17、知识编码与解释：词表示的深入探索

知识编码与解释：词表示的深入探索

1. 词表示概述

在自然语言处理（NLP）领域，词表示是一个核心问题。词是人类语言中最小的有意义单位，语言的高级结构如短语和句子都是由词构建而成。因此，合适地表示词对于模型在NLP任务中更好地解释、分类或生成文本至关重要。

嵌入（Embeddings）是一种常用的词表示方法，它可以用于表示文本，包括单词、短语和整篇论文等。现代深度学习（DL）能够通过上下文推断文档中单词的含义，实现强大的词表示。

常见的词嵌入应用包括Word2vec编码，它在判断单词语义相近性等任务上表现出色。而Transformer技术则能通过考虑句子中多个单词之间的关系，实现对整个句子的编码，在多个领域超越了现有技术水平（SOTA）。Bert架构是一种特殊的Transformer，在多任务环境训练中表现良好，被称为“NLP的ImageNet”，可以通过Bert漫画来了解这一方法。

2. 词嵌入

2.1 词嵌入的发展

早在20世纪90年代，分布语义学领域的研究人员就开始使用向量空间模型来嵌入单词。2003年，Bengio等人正式提出了“嵌入”这一术语。此后，出现了许多用于估计单词连续表示的模型，如潜在狄利克雷分配（LDA）和潜在语义分析（LSA）。

2.2 词级语义网络的基本层

词级语义网络的基本层包括：
1. 嵌入层 ：通过将索引向量与词嵌入矩阵相乘来创建词嵌入。
2. 中间层 ：一个或多个层，用于生成输入的中间表示，例如对前n个单词的词嵌入进行拼接并应用非线性变换的全连