之前介绍过几种生成word embedding的方法，那么针对具体的任务该如何选择训练数据？如何选择采用哪个模型？如何选择模型参数？本篇将分享一篇paper来回答上述问题，paper的题目是How to Generate a Good Word Embedding，作者是来自中科院大学的来斯惟博士。
当前，word embedding的模型有很多，性能几乎都是各说纷纭，每个模型在自己选定的数据集和任务上都取得了state-of-the-art结果，导致学术研究和工程应用上难以做出选择。不仅仅在word embedding这个子方向上存在这样的问题，很多方向都有类似的问题，如何公平客观地评价不同的模型是一个很困难的任务。本文作者试着挑战了一下这个难题，并且给出了一些有意义的结果。
本文所做研究都是一个同一个假设，即：出现在相似上下文的单词具有相似的意思。
下面来看下不同模型的比较，不同word embedding模型之间主要的区别在于两点：
1、目标词和上下文的关系
2、上下文的表示方法
本文提供探讨了6种模型，并从这两个方面对模型进行了对比，如下图：
c表示上下文，w表示目标词。首先看w和c的关系，前五种模型均是用c来预测w，只有C&W模型是给w和c的组合来打分。再看c的表示方法，Order模型是本文为了对比增加的一个虚拟模型，考虑了词序信息，将c中每个单词拼接成一个大向量作为输入，而word2vec的两个模型skip-gram和cbow都是将上下文处理为一个相同维度的向量作为输入，其中skip-gram选择上下文中的一个词作为输入，cbow将上下文的几个词向量作了平均，LBL、NNLM和C&W模型都是在Order模型的基础上加了一层隐藏层，将上下文向量做了一个语义组合。具体见下表：
据研究估计，文本含义信息的20%来自于词序，剩下的来自于词的选择。所以忽略词序信息的模型，将会损失约20%的信息。
本文做了包括三种类型的八组对比实验，分别是：
研究词向量的语义特性。该类实验是为了对比词向量的语义特性，包括：WordSim353，TOEFL，analogy task：semantic和syntactic。
将词向量作为特征。该类实验是为了对比词向量作为处理其他任务的特征时，对该任务性能的提升。包括：文本分类和命名实体识别。前者将词向量加权平均得到文本向量来分类，权值是词频，数据集用的是IMDB；后者用CoNLL03数据集做NER任务。
用词向量来初始化神经网络模型。该类实验是为了研究词向量作为神经网络的初始值，对NN模型的提升。包括：CNN文本分类和词性标注。前者用了我们之前提到过的Kim的CNN模型，将句子表示成矩阵作为CNN的输入得到句子的表示，进行情感分类，数据集是Stanford Sentiment Treebank；后者用Wall Street Journal数据集进行了POS tagging任务。
经过大量的对比实验，作者回答了以下几个问题：
Q：哪个模型最好？如何选择c和w的关系以及c的表示方法？
A：对于一个小型数据集来说，类似skip-gram这样越简单的模型效果越好，对于一个大型数据集来说，稍微复杂一点的模型，比如cbow和order就可以取得非常好的效果。真实数据中，skip-gram、cbow和order这样的模型足够了。在语义任务中，通过c来预测w的模型要更优于C&W这种将c和w都放在输入层的模型。
Q：数据集的规模和所属领域对词向量的效果有哪些影响？
A：数据集的领域远比规模重要，给定一个任务之后，选择任务相关的领域数据将会提升性能，相反，如果数据并不相关，将会导致更差的性能。当然，如果数据都属于同一领域，规模越大性能越好。
Q：在训练模型时迭代多少次可以有效地避免过拟合？
A：通常的做法是在测试数据集上观察误差，当误差开始上升时即可停止训练，但经过本文的研究，这种方法并不能得到最好的task结果，好的做法是用task data作为early stopping的数据。
Q：词向量的维度与效果之间的关系？
A：越大的维度就会有越好的效果，但在一般的任务中50就已经足够了。
本文作者做了大量的工作，针对当前词向量模型的方方面面问题进行了研究，并且给出了许多有意义的结果，对今后研究和使用词向量的童鞋们搭建了一个非常坚实的平台。并且在github上开源了实验结果。
来源：paperweekly
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