62、利用释义数据集改进词表示及提升文本交互共情的研究

利用释义数据集改进词表示及提升文本交互共情的研究

1. 利用释义数据集改进词表示

在自然语言处理（NLP）中，向量词表示对于使用机器学习算法在NLP任务中获得良好结果至关重要。近年来，有一些工作尝试结合知识库中的信息来改进词嵌入的学习，但这些工作尚未达到其方法的最先进水平，并且通常将实验限制在定制数据集上。

1.1 GloVe模型及相关公式

GloVe（Global Vectors for Word Representation）是词表示基准中的先进方法。构建矩阵 $X$ 后，GloVe 的目标是最小化 $J$ 损失函数：
- $X_i = \sum_{k} X_{ik}$ （式 53.6）
- $J = \sum_{i,j=1}^{V} f (X_{ij})(w_{i}^{T} \tilde{w} {j} + b {i} + \tilde{b} {j} - \log(X {ij}))^2$ （式 53.7）

其中，$V$ 是词汇表大小，$w_{i}$ 是中心词 $i$ 的词嵌入，$\tilde{w} {j}$ 是上下文词 $j$ 的词嵌入。因此，有两个词嵌入矩阵 $W$ 和 $\tilde{W}$。$f(x)$ 函数定义如下：
[
f(x) =
\begin{cases}
(x/x {max})^{\alpha}, & \text{if } x < x_{max} \
1, & \text{otherwise}
\end{cases}
]
（式 53.8）