基於 Hierarchical Softmax 的 CBOW 模型

關注：如何構造 P(w|context(w)) ？

1. 網路結構

樣本：(context(w),w)，假設 context(w) 由 w 的前後各 c 個詞構成。
輸入層：包含(context(w)) 中的 2c 個詞向量:
v(context(w)1)，v(context(w)2)，⋯，v(context(w)2c)∈Rm 其中，m表示詞向量的長度。
投影層：將輸入層的 2c 個向量做累加求和，即：
xw=∑i=12cv(context(w)i)∈Rm
輸出層：對應一棵 Huffman 樹，它以語料中出現過的詞作為葉結點，葉結點的權重為詞在語料中出現的次數。葉結點共 N=|D| 個，非葉子結點共 N

−1 個。

2. 構造 P(w|context(w))

記號：
- pw：從根節點到葉子結點 w 的路徑。
- lw：路徑 pw 中包含的結點個數。
- pw1，pw2，⋯，pwlw：表示路徑 pw 的各個結點。
- dw2，dw3，⋯，dwlw∈{0，1}：詞語 w 對應的 Huffman 編碼，也是 pw2，pw3，⋯，pwlw 對應的編碼。
- θw1，θw2，⋯，θwlw−1∈Rm：路徑 pw 中非葉子結點對應的向量。
例子：
- pw 為紅色路徑，lw=5。
- pw1=38,pw2=23,pw3=9,pw4=4,pw5=3
- ,dw2=1,d
  
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