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玉田县，河北省财政直管县， [1]  隶属河北省唐山市，地处河北省东北部，唐山市最西端， [2]  东接丰润区，西、北与天津市蓟州区接壤，西南隔蓟运河与天津市宝坻区相望，南界天津市宁河区，东北与遵化市相连。 [3] 

玉田县古称无终、渔阳，源自古代志怪小说《搜神记》中“阳伯雍无终山种石得玉”的故事。 [4]  旧石器时代即有人类活动，武则天时，无终县更名玉田县。天宝元年（742年），划出玉田县之东境始建遵化市。 [5]  金泰和年间（1201年），又划出县之东境始建丰闰县（丰润区）。截至2020年6月，玉田总面积1170平方公里，截至2020年6月，玉田县常住人口71.6万（城镇人口38.1万）， [2]  下辖1个街道、16个镇、4个乡。 [6] 

京秦铁路、大秦铁路、京唐城际铁路、津承城际铁路、北京—抚远公路（102国道）、玉滨公路、塘承高速、长春—深圳高速公路、、京沈高速公路、首都地区环线高速公路、北京—秦皇岛高速公路、京哈高速公路（G1）贯穿玉田全境。

玉田是传统农业大县，素有“冀东粮仓”之称，其中玉田甲鱼和玉田白菜为地理标志保护产品。 [2]  玉田县属东部大陆性季风气候。北部为燕山余脉，丘陵连绵；中部为山麓平原，土地肥沃，南部为洼地。 [2] 

玉田县是中国生猪调出大县 [7]  、中国大白菜之乡 [8]  省级园林县城、国家现代农业示范区 [9]  、全国农村改革试验区 [9]  、国家农业科技园区 [10]  、全国县域经济强县 [11]  、全国科技进步先进县 [12]  、国家农产品质量安全县 [13]  、全国义务教育发展基本均衡县 [14]  、第二批革命文物保护利用片区分县 [15]  、河北省数字乡村试点地区。

用深度学习的表示学习思想产生词向量的另一个代表性工作是word2vec。word2vec是谷歌在2013年年中开源的一款将词表征为实数值向量的高效工具。有了词的向量表示可以干很多事情，例如给定一个词，找和它意思最相近的词（就是在向量空间中和这个词对应的点距离最近的那些点）。

word2vec的基本思想是用一个词在文本中出现时的上下文来表征这个词的语义，进而计算它的向量表示。套用社会学的话来说，个体是由其所处的社会关系定义的，近朱者赤，近墨者黑。如果两个词经常在相同的语境中出现，那么它们很可能有相同或相似的语义。例如school和university，lake和river。我们在训练时，就想办法让这两个词的向量表示在向量空间中不断拉近。上文介绍的Bengio的神经网络语言模型，也是这种思想。

word2vec用了两个模型：Continuous Bag-Of-Words（CBOW和Continuous Skip-gram，如图4 所示。和神经网络语言模型一样，都是通过预测来体现一个词和它上下文的关系。CBOW是通过上下文来预测中间的词，Skip-gram模型与CBOW正好相反，是通过中间词来预测前后词，一般可以认为位置距离接近的词之间的联系要比位置距离较远的词的联系紧密。

图4　word2vec的CBOW和Skip-gram模型（图片来自文献11）

word2vec有一个非常有趣的特性，不仅词向量可以反映词本身的语义，有些情况下，两个词向量的线性运算（向量差）还可以反映两个词的某种语义关系。例如：

vector('Paris') - vector('France') + vector('Italy') ≈ ('Rome'),

vector('king') - vector('man') + vector('woman') ≈ vector('queen')

我们在训练时并没有告诉模型任何关于国家和首都之类的知识，这种关系完全是通过海量语料库训练后自发涌现出来的。

图5　word2vec国家和首都词汇词向量投影（图片来自文献12）

word2vec还有一个有趣的应用，托马斯·米克罗夫（Tomas Mikolov）和他在谷歌的同事开发出了一种技术，能自动创建用于机器翻译的词典，即能将一种语言转换成另一种语言的词汇对照表。这种新技术不是依赖同一份文档不同语言的版本，而是利用数据挖掘技术制作一种语言结构的模型，然后再跟另一种语言结构进行对比。它依靠的理念是每种语言都会描述一些类似的观点，所以执行这些描述动作的词语一定有很多相似之处。例如，大部分语言都有描述常见动物（如猫、狗、奶牛等）的词语。也许，在诸如“猫是一种比狗小的动物”这样的句子中，那些描述动物的词语的使用方法是相同的。

例如英语和西班牙语两种语言，通过训练分别得到它们对应的词向量空间 E 和 S。从英语中取出5个词 one，two，three，four，five，设其在 E 中对应的词向量分别为 v1，v2，v3，v4，v5，为方便作图，利用主成分分析（PCA）降维，得到相应的二维向量 u1，u2，u3，u4，u5，在二维平面上将这5个点描出来，如图6 所示。类似地，在西班牙语中取出（与one，two，three，four，five 对应的） uno，dos，tres，cuatro，cinco，设其在 S 中对应的词向量分别为 s1，s2，s3，s4，s5，用 PCA 降维后的二维向量分别为 t1，t2，t3，t4，t5，将它们在二维平面上描出来（可能还需作适当的旋转），如下图所示。

图6　word2vec训练得到的英语和西班牙语的词向量空间（图片来自文献13）

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