結論：整份作業只建立在 4 個觀念上。這 4 個懂了，後面每一步都只是「把觀念寫成程式」。考試也最可能從這裡出題。
為什麼要先學這 4 個：後面每一節都會用到「詞向量」「相似度」「b − a ＋ c」「前後文」這四個詞。先用小例子手算一次，後面看到 19,544 題的正確率才知道它是怎麼來的。
電腦不知道 cat 是什麼。它只會做數學。
所以我們幫每個英文字準備一串數字，例如 100 個數字。這串數字叫 詞向量（word embedding）。
可以把這 100 個數字想成這個字在「意思地圖」上的座標。平常的地圖只有 2 個數字（經度、緯度），這張地圖有 100 個數字，所以人畫不出來，但電腦算得出來。（「座標」只是比喻，後面一律叫詞向量。）
把每個字的詞向量收集起來，就是一本字典：查一個字，得到它的詞向量。
一份好的字典，會把 cat（貓）和 dog（狗）放得很近，把 cat 和 truck（卡車）放得很遠。
「多近」用相似度（cosine similarity，餘弦相似度）來量。它看的是兩個詞向量的「方向」有多一致。
| 相似度 | 意思 |
|---|---|
| 接近 1 | 方向幾乎一樣 → 很像 |
| 接近 0 | 方向垂直 → 沒什麼關係 |
| 負的 | 方向相反（注意：方向相反 ≠ 意思相反。反義詞的相似度可能很高，例如 good／bad 在 Wiki 20% 字典裡是 0.70，In [33]，第 11 節） |
前提：真的詞向量有 100 個數字，算不動。所以這裡假設每個字只有 2 個數字（我自己編的）：cat＝(3, 4)、dog＝(4, 3)、truck＝(4, −3)。步驟跟 100 個數字時完全一樣，只是數字少。
⟦IMG:toy_cosine⟧
第 1 小步：乘起來再加總（叫「內積」）。兩個字的第 1 個數字相乘，加上第 2 個數字相乘。
cat 和 dog： 3×4 ＋ 4×3 ＝ 12 ＋ 12 ＝ 24
cat 和 truck：3×4 ＋ 4×(−3) ＝ 12 − 12 ＝ 0第 2 小步：算每個字的「長度」。兩個數字各自平方、加起來、開根號。
cat： √(3×3 ＋ 4×4) ＝ √25 ＝ 5
dog： √(4×4 ＋ 3×3) ＝ √25 ＝ 5
truck：√(4×4 ＋ 3×3) ＝ √25 ＝ 5第 3 小步：內積 ÷（兩個長度相乘）。
相似度(cat, dog) ＝ 24 ÷ (5×5) ＝ 0.96 → 很像
相似度(cat, truck)＝ 0 ÷ (5×5) ＝ 0 → 沒關係為什麼要除以長度：只想比「方向」，不想讓「數字比較大的字」佔便宜。除掉長度之後，結果一定在 −1～1 之間。
本文說的「近」「最像」，都是指方向（夾角小），不是兩點之間的距離。所以下面手算時，★ 跟 woman 位置不完全一樣，但方向幾乎一樣，相似度就接近 1。
這幾個數字由 make_toy_figures.py 算出來核對過。老師上課講的是同一個公式（W2 02:00:40「兩個向量之間算 cos 就是這個公式」）。
import numpy as np
cat, dog = np.array([3, 4]), np.array([4, 3])
print(cat @ dog / (np.linalg.norm(cat) * np.linalg.norm(dog))) # 0.96
# gensim 裡直接寫：model.similarity("cat", "dog")報告第 4 題「找最像的 5 個字」，就是把一個字跟字典裡每個字都算一次相似度，取最高的 5 個。這 5 個字本文叫「鄰居」（只用在這個意思）。
這是整份作業最核心的一點。看這張圖：
從 man 走到 woman 的那一步（紅色箭頭），跟從 king 走到 queen 的那一步，方向和長度大致一樣（老師原話：「不是這麼 exactly 是一樣的 pattern，但是趨勢非常的 close」，W3 00:32:03）。四個點大約排成一個平行四邊形。
所以只要知道三個點，就能推出第四個點：
queen − king ＋ man ≈ woman
(b) (a) (c) (d)白話：「把 king 變成 queen 的那一步」，套到 man 身上，就會走到 woman。這個公式本文叫 b − a ＋ c（論文叫 3CosAdd）。
注意：作業規格 PDF 第 2 頁寫成「King + Queen − Man ≈ Woman」，那是筆誤。正確是 b − a ＋ c（程式模板的提示寫的才對）。
作業的考卷 19,544 題，每一題都是這樣：給 a、b、c，叫電腦算出 d。
前提：
⟦IMG:toy_analogy⟧
第 1 小步：做加減，算出一個新的點 ★。公式是 b − a ＋ c，也就是 queen − king ＋ man。兩個數字各自算：
第 1 個數字：3.2 − 1 ＋ 1 ＝ 3.2
第 2 個數字：4.1 − 4 ＋ 1 ＝ 1.1
所以 ★ ＝ (3.2, 1.1)圖上兩條紅色箭頭幾乎一樣長、一樣方向：「king 變 queen」和「man 變 woman」是同一步。從 man 走同一步，就走到 ★。
第 2 小步：算 ★ 跟每個候選字的相似度。照上面「手算相似度」的三小步做：
| 候選字 | ① 內積 | ② 長度 | ③ 相似度 |
|---|---|---|---|
| woman (3, 1) | 3.2×3 ＋ 1.1×1 ＝ 10.70 | ★ 3.384；woman 3.162 | 10.70 ÷ (3.384×3.162) ＝ 1.000 |
| girl (3, 0.3) | 3.2×3 ＋ 1.1×0.3 ＝ 9.93 | ★ 3.384；girl 3.015 | 9.93 ÷ (3.384×3.015) ＝ 0.973 |
| apple (−2, 3) | 3.2×(−2) ＋ 1.1×3 ＝ −3.10 | ★ 3.384；apple 3.606 | −3.10 ÷ (3.384×3.606) ＝ −0.254 |
數字由 make_toy_figures.py 算出，四捨五入到小數點後 2～3 位。woman 的 1.000 是四捨五入後的值，實際比 1 小一點點。
第 3 小步：相似度最高的就是答案。woman 1.000 最高，所以電腦答 woman，答對。
king、queen、man 是題目給的字，規定不能拿來當答案，所以第 2 小步只算剩下的字。gensim 的 most_similar 會自動排除它們。
為什麼要排除：★ 是從 man 出發走一小步得到的，所以 ★ 有可能離 man 自己很近。這個玩具例子裡 man 的相似度是 0.899（比 woman 低，沒有搶走第一名）；但在真的 100 維字典裡，★ 不會剛好落在 woman 上，題目自己的字就可能排到前面。
如果 a、b、c 有一個字典裡查不到（叫 OOV，查不到的字），第 1 小步就算不出來。這種題目在作業裡直接算答錯。
真的作業就是把這 3 小步，對 19,544 題每一題做一遍（候選字是字典收的所有字，Wiki 20% 字典約 30 萬個）。girl 0.973 也很接近 woman——在真的字典裡，「很像但不是答案」的字很多，所以不少題的正確答案排在第 2、3 名（第 12 節實驗 ④：前 3 名正確率比第 1 名多 13.14 個百分點）。
沒有人一個一個去設定詞向量。電腦是讀了大量文章（教材）之後，自己算出來的。
它根據一句很有名的話：「看一個字的朋友，就知道它是什麼字。」常常出現在同樣前後文的字，意思通常很像。
例如「我養了一隻＿＿，牠很可愛」，空格可以填貓、狗、兔子。這些字前後文很像，所以詞向量會很近。
這個「讀教材、看前後文、算詞向量」的過程叫 訓練。作業用的方法叫 Word2Vec，裡面又分兩種：
| 方法 | 它在練習什麼 | 例子 |
|---|---|---|
| Skip-gram（老師投影片的重點） | 給中心字，猜前後文會出現哪些字 | 看到「貓」，猜前後可能有「養」「可愛」 |
| CBOW | 給前後文的字，猜中心字是什麼 | 看到「養了一隻＿＿很可愛」，猜中間是「貓」 |
練習的過程中，電腦會一直微調每個字的詞向量，讓猜測越來越準。練完之後，這些數字就是詞向量。
結論：你有兩個選擇：Google Colab（老師推薦）或自己的電腦（我這次用的）。你的筆電比 Colab 免費版強很多，我建議在自己電腦跑，但交作業時要多附 requirements.txt、報告要寫電腦規格。
| Google Colab（免費版） | 自己的電腦（你的筆電） | |
|---|---|---|
| 要不要安裝 | 不用，開瀏覽器就能用 | 要裝 Python 和套件（下面有指令） |
| CPU（訓練詞向量只用 CPU） | 通常只有 2 核心 | i7-11800H，8 核心 16 執行緒 |
| 記憶體 | 約 12 GB（外部知識，依 Colab 免費版一般配置） | 16 GB（系統顯示 15.7 GB） |
| 斷線風險 | 閒置太久或跑太久會被中斷，畫面上的結果會不見（外部知識） | 不會 |
| 模板指令能不能直接用 | 可以（!wget、!gdown、!cat 都是 Linux 指令） | 不行，要改成 Python（我已經改好，見第 5 節） |
| 交作業要多做什麼 | 報告寫「Colab」＋Python 版本 | 報告寫作業系統、CPU、Python 版本；一定要附 requirements.txt |
「Colab 通常只有 2 核心、訓練會慢很多」是我根據 Colab 免費版一般配置推的，這次沒有實際在 Colab 上計時。
用不到。這份作業用的 Gensim 只用 CPU 算。你的 RTX 3060、Colab 的免費 GPU，對這份作業都沒有幫助。
在作業資料夾打開終端機，一行一行貼：
py -3.12 -m venv .venv
.venv\Scripts\python.exe -m pip install gensim pandas scikit-learn matplotlib tqdm gdown nltk jupyter
.venv\Scripts\python.exe -m jupyter notebook這三行在做什麼：
.venv 資料夾）。好處是作業用的套件跟電腦裡其他東西分開，不會互相打架。| 東西 | 大小 |
|---|---|
| 維基百科 11 個壓縮檔 | 6.93 GB（Windows 檔案總管會顯示約 6.45 GB，因為它用 1024 進位） |
| 抽樣出來的 5%、10%、20% 文字檔，加上整理過的版本 | ⟦R:sample_disk⟧ |
| GloVe 字典＋論壇教材 | 約 0.4 GB（放在 C:\Users\你\gensim-data） |
requirements.txt、報告寫電腦規格。這兩件第 13 節都已經做好了。