自然語言處理（NLP）是計算機科學領域中的一個重要分支，旨在使計算機能夠理解和生成自然語言。在 NLP 中，單詞預測是一種常見的任務，因此開發了許多模型來解決這個問題。在這些模型中，損失函數經常被用來衡量模型輸出與實際標簽之間的差距。對于單詞預測任務，交叉熵通常被用作損失函數，而不是均方誤差（MSE）。本文將探討為什么交叉熵比 MSE 更適合 NLP 模型預測單詞。

首先，我們需要了解交叉熵和 MSE 的區別。交叉熵是一種用于度量兩個概率分布之間相似度的函數，通常用于分類問題。MSE 是一種度量均方誤差的函數，通常用于回歸問題。當我們需要在不同的類別之間進行分類時，交叉熵可以更好地表示分類結果。而在回歸問題中，MSE 可以更好地描述預測值與真實值之間的偏差。

然而，在單詞預測問題中，我們通常不是在做分類或者回歸問題，而是在做序列建模問題。具體來說，我們需要預測下一個單詞出現的概率，給定前面的單詞序列。這個問題可以被視為一個分類問題，其中我們需要將所有可能的單詞作為類別，并預測下一個單詞屬于哪個類別。但是，這種方法會受到詞匯量大小的限制，因為在大規模的詞匯表中，訓練數據不足以覆蓋所有的類別，使得模型無法準確地學習每個類別的概率。相反，我們可以使用序列建模方法，對每個位置預測單詞的概率分布，并通過最大化預測序列中所有單詞出現的概率來獲得整個序列的概率。

在這種情況下，交叉熵比 MSE 更適合作為損失函數。原因如下：

1. 交叉熵可以處理多分類問題

交叉熵常用于處理多分類問題，因為它可以有效地度量模型輸出概率分布與真實標簽之間的差異。在單詞預測問題中，我們的目標是預測給定上下文條件下下一個單詞的概率分布。這個問題也可以看作是一個多分類問題，其中每個詞都是一個類別。交叉熵損失可以幫助模型更好地優化預測結果并提高準確性。

2. 交叉熵鼓勵模型輸出概率分布的穩定性

交叉熵損失函數對于預測結果的不確定性比 MSE 更敏感。在單詞預測問題中，我們希望模型輸出一個穩定的概率分布，以便更好地預測下一個單詞。因此，使用交叉熵作為損失函數可以鼓勵模型輸出更加穩定和準確的概率分布，從而提高單詞預測的準確性。

3. 交叉熵適合處理稀疏標簽

在單詞預測問題中，標簽通常是非常稀疏的。也就是說，在大多數情況下，只有一個正確的答案，而其他所有答案都是錯誤的。在這種情況

下，使用 MSE 作為損失函數可能會導致模型過于關注那些錯誤的答案，因為這些錯誤的答案與正確的答案之間的差異非常大。相比之下，交叉熵可以更好地處理這種稀疏標簽問題，因為它只關注模型預測的正確答案和實際標簽之間的差異。

4. 交叉熵可以更好地反映概率分布之間的距離

在單詞預測任務中，我們所關心的是模型輸出的概率分布與真實標簽之間的距離。交叉熵可以更好地反映不同概率分布之間的距離，因此更適合用于衡量模型輸出序列的質量。而 MSE 只能衡量兩個向量之間的距離，并不能很好地反映概率分布之間的差異。

綜上，交叉熵比 MSE 更適合用作單詞預測任務的損失函數。交叉熵可以處理多分類問題，鼓勵模型輸出穩定的概率分布，適合處理稀疏標簽和更好地反映概率分布之間的距離。這些特性使得交叉熵成為一個理想的損失函數選擇，有助于提高單詞預測任務的準確性。