第3章 word2vec
从上下文/目标词构造CBOW与skip-gram的推理、损失和词向量证据，并逐项覆盖第3章 word2vec、3.1 基于推理的方法和神经网络、3.1.1 基于计数的方法的问题、3.1.2 基于推理的方法的概要、3.1.3 神经网络中单词的处理方法、3.2 简单的word2vec、3.2.1 CBOW模型的推理、3.2.2 CBOW模型的学习、3.2.3 word2vec的权重和分布式表示、3.3 学习数据的准备、3.3.1 上下文和目标词、3.3.2 转化为one-hot表示、3.4 CBOW模型的实现、3.4.1 学习代码的实现、3.5 word2vec的补充说明、3.5.1 CBOW模型和概率、3.5.2 skip-gram模型、3.5.3 基于计数与基于推理、3.6 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3章 word2vec”如何从上下文/目标词构造CBOW与skip-gram的推理、损失和词向量证据，并逐项覆盖第3章 word2vec、3.1 基于推理的方法和神经网络、3.1.1 基于计数的方法的问题、3.1.2 基于推理的方法的概要、3.1.3 神经网络中单词的处理方法、3.2 简单的word2vec、3.2.1 CBOW模型的推理、3.2.2 CBOW模型的学习、3.2.3 word2vec的权重和分布式表示、3.3 学习数据的准备、3.3.1 上下文和目标词、3.3.2 转化为one-hot表示、3.4 CBOW模型的实现、3.4.1 学习代码的实现、3.5 word2vec的补充说明、3.5.1 CBOW模型和概率、3.5.2 skip-gram模型、3.5.3 基于计数与基于推理、3.6 小结，并区分2018年原版、2020年中文译本与当前扩展
- 能先预测“怎样让one-hot、输入/输出权重与概率目标在同一上下文合同中对齐？ 本章各目录坐标如何汇合为同一证据链？”“第3章 word2vec”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“上下文和目标错一位，或在输入/输出权重间切换却仍比较同一结果；在第3章 word2vec验收中只注入这一处”，用“窗口、上下文/目标索引、one-hot轴、权重选择、损失与表示读取一致；第3章 word2vec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3章 word2vec”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3章 word2vec”的贯穿任务是：为“第3章 word2vec”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“怎样让one-hot、输入/输出权重与概率目标在同一上下文合同中对齐？ 本章各目录坐标如何汇合为同一证据链？”“第3章 word2vec”建立参考、故障与恢复路径。只有它守住“窗口、上下文/目标索引、one-hot轴、权重选择、损失与表示读取一致；第3章 word2vec的结论不得越过原版目录与数据边界”并交付dna-03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3章 word2vec”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3章 word2vec”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3章 word2vec”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3章 word2vec”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3章 word2vec”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3章 word2vec”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3章 word2vec”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3章 word2vec
↡word2vec对应原版目录坐标“第3章 word2vec”，在“第3章 word2vec”中用于声明本章在表示—序列—评价链中的职责与范围，并受语料/数据、词表、dtype/shape、时序状态、梯度、评价协议与版本边界约束。原版坐标 1/19。 在“第3章 word2vec”的坐标1中，目录项「第3章 word2vec」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。
3.1 基于推理的方法和神经网络
↡基于推理的方法和神经网络对应原版目录坐标“3·1 基于推理的方法和神经网络”，在“第3章 word2vec”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，并受语料/数据、词表、dtype/shape、时序状态、梯度、评价协议与版本边界约束。原版坐标 2/19。 目录项「3·1 基于推理的方法和神经网络」进入“第3章 word2vec”后要回答第2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。
3.1.1 基于计数的方法的问题
↡基于计数的方法的问题对应原版目录坐标“3·1·1 基于计数的方法的问题”，在“第3章 word2vec”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，并受语料/数据、词表、dtype/shape、时序状态、梯度、评价协议与版本边界约束。原版坐标 3/19。 围绕“怎样让one-hot、输入/输出权重与概率目标在同一上下文合同中对齐？ 本章各目录坐标如何汇合为同一证据链？”“第3章 word2vec”在原版层级3把「3·1·1 基于计数的方法的问题」落实为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；复核者先读取原版范围、输入输出、词ID/shape、缓存、状态、梯度、指标、反例和时间边界，不能接受只复述模型名称或最终指标。
3.1.2 基于推理的方法的概要
↡基于推理的方法的概要对应原版目录坐标“3·1·2 基于推理的方法的概要”，在“第3章 word2vec”中用于用上下文预测任务学习输入/输出权重中的词表示，并受语料/数据、词表、dtype/shape、时序状态、梯度、评价协议与版本边界约束。原版坐标 4/19。 对“第3章 word2vec”而言，目录项「3·1·2 基于推理的方法的概要」的最小NLP实验合同是用上下文预测任务学习输入/输出权重中的词表示，第4次检查保存窗口、上下文/目标索引、one-hot轴、权重shape、损失、梯度和表示读取策略；若产生上下文错位或混淆输入权重与输出权重，就返回同一语料与词表快照。
3.1.3 神经网络中单词的处理方法
↡神经网络中单词的处理方法对应原版目录坐标“3·1·3 神经网络中单词的处理方法”，在“第3章 word2vec”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，并受语料/数据、词表、dtype/shape、时序状态、梯度、评价协议与版本边界约束。原版坐标 5/19。 第5个正式坐标「3·1·3 神经网络中单词的处理方法」服务于从上下文/目标词构造CBOW与skip-gram的推理、损失和词向量证据，并逐项覆盖第3章 word2vec、3.1 基于推理的方法和神经网络、3.1.1 基于计数的方法的问题、3.1.2 基于推理的方法的概要、3.1.3 神经网络中单词的处理方法、3.2 简单的word2vec、3.2.1 CBOW模型的推理、3.2.2 CBOW模型的学习、3.2.3 word2vec的权重和分布式表示、3.3 学习数据的准备、3.3.1 上下文和目标词、3.3.2 转化为one-hot表示、3.4 CBOW模型的实现、3.4.1 学习代码的实现、3.5 word2vec的补充说明、3.5.1 CBOW模型和概率、3.5.2 skip-gram模型、3.5.3 基于计数与基于推理、3.6 小结，需要以版本、dtype、输入/权重shape、缓存、局部梯度、更新顺序和设备差分呈现以shape账本和前反向缓存建立后续NLP模型的数值合同；广播或矩阵方向错误仍被训练曲线掩盖会破坏“窗口、上下文/目标索引、one-hot轴、权重选择、损失与表示读取一致；第3章 word2vec的结论不得越过原版目录与数据边界”。
3.2 简单的word2vec
↡简单的word2vec对应原版目录坐标“3·2 简单的word2vec”，在“第3章 word2vec”中用于用上下文预测任务学习输入/输出权重中的词表示，并受语料/数据、词表、dtype/shape、时序状态、梯度、评价协议与版本边界约束。原版坐标 6/19。 在“第3章 word2vec”的坐标6中，目录项「3·2 简单的word2vec」用于用上下文预测任务学习输入/输出权重中的词表示；先冻结语料/数据、词表、时序与shape，再以窗口、上下文/目标索引、one-hot轴、权重shape、损失、梯度和表示读取策略复核，出现上下文错位或混淆输入权重与输出权重时撤回结论。
3.2.1 CBOW模型的推理
↡CBOW模型的推理对应原版目录坐标“3·2·1 CBOW模型的推理”，在“第3章 word2vec”中用于用上下文预测任务学习输入/输出权重中的词表示，并受语料/数据、词表、dtype/shape、时序状态、梯度、评价协议与版本边界约束。原版坐标 7/19。 目录项「3·2·1 CBOW模型的推理」进入“第3章 word2vec”后要回答第7个NLP问题：它怎样用上下文预测任务学习输入/输出权重中的词表示、改变哪个词ID、表示、时序状态、梯度或评价结果、由哪些窗口、上下文/目标索引、one-hot轴、权重shape、损失、梯度和表示读取策略证明，并如何排除上下文错位或混淆输入权重与输出权重。
3.2.2 CBOW模型的学习
↡CBOW模型的学习对应原版目录坐标“3·2·2 CBOW模型的学习”，在“第3章 word2vec”中用于用上下文预测任务学习输入/输出权重中的词表示，并受语料/数据、词表、dtype/shape、时序状态、梯度、评价协议与版本边界约束。原版坐标 8/19。 围绕“怎样让one-hot、输入/输出权重与概率目标在同一上下文合同中对齐？ 本章各目录坐标如何汇合为同一证据链？”“第3章 word2vec”在原版层级8把「3·2·2 CBOW模型的学习」落实为用上下文预测任务学习输入/输出权重中的词表示；复核者先读取窗口、上下文/目标索引、one-hot轴、权重shape、损失、梯度和表示读取策略，不能接受上下文错位或混淆输入权重与输出权重。
3.2.3 word2vec的权重和分布式表示
↡word2vec的权重和分布式表示对应原版目录坐标“3·2·3 word2vec的权重和分布式表示”，在“第3章 word2vec”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，并受语料/数据、词表、dtype/shape、时序状态、梯度、评价协议与版本边界约束。原版坐标 9/19。 对“第3章 word2vec”而言，目录项「3·2·3 word2vec的权重和分布式表示」的最小NLP实验合同是以shape账本和前反向缓存建立后续NLP模型的数值合同，第9次检查保存版本、dtype、输入/权重shape、缓存、局部梯度、更新顺序和设备差分；若产生广播或矩阵方向错误仍被训练曲线掩盖，就返回同一语料与词表快照。
3.3 学习数据的准备
↡学习数据的准备对应原版目录坐标“3·3 学习数据的准备”，在“第3章 word2vec”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，并受语料/数据、词表、dtype/shape、时序状态、梯度、评价协议与版本边界约束。原版坐标 10/19。 第10个正式坐标「3·3 学习数据的准备」服务于从上下文/目标词构造CBOW与skip-gram的推理、损失和词向量证据，并逐项覆盖第3章 word2vec、3.1 基于推理的方法和神经网络、3.1.1 基于计数的方法的问题、3.1.2 基于推理的方法的概要、3.1.3 神经网络中单词的处理方法、3.2 简单的word2vec、3.2.1 CBOW模型的推理、3.2.2 CBOW模型的学习、3.2.3 word2vec的权重和分布式表示、3.3 学习数据的准备、3.3.1 上下文和目标词、3.3.2 转化为one-hot表示、3.4 CBOW模型的实现、3.4.1 学习代码的实现、3.5 word2vec的补充说明、3.5.1 CBOW模型和概率、3.5.2 skip-gram模型、3.5.3 基于计数与基于推理、3.6 小结，需要以原版范围、输入输出、词ID/shape、缓存、状态、梯度、指标、反例和时间边界呈现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；只复述模型名称或最终指标会破坏“窗口、上下文/目标索引、one-hot轴、权重选择、损失与表示读取一致；第3章 word2vec的结论不得越过原版目录与数据边界”。
3.3.1 上下文和目标词
↡上下文和目标词对应原版目录坐标“3·3·1 上下文和目标词”，在“第3章 word2vec”中用于用上下文预测任务学习输入/输出权重中的词表示，并受语料/数据、词表、dtype/shape、时序状态、梯度、评价协议与版本边界约束。原版坐标 11/19。 在“第3章 word2vec”的坐标11中，目录项「3·3·1 上下文和目标词」用于用上下文预测任务学习输入/输出权重中的词表示；先冻结语料/数据、词表、时序与shape，再以窗口、上下文/目标索引、one-hot轴、权重shape、损失、梯度和表示读取策略复核，出现上下文错位或混淆输入权重与输出权重时撤回结论。
3.3.2 转化为one-hot表示
↡转化为one-hot表示对应原版目录坐标“3·3·2 转化为one-hot表示”，在“第3章 word2vec”中用于用上下文预测任务学习输入/输出权重中的词表示，并受语料/数据、词表、dtype/shape、时序状态、梯度、评价协议与版本边界约束。原版坐标 12/19。 目录项「3·3·2 转化为one-hot表示」进入“第3章 word2vec”后要回答第12个NLP问题：它怎样用上下文预测任务学习输入/输出权重中的词表示、改变哪个词ID、表示、时序状态、梯度或评价结果、由哪些窗口、上下文/目标索引、one-hot轴、权重shape、损失、梯度和表示读取策略证明，并如何排除上下文错位或混淆输入权重与输出权重。
3.4 CBOW模型的实现
↡CBOW模型的实现对应原版目录坐标“3·4 CBOW模型的实现”，在“第3章 word2vec”中用于用上下文预测任务学习输入/输出权重中的词表示，并受语料/数据、词表、dtype/shape、时序状态、梯度、评价协议与版本边界约束。原版坐标 13/19。 围绕“怎样让one-hot、输入/输出权重与概率目标在同一上下文合同中对齐？ 本章各目录坐标如何汇合为同一证据链？”“第3章 word2vec”在原版层级13把「3·4 CBOW模型的实现」落实为用上下文预测任务学习输入/输出权重中的词表示；复核者先读取窗口、上下文/目标索引、one-hot轴、权重shape、损失、梯度和表示读取策略，不能接受上下文错位或混淆输入权重与输出权重。
3.4.1 学习代码的实现
↡学习代码的实现对应原版目录坐标“3·4·1 学习代码的实现”，在“第3章 word2vec”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，并受语料/数据、词表、dtype/shape、时序状态、梯度、评价协议与版本边界约束。原版坐标 14/19。 对“第3章 word2vec”而言，目录项「3·4·1 学习代码的实现」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。
3.5 word2vec的补充说明
↡word2vec的补充说明对应原版目录坐标“3·5 word2vec的补充说明”，在“第3章 word2vec”中用于用上下文预测任务学习输入/输出权重中的词表示，并受语料/数据、词表、dtype/shape、时序状态、梯度、评价协议与版本边界约束。原版坐标 15/19。 第15个正式坐标「3·5 word2vec的补充说明」服务于从上下文/目标词构造CBOW与skip-gram的推理、损失和词向量证据，并逐项覆盖第3章 word2vec、3.1 基于推理的方法和神经网络、3.1.1 基于计数的方法的问题、3.1.2 基于推理的方法的概要、3.1.3 神经网络中单词的处理方法、3.2 简单的word2vec、3.2.1 CBOW模型的推理、3.2.2 CBOW模型的学习、3.2.3 word2vec的权重和分布式表示、3.3 学习数据的准备、3.3.1 上下文和目标词、3.3.2 转化为one-hot表示、3.4 CBOW模型的实现、3.4.1 学习代码的实现、3.5 word2vec的补充说明、3.5.1 CBOW模型和概率、3.5.2 skip-gram模型、3.5.3 基于计数与基于推理、3.6 小结，需要以窗口、上下文/目标索引、one-hot轴、权重shape、损失、梯度和表示读取策略呈现用上下文预测任务学习输入/输出权重中的词表示；上下文错位或混淆输入权重与输出权重会破坏“窗口、上下文/目标索引、one-hot轴、权重选择、损失与表示读取一致；第3章 word2vec的结论不得越过原版目录与数据边界”。
3.5.1 CBOW模型和概率
↡CBOW模型和概率对应原版目录坐标“3·5·1 CBOW模型和概率”，在“第3章 word2vec”中用于用上下文预测任务学习输入/输出权重中的词表示，并受语料/数据、词表、dtype/shape、时序状态、梯度、评价协议与版本边界约束。原版坐标 16/19。 在“第3章 word2vec”的坐标16中，目录项「3·5·1 CBOW模型和概率」用于用上下文预测任务学习输入/输出权重中的词表示；先冻结语料/数据、词表、时序与shape，再以窗口、上下文/目标索引、one-hot轴、权重shape、损失、梯度和表示读取策略复核，出现上下文错位或混淆输入权重与输出权重时撤回结论。
3.5.2 skip-gram模型
↡skip-gram模型对应原版目录坐标“3·5·2 skip-gram模型”，在“第3章 word2vec”中用于用上下文预测任务学习输入/输出权重中的词表示，并受语料/数据、词表、dtype/shape、时序状态、梯度、评价协议与版本边界约束。原版坐标 17/19。 目录项「3·5·2 skip-gram模型」进入“第3章 word2vec”后要回答第17个NLP问题：它怎样用上下文预测任务学习输入/输出权重中的词表示、改变哪个词ID、表示、时序状态、梯度或评价结果、由哪些窗口、上下文/目标索引、one-hot轴、权重shape、损失、梯度和表示读取策略证明，并如何排除上下文错位或混淆输入权重与输出权重。
3.5.3 基于计数与基于推理
↡基于计数与基于推理对应原版目录坐标“3·5·3 基于计数与基于推理”，在“第3章 word2vec”中用于用上下文预测任务学习输入/输出权重中的词表示，并受语料/数据、词表、dtype/shape、时序状态、梯度、评价协议与版本边界约束。原版坐标 18/19。 围绕“怎样让one-hot、输入/输出权重与概率目标在同一上下文合同中对齐？ 本章各目录坐标如何汇合为同一证据链？”“第3章 word2vec”在原版层级18把「3·5·3 基于计数与基于推理」落实为用上下文预测任务学习输入/输出权重中的词表示；复核者先读取窗口、上下文/目标索引、one-hot轴、权重shape、损失、梯度和表示读取策略，不能接受上下文错位或混淆输入权重与输出权重。
3.6 小结
↡小结对应原版目录坐标“3·6 小结”，在“第3章 word2vec”中用于声明本章在表示—序列—评价链中的职责与范围，并受语料/数据、词表、dtype/shape、时序状态、梯度、评价协议与版本边界约束。原版坐标 19/19。 对“第3章 word2vec”而言，目录项「3·6 小结」的最小NLP实验合同是声明本章在表示—序列—评价链中的职责与范围，第19次检查保存原版坐标、输入数据、核心状态、下游接口、反例和时间边界；若产生用当前热点重排原版或只罗列术语，就返回同一语料与词表快照。
先预测，再操作三个章节专属NLP实验
1. 语料、表示与shape账本
固定“为“第3章 word2vec”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“切分上下文、编码词ID、执行CBOW、反向更新、比较表示”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
怎样让one-hot、输入/输出权重与概率目标在同一上下文合同中对齐？ 本章各目录坐标如何汇合为同一证据链？
输入设置
为“第3章 word2vec”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“切分上下文 → 编码词ID → 执行CBOW → 反向更新 → 比较表示”得到可复核NLP证据链。
适用边界
全过程必须满足“窗口、上下文/目标索引、one-hot轴、权重选择、损失与表示读取一致；第3章 word2vec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3章 word2vec：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“窗口、上下文/目标索引、one-hot轴、权重选择、损失与表示读取一致；第3章 word2vec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
切分上下文产生可追溯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“上下文和目标错一位，或在输入/输出权重间切换却仍比较同一结果；在第3章 word2vec验收中只注入这一处”时停止
原版坐标：第3章 word2vec、3.1 基于推理的方法和神经网络、3.1.1 基于计数的方法的问题、3.1.2 基于推理的方法的概要、3.1.3 神经网络中单词的处理方法、3.2 简单的word2vec、3.2.1 CBOW模型的推理、3.2.2 CBOW模型的学习、3.2.3 word2vec的权重和分布式表示、3.3 学习数据的准备、3.3.1 上下文和目标词、3.3.2 转化为one-hot表示、3.4 CBOW模型的实现、3.4.1 学习代码的实现、3.5 word2vec的补充说明、3.5.1 CBOW模型和概率、3.5.2 skip-gram模型、3.5.3 基于计数与基于推理、3.6 小结
第3章 word2vec的可重放实现协议
| 阶段 | 允许动作 | 必留证据 | 拒绝条件 |
|---|---|---|---|
| 切分上下文 | 在“第3章 word2vec”执行切分上下文，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 |
| 编码词ID | 在“第3章 word2vec”执行编码词ID，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 | 上下文和目标错一位，或在输入/输出权重间切换却仍比较同一结果；在第3章 word2vec验收中只注入这一处 |
| 执行CBOW | 在“第3章 word2vec”执行执行CBOW，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 | 上下文和目标错一位，或在输入/输出权重间切换却仍比较同一结果；在第3章 word2vec验收中只注入这一处 |
| 反向更新 | 在“第3章 word2vec”执行反向更新，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 | 上下文和目标错一位，或在输入/输出权重间切换却仍比较同一结果；在第3章 word2vec验收中只注入这一处 |
| 比较表示 | 在“第3章 word2vec”执行比较表示，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-03"
question: "怎样让one-hot、输入/输出权重与概率目标在同一上下文合同中对齐？ 本章各目录坐标如何汇合为同一证据链？"
scenario: "为“第3章 word2vec”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: ["切分上下文", "编码词ID", "执行CBOW", "反向更新", "比较表示"]
invariant: "窗口、上下文/目标索引、one-hot轴、权重选择、损失与表示读取一致；第3章 word2vec的结论不得越过原版目录与数据边界"
fault: "上下文和目标错一位，或在输入/输出权重间切换却仍比较同一结果；在第3章 word2vec验收中只注入这一处"
evidence: "dna-03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3章 word2vec”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3章 word2vec”不是背诵模型名称或最终指标，而是能围绕“怎样让one-hot、输入/输出权重与概率目标在同一上下文合同中对齐？ 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“窗口、上下文/目标索引、one-hot轴、权重选择、损失与表示读取一致；第3章 word2vec的结论不得越过原版目录与数据边界”拒绝“上下文和目标错一位，或在输入/输出权重间切换却仍比较同一结果；在第3章 word2vec验收中只注入这一处”。最终交付为dna-03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3章 word2vec”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？
- 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？
- 问题 3：故障恢复。 怎样证明“上下文和目标错一位，或在输入/输出权重间切换却仍比较同一结果；在第3章 word2vec验收中只注入这一处”已经被修正？
名词解释
名词解释
本章出现的专业名词，用大白话再讲一遍。
- word2vec
检索键 dna-A 对应目录坐标「第3章 word2vec」；在“第3章 word2vec”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。
- 基于推理的方法和神经网络
检索键 dna-B 对应目录坐标「3·1 基于推理的方法和神经网络」；在“第3章 word2vec”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。
- 基于计数的方法的问题
检索键 dna-C 对应目录坐标「3·1·1 基于计数的方法的问题」；在“第3章 word2vec”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。
- 基于推理的方法的概要
检索键 dna-D 对应目录坐标「3·1·2 基于推理的方法的概要」；在“第3章 word2vec”中用于用上下文预测任务学习输入/输出权重中的词表示，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。
- 神经网络中单词的处理方法
检索键 dna-E 对应目录坐标「3·1·3 神经网络中单词的处理方法」；在“第3章 word2vec”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。
- 简单的word2vec
检索键 dna-F 对应目录坐标「3·2 简单的word2vec」；在“第3章 word2vec”中用于用上下文预测任务学习输入/输出权重中的词表示，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。
- CBOW模型的推理
检索键 dna-G 对应目录坐标「3·2·1 CBOW模型的推理」；在“第3章 word2vec”中用于用上下文预测任务学习输入/输出权重中的词表示，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。
- CBOW模型的学习
检索键 dna-H 对应目录坐标「3·2·2 CBOW模型的学习」；在“第3章 word2vec”中用于用上下文预测任务学习输入/输出权重中的词表示，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。
- word2vec的权重和分布式表示
检索键 dna-I 对应目录坐标「3·2·3 word2vec的权重和分布式表示」；在“第3章 word2vec”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。
- 学习数据的准备
检索键 dna-J 对应目录坐标「3·3 学习数据的准备」；在“第3章 word2vec”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。
- 上下文和目标词
检索键 dna-K 对应目录坐标「3·3·1 上下文和目标词」；在“第3章 word2vec”中用于用上下文预测任务学习输入/输出权重中的词表示，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。
- 转化为one-hot表示
检索键 dna-L 对应目录坐标「3·3·2 转化为one-hot表示」；在“第3章 word2vec”中用于用上下文预测任务学习输入/输出权重中的词表示，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。
- CBOW模型的实现
检索键 dna-M 对应目录坐标「3·4 CBOW模型的实现」；在“第3章 word2vec”中用于用上下文预测任务学习输入/输出权重中的词表示，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。
- 学习代码的实现
检索键 dna-N 对应目录坐标「3·4·1 学习代码的实现」；在“第3章 word2vec”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。
- word2vec的补充说明
检索键 dna-O 对应目录坐标「3·5 word2vec的补充说明」；在“第3章 word2vec”中用于用上下文预测任务学习输入/输出权重中的词表示，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。
- CBOW模型和概率
检索键 dna-P 对应目录坐标「3·5·1 CBOW模型和概率」；在“第3章 word2vec”中用于用上下文预测任务学习输入/输出权重中的词表示，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。
- skip-gram模型
检索键 dna-Q 对应目录坐标「3·5·2 skip-gram模型」；在“第3章 word2vec”中用于用上下文预测任务学习输入/输出权重中的词表示，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。
- 基于计数与基于推理
检索键 dna-R 对应目录坐标「3·5·3 基于计数与基于推理」；在“第3章 word2vec”中用于用上下文预测任务学习输入/输出权重中的词表示，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-S 对应目录坐标「3·6 小结」；在“第3章 word2vec”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。