本文主要介绍word2vec包含的两个模型 CBOX(Continuous Bag of Words) 和skip-gram，以及两个训练方法hierarchical softmax 、negative sampling
1 CBOX and skip-gram
CBOX
输入： 词的上下文w(t-2),w(t-1),w(t+1),w(t+2)
输出：当前词 w(t)
目标函数：对数似然函数
skip-gram
输入： 当前词w(t)
输出： 词的上下文w(t-2),w(t-1),w(t+1),w(t+2)
目标函数：对数似然函数
已知目标函数是什么之后，关键在于怎么构造这个目标函数。下面讲述分别讲述hierarchical softmax 、negative sampling两个方法。
2 基于 Hierarchical Softmax 的模型
2.1 CBOX
模型框架
CBOX 模型网络结构示意图
针对样本 （Context(w),w）（窗口大小为2c）
输入层： 2c 个词的词向量 V(Context(w)1) V(Context(w)2) ... V(Context(w)2c)
投影层：
输出层：
