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使用的负采样方法是sigmoid还是softmax？

负采样方法既可以使用sigmoid，也可以使用softmax。负采样是一种用于解决大规模分类问题的方法，主要用于优化词向量模型中的训练过程。在负采样中，我们需要从大量的负样本中选择一小部分进行训练，以减少计算量和提高训练效率。

在Word2Vec模型中，负采样方法可以使用sigmoid函数来计算正样本和负样本的概率。具体而言，对于每个正样本，我们使用sigmoid函数将其转化为一个概率值，表示该样本被正确分类的概率。对于负样本，我们使用1减去sigmoid函数的结果，表示该样本被错误分类的概率。然后，我们根据这些概率来选择需要训练的样本。

另一种常见的负采样方法是使用softmax函数。在这种方法中，我们将正样本和负样本都看作是类别，然后使用softmax函数来计算它们的概率分布。通过对正样本和负样本进行分类，我们可以得到它们的概率分布，并根据这些概率来选择需要训练的样本。

总的来说，sigmoid和softmax都是常见的负采样方法，选择哪种方法取决于具体的应用场景和需求。在实际应用中，可以根据具体情况选择适合的负采样方法来进行模型训练。

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