深度学习100问18:什么是负采样
嘿，负采样就像是一个巧妙的“偷懒小妙招”，在自然语言处理的世界里大显身手呢！
一、定义及原理
想象一下，你在训练一个语言小魔法师，它的任务是搞清楚词和词之间的关系。就像在 Skip-gram 模型里，要猜出一个中心词周围都有哪些词。要是用老办法，就得把整个词汇表都翻个遍来计算，那可累坏了，就像要在一个超级大的图书馆里找几本书，得把所有书架都找一遍，太费劲啦。负采样呢，就聪明多啦！它随便挑几个“坏家伙”（不是真正上下文的词，也就是负样本），再加上真正的“好朋友”（真正的上下文词，也就是正样本），一起让小魔法师学习。这样就不用那么辛苦地把整个词汇表都算一遍啦。
二、作用及优点
1. 作用：
- 就像给小魔法师加了个加速魔法，尤其是在面对超级大的数据集时，能让训练速度快得像飞一样。
- 还能让小魔法师变得更厉害，更好地理解词的意思，把关系搞得更清楚。
2. 优点：
- 省力气呀！不用费那么大劲去算整个词汇表，大大减少了计算量。
- 还能让小魔法师更专注地学习，提高准确性，就像只盯着几个关键的例子学，效果更好。
三、应用场景
负采样在自然语言处理的好多地方都能派上用场哦。比如学词向量的时候，就像给词找个独特的“身份证”，让它们在数字世界里更好被识别。在训练语言模型的时候，就像给小魔法师升级装备。在机器翻译、文本分类、情感分析这些领域，负采样就像个小助手，帮着提高模型的训练效率和表现，让它们更能干。