在他看來，論文里的算法解釋，和代碼實現一比，講的根本是兩回事。

是不是只要開源了代碼，論文寫不寫清楚都沒關系？

一番仔細的論述，引起了許多人的討論和共鳴，不出半日Hacker News熱度已近300點：

那么，菠蘿的世界觀是怎樣崩塌的，他眼里真實的word2vec是什么樣子呢？

不一樣的天空

word2vec有種經典解釋?(在Skip-Gram里、帶負采樣的那種) ，論文和數不勝數的博客都是這樣寫的：

只能看出有兩個向量。

可程序員說，看了word2vec最原本的C語言實現代碼，就會發現完全不一樣。

(多數用word2vec做詞嵌入的人類，要么是直接調用C實現，要么是調用gensim實現。gensim是從C實現上翻譯過來的，連變量的名字都不變。)

C實現長這樣

每個單詞有兩個向量，分別有不同的角色：

一個表示這個詞作為中心詞?(Focus Word) 時的樣子。

一個表示它作為另一個中心詞的上下文?(Context Word) 時的樣子。

菠蘿說：耳熟吧，GloVe就是借用了這里的思路，只是沒有誰明確說出來而已。

在C語言的源代碼里，設定已經非常完好，這些向量由兩個數組?(Array) 分別負責：

syn0數組，負責某個詞作為中心詞時的向量。是隨機初始化的。

syn1neg數組，負責這個詞作為上下文時的向量。是零初始化的。

https://github.com/tmikolov/word2vec/blob/20c129af10659f7c50e86e3be406df663beff438/word2vec.c#L369
for (a = 0; a < vocab_size; a++) for (b = 0; b < layer1_size; b++) {
next_random = next_random * (unsigned long long)25214903917 + 11;
syn0[a * layer1_size + b] = 
 (((next_random & 0xFFFF) / (real)65536) - 0.5) / layer1_size;
 }

訓練的話，要先選出一個中心詞。在正、負樣本訓練的時候，這個中心詞就保持不變 (Constant) 了。

中心詞向量的梯度?(Gradients) ，會在緩沖器 (Buffer) 里累積起來。經過正、負樣本的作用之后，這些梯度會被應用到中心詞上：

1if (negative > 0) for (d = 0; d < negative + 1; d++) {
 2 // if we are performing negative sampling, in the 1st iteration,
 3 // pick a word from the context and set the dot product target to 1
 4 if (d == 0) {
 5 target = word;
 6 label = 1;
 7 } else {
 8 // for all other iterations, pick a word randomly and set the dot
 9 //product target to 0
10 next_random = next_random * (unsigned long long)25214903917 + 11;
11 target = table[(next_random >> 16) % table_size];
12 if (target == 0) target = next_random % (vocab_size - 1) + 1;
13 if (target == word) continue;
14 label = 0;
15 }
16 l2 = target * layer1_size;
17 f = 0;
18
19 // find dot product of original vector with negative sample vector
20 // store in f
21 for (c = 0; c < layer1_size; c++) f += syn0[c + l1] * syn1neg[c + l2];
22
23 // set g = sigmoid(f) (roughly, the actual formula is slightly more complex)
24 if (f > MAX_EXP) g = (label - 1) * alpha;
25 else if (f < -MAX_EXP) g = (label - 0) * alpha;
26 else g = (label - expTable[(int)((f + MAX_EXP) * (EXP_TABLE_SIZE / MAX_EXP / 2))]) * alpha;
27
28 // 1. update the vector syn1neg,
29 // 2. DO NOT UPDATE syn0
30 // 3. STORE THE syn0 gradient in a temporary buffer neu1e
31 for (c = 0; c < layer1_size; c++) neu1e[c] += g * syn1neg[c + l2];
32 for (c = 0; c < layer1_size; c++) syn1neg[c + l2] += g * syn0[c + l1];
33}
34// Finally, after all samples, update syn1 from neu1e
35https://github.com/tmikolov/word2vec/blob/20c129af10659f7c50e86e3be406df663beff438/word2vec.c#L541
36// Learn weights input -> hidden
37for (c = 0; c < layer1_size; c++) syn0[c + l1] += neu1e[c];

那么問題來了，為什么是隨機初始化，為什么是零初始化？

關于初始化

這些東西，也沒見論文和博客里講過，菠蘿只能自己推測了一下：

因為負樣本 (Negative Sample) 來自全文上下，并沒太根據詞頻來定權重，這樣選哪個單詞都可以，通常這個詞的向量還沒經過多少訓練。

而如果這個向量已經有了一個值，那么它就可以隨意移動 (Move Randomly) 中心詞了。

解決方法是，把所有負樣本設為零，這樣依賴只有那些比較高頻出現的向量，才會影響到另外一個向量的表征。

程序員說，如果是這樣，真的很巧妙。他也從來沒想過，初始化策略能有這么重要，讀論文也看不出。

直接看代碼，不相信論文了

在這之前，菠蘿已經花了兩個月來復現word2vec，也讀了無數文章，就是不成功。

不管試了多少次，還是得不到論文說的分數。又不能認為分數是論文作者編的。

最后，他決定去仔細讀源代碼。初讀還以為打開方式錯了，因為和之前看過的資料都不一樣：

我不明白，為什么原始論文和網上的博客，都不去寫word2vec真正是怎么工作的。所以就想自己寫出來。

也是在這個過程中，他才像上文提到的那樣，發現GloVe給上下文 (Context) 一個單獨的向量這種做法，是從word2vec那里來的。

而GloVe的作者并沒有提到過這一點。

想到這里，程序員又有了新的質疑：

這樣不算學術不誠實?(Academic Dishonesty) 么？我也不知道算不算，但覺得至少是個很嚴重的問題。

傷感之余，菠蘿作出了一個機智的決定：以后先不看論文對算法的解釋，直接去讀源代碼。

都是這種習慣么？

探討起論文和實現不一致的情況，一個用編譯器讀了40年論文的資深程序員 (DannyBee) ，占據了Hacker News評論區的頂樓。

他細數了這些年來，論文作者的習慣變化：

早期許多算法的實現，原理都和描述相符，性能也和描述相符。只是論文會用偽代碼 (Pseudocode) ，用偽代碼的部分，和實現的差別到底在哪，也會詳細說明。后來，人們便開始走遠了。有些論文的算法，要么是工作原理不像描述那樣，要么是效率低到沒法用?？丛创a的時候也會發現，不是論文說的那回事。SSAPRE就是一個典型。時至今日，大家讀起它的論文還是會覺得難懂。把源碼放進Open64編譯器去讀，也發現和論文大相徑庭 (Wildly Different) 。再后來，有了github這類社區，事情好像又朝著早期的健康方向發展了。在這樣的環境里，word2vec算個反例吧，可能他們覺得已經把代碼開源了，論文里寫不清也沒關系。

緊接著，樓下便有人 (nullwasamistake) 表示，反例不止這一個：

我在實現一個哈希表排序算法的時候，發現一篇近期的論文也有類似的問題。論文里從來沒提到過，表格尺寸必須是2的n次方。而這篇研究的全部意義，似乎就是比現有的其他算法，內存效率更高。我做了2/3才發現，根本沒有比現有方法更高效，反而更差了，除非把表的尺寸調成2^n。雖然不是徹頭徹尾的騙人，但這個疏漏算是很有創意了。

不過，當有人勸ta把那篇論文掛出來，這位吐槽的網友也實誠地表示：

現在批評科技巨頭有風險，以后可能還想去工作呢。

由此觀之，菠蘿是個有勇氣的少年。

傳送門

菠蘿對word2vec的完整意見發表在github上，有興趣可前去觀賞：

https://github.com/bollu/bollu.github.io

另外，還有Hacker News評論區，便于尋找更多同感：

https://news.ycombinator.com/item?id=20089515

— 完 —

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