b、Skip-Gram Model
y 是 x 的上下文，所以 y 只取上下文里一个词语的时候，语言模型就变成：
用当前词 x 预测它的下一个词 y但如上面所说，一般的数学模型只接受数值型输入，这里的 x 该怎么
表示呢？ 显然不能用 Word2vec，因为这是我们训练完模型的产物，现在我们想要的是 x 的一个原始输入形式。
答案是：one-hot encoder
b、Skip-Gram Model
下图Skip-gram 的网络结构了，x 就是上面提到的 one-hot encoder形式的输入，y 是在这 V （字典）个词上输出的概率，我们希望跟真实的 y 的 one-hot encoder 一样。
b、Skip-Gram Model
隐层的激活函数其实是线性的，相当于没做任何处理（这也是Word2vec 简化之前语言模型的独到之处），我们要训练这个神经网络，用反向传播算法，本质上是链式求导，在此不展开说明了，当模型训练完后，最后得到的其实是神经网络的权重，比如现在输入一个 x 的 one-hot encoder: [1,0,0,…,0]，对应刚说的那个词语『吴彦祖』，则在输入层到隐含层的权重里，只有对应 1 这个位置的权重被激活，这些权重的个数，跟隐含层节点数是一致的，从而这些权重组成一个向量 vx 来表示x，而因为每个词语的 one-hot encoder 里面 1的位置是不同的，所以，这个向量 vx 就可以用来唯一表示 x。
b、Skip-Gram Model
word2vec对这个模型做了改进，首先，对于从输入层到隐藏层的映射，没有采取神经网络的线性变换加激活函数的方法，而是采用简单的对所有输入词向量求和并取平均的方法。比如输入的是三个4维词向量：(1,2,3,4),(9,6,11,8),(5,10,7,12),那么我们word2vec映射后的词向量就是(5,6,7,8)。由于这里是从多个词向量变成了一个词向量。