文字資料中一般會出現一些高頻詞，如英文中的「the」「a」和「in」。通常來說，在乙個背景視窗中，乙個詞（如「chip」）和較低頻詞（如「microprocessor」）同時出現比和較高頻詞（如「the」）同時出現對訓練詞嵌入模型更有益。因此，訓練詞嵌入模型時可以對詞進行二次取樣。 具體來說，資料集中每個被索引詞 w
iw_i
wi 將有一定概率被丟棄，該丟棄概率為
p (w
i)
=max(
1−tf
(wi)
,0
)p(w_i)=\max(1-\sqrt},0)
p(wi)
=max(1
−f(w
i)t
,0
)其中 f(w
i)
f(w_i)
f(wi)
是資料集中詞 w
iw_i
wi 的個數與總詞數之比，常數 t
tt 是乙個超引數（實驗中設為 10−
410^
10−4
）。可見，只有當 f(w
i)
>
tf(w_i)>t
f(wi)
>
t 時，我們才有可能在二次取樣中丟棄詞 w
iw_i
wi，並且越高頻的詞被丟棄的概率越大。
#使用二次取樣演算法（subsampling）處理語料，強化訓練效果
def subsampling(corpus, word2id_freq):
#這個discard函式決定了乙個詞會不會被替換，這個函式是具有隨機性的，每次呼叫結果不同
#如果乙個詞的頻率很大，那麼它被遺棄的概率就很大
def discard(word_id):
return random.uniform(0, 1) < 1 - math.sqrt(
1e-4 / word2id_freq[word_id] * len(corpus))
corpus = [word for word in corpus if not discard(word)]
return corpus
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