这一节是关于 word2vec 模型的，可以用来学习词的向量表达，也叫‘word embeddings’。
之前写过一篇：word2vec 模型思想和代码实现，里面有 skip－gram 算法的简单实现。
http://www.jianshu.com/p/86134284fa14
今天要看的是如何在 TensorFlow 中训练词向量，主要看一下这个代码：
tensorflow/examples/tutorials/word2vec/word2vec_basic.py
词向量就是用一个具有一定维度的向量来表示一个单词，这样在分布式假设的思想下，我们可以认为出现在相同上下文情景中的词汇都有类似的语义。
word2vec 可以很有效地从文本中学习出词向量，主要有两种算法，Continuous Bag-of-Words model (CBOW) 和 Skip-Gram ，CBOW 根据上下文（'the cat sits on the'）来预测目标词汇（例如，‘mat’），而 Skip-Gram 则相反，它通过已知的目标词汇来预测上下文。
通常的 Neural probabilistic language 是通过极大似然法来条件概率：在给定前面语境的情况下，最大化目标词的概率。
而在 word2vec 中不需要用全概率模型，而是用 logistic regression 来把真实的目标词汇和制造的噪音词汇分开。
目标函数就是，这个也叫 Negative Sampling,
即现在的 loss function 只和随机选出来的 k 个 噪声单词有关，而不是整个语料库 V，这样训练比较快。
本节的代码就是用一个 Skip-gram 模型来训练词向量：
例如我们有数据集：
the quick brown fox jumped over the lazy dog
假设使用大小为1的窗口，这样就得到这样一个由(上下文, 目标单词) 组成的数据集：
([the, brown], quick), ([quick, fox], brown), ([brown, jumped], fox), ...
Skip-Gram 模型是把目标单词和上下文颠倒过来，因此数据集就变成由(输入, 输出)组成的：
(quick, the), (quick, brown), (brown, quick), (brown, fox), ...
我们会计算每一对观察值和噪声值的损失函数，例如 sheep 就是个噪音：
整个计算的过程就是我们求出目标函数对 theta 的梯度，然后通过梯度下降法来更新 embedding parameters theta 来最大化目标函数，结果就是 embedding vectors 会不断地移动，直到可以把真实单词和噪声单词很好得区分开。
最后还可以用 t－SNE 来可视化最后的词向量间的距离关系，可以发现具有相似信息的单词距离较近。
1. 先下载数据，words 有17005207 个单词：
url = 'http://mattmahoney.net/dc/'...
filename = maybe_download('text8.zip', 31344016)
...
words = read_data(filename)count 就是要统计出 words 里面最高频的 5 万个单词。
dictionary 里的 key 就是 count 里的单词，value 就是频率的排序号。
data 里存的是 words 中每个单词在 dictionary 中的序号，如果不在 5 万里面，就标记为 0.
reverse_dictionary 就是 key value 和 dictionary 里面的互换一下位置：
2. 用 最大长度为 span 的 deque 做一个窗口：
span = 2 * skip_window + 1buffer = collections.deque(maxlen=span)
从 data 中一个一个读，先把一个窗口给读满。
要生成 batch_size 个样本，
每个样本是，先找到当前窗口的 target，然后在这个窗口中，随机生成 num_skips 个 target－context 对，
即会生成：3084 originated -> 12 as 这样的对。
每次生成完一个样本后，窗口向后移动一位，
一直到生成完 batch_size 个。
embeddings 是先随机生成 5万＊128 维，
3. NCE loss 就是训练目标：
4. 用 SGD 优化器去优化目标，
valid_embeddings 是用来检验的 16 个单词的词向量表示，
similarity 是定义验证单词与词汇表中所有单词的相似度：
5. 然后就开始训练模型，num_steps = 100001
每 2000 次迭代后，显示一下平均 loss，
每 10000 次后，计算一下验证单词与所有单词的相似度，并将最相似的 8 个单词显示出来：
6. 最后用 TSNE 将 128 维的词向量降到 2 维，并展示频率最高的 100 个单词：