在自然语言处理（NLP）领域中，Word2Vec是一种广泛使用的词向量训练方法。它通过构建神经网络模型来学习词语的分布式表示，进而用于各种NLP任务。然而，在大规模语料库上进行词向量训练时，计算复杂度是一个重要挑战。为了解决这个问题，Word2Vec引入了负采样（Negative Sampling）策略，尤其是在处理高频词与低频词时表现出色。
Word2Vec主要包括CBOW（Continuous Bag of Words）和Skip-gram两种模型。它们的目标是通过上下文预测当前词或反之，从而学习到每个词的向量表示。然而，传统的softmax层在计算每个词的概率时需要遍历整个词汇表，这在大规模数据集上非常耗时。因此，负采样策略应运而生。
负采样是一种替代softmax的方法，它通过减少需要更新的输出向量数量来加速训练。具体而言，对于每一个训练样本（中心词及其上下文），模型不仅更新中心词和上下文词的向量，还随机选择一些“负样本”（即不应出现在上下文中的词）进行更新。
负采样的关键在于如何选择这些负样本。Word2Vec采用了一种基于词频的采样方法，该方法对高频词和低频词进行了有效的平衡。
在处理大规模语料库时，词汇表中往往存在大量高频词和低频词。如果简单地按照均匀分布进行负采样，高频词被选中的概率会远大于低频词，导致模型过度关注高频词而忽略了低频词的信息。
为了解决这个问题，Word2Vec的负采样策略采用了一种基于词频的加权分布。具体来说，每个词被选为负样本的概率与其词频的某个幂次成反比。幂次的选择（通常为0.75）是一个超参数，它决定了对高频词的抑制程度。
数学上，一个词w被选为负样本的概率P(w)可以表示为：
P(w) = f(w)^{3/4} / Z
其中，f(w)是词w的词频，Z是归一化常数，确保所有词的概率之和为1。
这种方法有效地降低了高频词被选为负样本的概率，使得模型能够更多地关注低频词，从而提高了词向量训练的质量。
实验表明，采用负采样策略的Word2Vec模型在训练速度上显著优于传统的softmax方法，同时保持了较高的词向量质量。这使得Word2Vec成为大规模语料库上词向量训练的首选方法。
在实际应用中，Word2Vec的词向量被广泛应用于各种NLP任务，如文本分类、情感分析、命名实体识别等。负采样策略的成功不仅提高了训练效率，还为这些任务提供了高质量的词向量表示。
Word2Vec中的负采样策略是一种针对高频词与低频词实现高效平衡的有效方法。它通过降低高频词被选为负样本的概率，使得模型能够更多地关注低频词，从而提高了词向量训练的质量和效率。这种策略的成功应用为大规模语料库上的词向量训练提供了有力支持。