语言和单词的分布式表示的结论不得越过原版目录与数据边界”

离开本阶段的证据状态

冻结语料产生可追溯NLP实验前置状态

词ID、shape、状态、梯度与指标检查

可追溯NLP实验前置状态、词ID/shape/状态/梯度/指标断言；出现“词表或窗口改变后仍直接比较相似度，或把测试语料并入表示构建；在第2章自然语言和单词的分布式表示验收中只注入这一处”时停止

原版坐标：第2章自然语言和单词的分布式表示、2.1 什么是自然语言处理、2.1.1 单词的含义、2.2 同义词词典、2.2.1 WordNet、2.2.2 同义词词典的问题、2.3 基于计数的方法、2.3.1 基于Python的语料库的预处理、2.3.2 单词的分布式表示、2.3.3 分布式假设、2.3.4 共现矩阵、2.3.5 向量间的相似度、2.3.6 相似单词的排序、2.4 基于计数的方法的改进、2.4.1 点互信息、2.4.2 降维、2.4.3 基于SVD的降维、2.4.4 PTB数据集、2.4.5 基于PTB数据集的评价、2.5 小结

第2章自然语言和单词的分布式表示的可重放实现协议

阶段	允许动作	必留证据	拒绝条件
冻结语料	在“第2章自然语言和单词的分布式表示”执行冻结语料，只改变声明的表示、序列、梯度、采样或评价状态	语料/数据哈希、词表、切分、dtype/shape与版本	语料、词表或切分不可追溯
建立词表	在“第2章自然语言和单词的分布式表示”执行建立词表，只改变声明的表示、序列、梯度、采样或评价状态	词ID、输入输出shape、表示/隐藏状态、缓存、梯度、采样与损失	词表或窗口改变后仍直接比较相似度，或把测试语料并入表示构建；在第2章自然语言和单词的分布式表示验收中只注入这一处
累计共现	在“第2章自然语言和单词的分布式表示”执行累计共现，只改变声明的表示、序列、梯度、采样或评价状态	词ID、输入输出shape、表示/隐藏状态、缓存、梯度、采样与损失	词表或窗口改变后仍直接比较相似度，或把测试语料并入表示构建；在第2章自然语言和单词的分布式表示验收中只注入这一处
变换降维	在“第2章自然语言和单词的分布式表示”执行变换降维，只改变声明的表示、序列、梯度、采样或评价状态	词ID、输入输出shape、表示/隐藏状态、缓存、梯度、采样与损失	词表或窗口改变后仍直接比较相似度，或把测试语料并入表示构建；在第2章自然语言和单词的分布式表示验收中只注入这一处
检索反例	在“第2章自然语言和单词的分布式表示”执行检索反例，只改变声明的表示、序列、梯度、采样或评价状态	独立评价、反例、随机性、2018/当前边界与复现	无法重放或缺少独立评价

unit: "dna-02"
question: "怎样证明相似词来自固定窗口和统计变换，而不是语料泄漏或索引错位？ 本章各目录坐标如何汇合为同一证据链？"
scenario: "为“第2章 自然语言和单词的分布式表示”冻结语料/数据、词表、shape、时序切分、随机种子与代码版本，再对照参考路径和单故障路径。"
stages: ["冻结语料", "建立词表", "累计共现", "变换降维", "检索反例"]
invariant: "语料版本、token/ID映射、窗口、共现计数、PPMI与SVD维度一致；第2章 自然语言和单词的分布式表示的结论不得越过原版目录与数据边界"
fault: "词表或窗口改变后仍直接比较相似度，或把测试语料并入表示构建；在第2章 自然语言和单词的分布式表示验收中只注入这一处"
evidence: "dna-02语料与词表快照、张量/时序账本、前向缓存、梯度轨迹、评价结果、反例与失败复现"
reset: restore_case_stage_trace_mode_step_gates_and_artifact

该协议要求“第2章自然语言和单词的分布式表示”在相同语料/数据、词表、切分、dtype/shape、初值、时间顺序、容差和种子下重放。重置后若案例、阶段、轨迹模式、步骤、评价门或证据包没有回到基线，交互状态已经污染比较。

本页回顾

掌握“第2章自然语言和单词的分布式表示”不是背诵模型名称或最终指标，而是能围绕“怎样证明相似词来自固定窗口和统计变换，而不是语料泄漏或索引错位？本章各目录坐标如何汇合为同一证据链？”重建语料/数据、词表、表示、时序状态、梯度、采样与评价证据，并用“语料版本、token/ID映射、窗口、共现计数、PPMI与SVD维度一致；第2章自然语言和单词的分布式表示的结论不得越过原版目录与数据边界”拒绝“词表或窗口改变后仍直接比较相似度，或把测试语料并入表示构建；在第2章自然语言和单词的分布式表示验收中只注入这一处”。最终交付为dna-02语料与词表快照、张量/时序账本、前向缓存、梯度轨迹、评价结果、反例与失败复现

练习与答案

练习

问题 1：NLP实验合同。 “第2章自然语言和单词的分布式表示”为什么必须先冻结语料/数据、词表、切分、dtype/shape、初值、时间顺序、容差和种子？

为“第2章自然语言和单词的分布式表示”冻结语料/数据、词表、shape、时序切分、随机种子与代码版本，再对照参考路径和单故障路径。若这些条件变化，相同输出可能来自不同词ID、表示、隐藏状态、梯度、采样或评价轨迹；“第2章自然语言和单词的分布式表示”先冻结合同，才能把观测连接到单一NLP机制。

问题 2：目录逐项覆盖。 怎样证明原版目录坐标已经进入机制、交互和练习？

“第2章自然语言和单词的分布式表示”的目录项「第2章自然语言和单词的分布式表示」：以“声明本章在表示—序列—评价链中的职责与范围”解释实现作用，用“原版坐标、输入数据、核心状态、下游接口、反例和时间边界”提供复核。
“第2章自然语言和单词的分布式表示”的目录项「2·1 什么是自然语言处理」：以“把固定语料变换为可比较的词ID、共现统计与低维表示”解释实现作用，用“语料版本、token/ID映射、窗口、共现矩阵、PPMI、SVD维度和近邻结果”提供复核。
“第2章自然语言和单词的分布式表示”的目录项「2·1·1 单词的含义」：以“把固定语料变换为可比较的词ID、共现统计与低维表示”解释实现作用，用“语料版本、token/ID映射、窗口、共现矩阵、PPMI、SVD维度和近邻结果”提供复核。
“第2章自然语言和单词的分布式表示”的目录项「2·2 同义词词典」：以“把固定语料变换为可比较的词ID、共现统计与低维表示”解释实现作用，用“语料版本、token/ID映射、窗口、共现矩阵、PPMI、SVD维度和近邻结果”提供复核。
“第2章自然语言和单词的分布式表示”的目录项「2·2·1 WordNet」：以“把固定语料变换为可比较的词ID、共现统计与低维表示”解释实现作用，用“语料版本、token/ID映射、窗口、共现矩阵、PPMI、SVD维度和近邻结果”提供复核。
“第2章自然语言和单词的分布式表示”的目录项「2·2·2 同义词词典的问题」：以“把固定语料变换为可比较的词ID、共现统计与低维表示”解释实现作用，用“语料版本、token/ID映射、窗口、共现矩阵、PPMI、SVD维度和近邻结果”提供复核。
“第2章自然语言和单词的分布式表示”的目录项「2·3 基于计数的方法」：以“把目录坐标转为有语料、表示、序列状态、梯度和评价的NLP实验合同”解释实现作用，用“原版范围、输入输出、词ID/shape、缓存、状态、梯度、指标、反例和时间边界”提供复核。
“第2章自然语言和单词的分布式表示”的目录项「2·3·1 基于Python的语料库的预处理」：以“以shape账本和前反向缓存建立后续NLP模型的数值合同”解释实现作用，用“版本、dtype、输入/权重shape、缓存、局部梯度、更新顺序和设备差分”提供复核。
“第2章自然语言和单词的分布式表示”的目录项「2·3·2 单词的分布式表示」：以“把固定语料变换为可比较的词ID、共现统计与低维表示”解释实现作用，用“语料版本、token/ID映射、窗口、共现矩阵、PPMI、SVD维度和近邻结果”提供复核。
“第2章自然语言和单词的分布式表示”的目录项「2·3·3 分布式假设」：以“把固定语料变换为可比较的词ID、共现统计与低维表示”解释实现作用，用“语料版本、token/ID映射、窗口、共现矩阵、PPMI、SVD维度和近邻结果”提供复核。
“第2章自然语言和单词的分布式表示”的目录项「2·3·4 共现矩阵」：以“以shape账本和前反向缓存建立后续NLP模型的数值合同”解释实现作用，用“版本、dtype、输入/权重shape、缓存、局部梯度、更新顺序和设备差分”提供复核。
“第2章自然语言和单词的分布式表示”的目录项「2·3·5 向量间的相似度」：以“以shape账本和前反向缓存建立后续NLP模型的数值合同”解释实现作用，用“版本、dtype、输入/权重shape、缓存、局部梯度、更新顺序和设备差分”提供复核。
“第2章自然语言和单词的分布式表示”的目录项「2·3·6 相似单词的排序」：以“把固定语料变换为可比较的词ID、共现统计与低维表示”解释实现作用，用“语料版本、token/ID映射、窗口、共现矩阵、PPMI、SVD维度和近邻结果”提供复核。
“第2章自然语言和单词的分布式表示”的目录项「2·4 基于计数的方法的改进」：以“把目录坐标转为有语料、表示、序列状态、梯度和评价的NLP实验合同”解释实现作用，用“原版范围、输入输出、词ID/shape、缓存、状态、梯度、指标、反例和时间边界”提供复核。
“第2章自然语言和单词的分布式表示”的目录项「2·4·1 点互信息」：以“把固定语料变换为可比较的词ID、共现统计与低维表示”解释实现作用，用“语料版本、token/ID映射、窗口、共现矩阵、PPMI、SVD维度和近邻结果”提供复核。
“第2章自然语言和单词的分布式表示”的目录项「2·4·2 降维」：以“把固定语料变换为可比较的词ID、共现统计与低维表示”解释实现作用，用“语料版本、token/ID映射、窗口、共现矩阵、PPMI、SVD维度和近邻结果”提供复核。
“第2章自然语言和单词的分布式表示”的目录项「2·4·3 基于SVD的降维」：以“把固定语料变换为可比较的词ID、共现统计与低维表示”解释实现作用，用“语料版本、token/ID映射、窗口、共现矩阵、PPMI、SVD维度和近邻结果”提供复核。
“第2章自然语言和单词的分布式表示”的目录项「2·4·4 PTB数据集」：以“把固定语料变换为可比较的词ID、共现统计与低维表示”解释实现作用，用“语料版本、token/ID映射、窗口、共现矩阵、PPMI、SVD维度和近邻结果”提供复核。
“第2章自然语言和单词的分布式表示”的目录项「2·4·5 基于PTB数据集的评价」：以“把固定语料变换为可比较的词ID、共现统计与低维表示”解释实现作用，用“语料版本、token/ID映射、窗口、共现矩阵、PPMI、SVD维度和近邻结果”提供复核。
“第2章自然语言和单词的分布式表示”的目录项「2·5 小结」：以“声明本章在表示—序列—评价链中的职责与范围”解释实现作用，用“原版坐标、输入数据、核心状态、下游接口、反例和时间边界”提供复核。

问题 3：故障恢复。 怎样证明“词表或窗口改变后仍直接比较相似度，或把测试语料并入表示构建；在第2章自然语言和单词的分布式表示验收中只注入这一处”已经被修正？

为“第2章自然语言和单词的分布式表示”复用同一语料/数据、词表、切分、dtype/shape、初值、时间顺序、容差和种子，重放参考路径后只注入“词表或窗口改变后仍直接比较相似度，或把测试语料并入表示构建；在第2章自然语言和单词的分布式表示验收中只注入这一处”；记录最早偏离，撤销故障再运行。只有表示账本、序列轨迹、评价门和dna-02语料与词表快照、张量/时序账本、前向缓存、梯度轨迹、评价结果、反例与失败复现重新满足“语料版本、token/ID映射、窗口、共现计数、PPMI与SVD维度一致；第2章自然语言和单词的分布式表示的结论不得越过原版目录与数据边界”，修正才可提交。

名词解释

本章出现的专业名词，用大白话再讲一遍。

自然语言和单词的分布式表示: 检索键 dna-A 对应目录坐标「第2章自然语言和单词的分布式表示」；在“第2章自然语言和单词的分布式表示”中用于声明本章在表示—序列—评价链中的职责与范围，需要连接原版范围、语料/词表、shape、时序/梯度轨迹、采样与评价证据。
什么是自然语言处理: 检索键 dna-B 对应目录坐标「2·1 什么是自然语言处理」；在“第2章自然语言和单词的分布式表示”中用于把固定语料变换为可比较的词ID、共现统计与低维表示，需要连接原版范围、语料/词表、shape、时序/梯度轨迹、采样与评价证据。
单词的含义: 检索键 dna-C 对应目录坐标「2·1·1 单词的含义」；在“第2章自然语言和单词的分布式表示”中用于把固定语料变换为可比较的词ID、共现统计与低维表示，需要连接原版范围、语料/词表、shape、时序/梯度轨迹、采样与评价证据。
同义词词典: 检索键 dna-D 对应目录坐标「2·2 同义词词典」；在“第2章自然语言和单词的分布式表示”中用于把固定语料变换为可比较的词ID、共现统计与低维表示，需要连接原版范围、语料/词表、shape、时序/梯度轨迹、采样与评价证据。
WordNet: 检索键 dna-E 对应目录坐标「2·2·1 WordNet」；在“第2章自然语言和单词的分布式表示”中用于把固定语料变换为可比较的词ID、共现统计与低维表示，需要连接原版范围、语料/词表、shape、时序/梯度轨迹、采样与评价证据。
同义词词典的问题: 检索键 dna-F 对应目录坐标「2·2·2 同义词词典的问题」；在“第2章自然语言和单词的分布式表示”中用于把固定语料变换为可比较的词ID、共现统计与低维表示，需要连接原版范围、语料/词表、shape、时序/梯度轨迹、采样与评价证据。
基于计数的方法: 检索键 dna-G 对应目录坐标「2·3 基于计数的方法」；在“第2章自然语言和单词的分布式表示”中用于把目录坐标转为有语料、表示、序列状态、梯度和评价的NLP实验合同，需要连接原版范围、语料/词表、shape、时序/梯度轨迹、采样与评价证据。
基于Python的语料库的预处理: 检索键 dna-H 对应目录坐标「2·3·1 基于Python的语料库的预处理」；在“第2章自然语言和单词的分布式表示”中用于以shape账本和前反向缓存建立后续NLP模型的数值合同，需要连接原版范围、语料/词表、shape、时序/梯度轨迹、采样与评价证据。
单词的分布式表示: 检索键 dna-I 对应目录坐标「2·3·2 单词的分布式表示」；在“第2章自然语言和单词的分布式表示”中用于把固定语料变换为可比较的词ID、共现统计与低维表示，需要连接原版范围、语料/词表、shape、时序/梯度轨迹、采样与评价证据。
分布式假设: 检索键 dna-J 对应目录坐标「2·3·3 分布式假设」；在“第2章自然语言和单词的分布式表示”中用于把固定语料变换为可比较的词ID、共现统计与低维表示，需要连接原版范围、语料/词表、shape、时序/梯度轨迹、采样与评价证据。
共现矩阵: 检索键 dna-K 对应目录坐标「2·3·4 共现矩阵」；在“第2章自然语言和单词的分布式表示”中用于以shape账本和前反向缓存建立后续NLP模型的数值合同，需要连接原版范围、语料/词表、shape、时序/梯度轨迹、采样与评价证据。
向量间的相似度: 检索键 dna-L 对应目录坐标「2·3·5 向量间的相似度」；在“第2章自然语言和单词的分布式表示”中用于以shape账本和前反向缓存建立后续NLP模型的数值合同，需要连接原版范围、语料/词表、shape、时序/梯度轨迹、采样与评价证据。
相似单词的排序: 检索键 dna-M 对应目录坐标「2·3·6 相似单词的排序」；在“第2章自然语言和单词的分布式表示”中用于把固定语料变换为可比较的词ID、共现统计与低维表示，需要连接原版范围、语料/词表、shape、时序/梯度轨迹、采样与评价证据。
基于计数的方法的改进: 检索键 dna-N 对应目录坐标「2·4 基于计数的方法的改进」；在“第2章自然语言和单词的分布式表示”中用于把目录坐标转为有语料、表示、序列状态、梯度和评价的NLP实验合同，需要连接原版范围、语料/词表、shape、时序/梯度轨迹、采样与评价证据。
点互信息: 检索键 dna-O 对应目录坐标「2·4·1 点互信息」；在“第2章自然语言和单词的分布式表示”中用于把固定语料变换为可比较的词ID、共现统计与低维表示，需要连接原版范围、语料/词表、shape、时序/梯度轨迹、采样与评价证据。
降维: 检索键 dna-P 对应目录坐标「2·4·2 降维」；在“第2章自然语言和单词的分布式表示”中用于把固定语料变换为可比较的词ID、共现统计与低维表示，需要连接原版范围、语料/词表、shape、时序/梯度轨迹、采样与评价证据。
基于SVD的降维: 检索键 dna-Q 对应目录坐标「2·4·3 基于SVD的降维」；在“第2章自然语言和单词的分布式表示”中用于把固定语料变换为可比较的词ID、共现统计与低维表示，需要连接原版范围、语料/词表、shape、时序/梯度轨迹、采样与评价证据。
PTB数据集: 检索键 dna-R 对应目录坐标「2·4·4 PTB数据集」；在“第2章自然语言和单词的分布式表示”中用于把固定语料变换为可比较的词ID、共现统计与低维表示，需要连接原版范围、语料/词表、shape、时序/梯度轨迹、采样与评价证据。
基于PTB数据集的评价: 检索键 dna-S 对应目录坐标「2·4·5 基于PTB数据集的评价」；在“第2章自然语言和单词的分布式表示”中用于把固定语料变换为可比较的词ID、共现统计与低维表示，需要连接原版范围、语料/词表、shape、时序/梯度轨迹、采样与评价证据。
小结: 检索键 dna-T 对应目录坐标「2·5 小结」；在“第2章自然语言和单词的分布式表示”中用于声明本章在表示—序列—评价链中的职责与范围，需要连接原版范围、语料/词表、shape、时序/梯度轨迹、采样与评价证据。

第2章 自然语言和单词的分布式表示

学习目标

为什么从这个NLP问题开始

书目、191个原版层级与版本边界

原版目录层级与实现机制

第2章 自然语言和单词的分布式表示

2.1 什么是自然语言处理

2.1.1 单词的含义

2.2 同义词词典

2.2.1 WordNet

2.2.2 同义词词典的问题

2.3 基于计数的方法

2.3.1 基于Python的语料库的预处理

2.3.2 单词的分布式表示

2.3.3 分布式假设

2.3.4 共现矩阵

2.3.5 向量间的相似度

2.3.6 相似单词的排序

2.4 基于计数的方法的改进

2.4.1 点互信息

2.4.2 降维

2.4.3 基于SVD的降维

2.4.4 PTB数据集

2.4.5 基于PTB数据集的评价

2.5 小结

先预测，再操作三个章节专属NLP实验

1. 语料、表示与shape账本

选择运行情形，逐步核对词ID、表示、时序状态与输出

第2章 自然语言和单词的分布式表示的可重放实现协议

本页回顾

练习与答案

练习

名词解释

名词解释

讨论

第2章自然语言和单词的分布式表示

第2章自然语言和单词的分布式表示

第2章自然语言和单词的分布式表示的可重放实现协议