自然语言处理（简称NLP），是研究计算机处理人类语言的一门技术，NLP技术让计算机可以基于一组技术和理论，分析、理解人类的沟通内容。传统的自然语言处理方法涉及到了很多语言学本身的知识，而深度学习，是表征学习（representation learning）的一种方法，在机器翻译、自动问答、文本分类、情感分析、信息抽取、序列标注、语法解析等领域都有广泛的应用。
2013年末谷歌发布的word2vec工具，将一个词表示为词向量，将文字数字化，有效地应用于文本分析。2016年谷歌开源自动生成文本摘要模型及相关TensorFlow代码。2016/2017年，谷歌发布/升级语言处理框架SyntaxNet，识别率提高25%，为40种语言带来文本分割和词态分析功能。2017年谷歌官方开源tf-seq2seq，一种通用编码器/解码器框架，实现自动翻译。本文主要结合TensorFlow平台，讲解TensorFlow词向量生成模型（Vector Representations of Words）；使用RNN、LSTM模型进行语言预测；以及TensorFlow自动翻译模型。
Word2Vec数学原理简介我们将自然语言交给机器学习来处理，但机器无法直接理解人类语言。那么首先要做的事情就是要将语言数学化，Hinton于1986年提出Distributed Representation方法，通过训练将语言中的每一个词映射成一个固定长度的向量。所有这些向量构成词向量空间，每个向量可视为空间中的一个点，这样就可以根据词之间的距离来判断它们之间的相似性，并且可以把其应用扩展到句子、文档及中文分词。
Word2Vec中用到两个模型，CBOW模型(Continuous Bag-of-Words model)和Skip-gram模型（Continuous Skip-gram Model）。模型示例如下，是三层结构的神经网络模型，包括输入层，投影层和输出层。
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其中score(wt, h)，表示在的上下文环境下，预测结果是的概率得分。上述目标函数，可以转换为极大化似然函数，如下所示：
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求解上述概率模型的计算成本是非常高昂的，需要在神经网络的每一次训练过程中，计算每个词在他的上下文环境中出现的概率得分，如下所示：
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然而在使用word2vec方法进行特性学习的时候，并不需要计算全概率模型。在CBOW模型和skip-gram模型中，使用了逻辑回归（logistic regression）二分类方法进行的预测。如下图CBOW模型所示，为了提高模型的训练速度和改善词向量的质量，通常采用随机负采样（Negative Sampling）的方法，噪音样本w1，w2，w3，wk…为选中的负采样。
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本章讲解使用TensorFlow word2vec模型寻找近义词，输入数据是一大段英文文章，输出是相应词的近义词。比如，通过学习文章可以得到和five意思相近的词有: four, three, seven, eight, six, two, zero, nine。通过对大段英文文章的训练，当神经网络训练到10万次迭代，网络Loss值减小到4.6左右的时候，学习得到的相关近似词，如下图所示：
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下面为TensorFlow word2vec API 使用说明：
构建词向量变量，vocabulary_size为字典大小，embedding_size为词向量大小 embeddings = tf.Variable(tf.random_uniform([vocabulary_size, embedding_size], -1.0, 1.0)) 定义负采样中逻辑回归的权重和偏置 nce_weights = tf.Variable(tf.truncated_normal ([vocabulary_size, embedding_size], stddev=1.0 / math.sqrt(embedding_size))) nce_biases = tf.Variable(tf.zeros([vocabulary_size])) 定义训练数据的接入 train_inputs = tf.placeholder(tf.int32, shape=[batch_size]) train_labels = tf.placeholder(tf.int32, shape=[batch_size, 1]) 定义根据训练数据输入，并寻找对应的词向量 embed = tf.nn.embedding_lookup(embeddings, train_inputs) 基于负采样方法计算Loss值 loss = tf.reduce_mean( tf.nn.nce_loss (weights=nce_weights, biases=nce_biases, labels=train_labels, inputs=embed, num_sampled=num_sampled, num_classes=vocabulary_size)) 定义使用随机梯度下降法执行优化操作，最小化loss值 optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=1.0).minimize(loss) 通过TensorFlow Session Run的方法执行模型训练 for inputs, labels in generate_batch(...): feed_dict = {train_inputs: inputs, train_labels: labels} _, cur_loss = session.run([optimizer, loss], feed_dict=feed_dict) TensorFlow语言预测模型