19、深入理解词嵌入与神经网络在句子向量生成中的应用

深入理解词嵌入与神经网络在句子向量生成中的应用

在自然语言处理领域，词嵌入是一种将词语转换为向量表示的技术，它能够捕捉词语之间的语义关系。本文将详细探讨信息如何在词嵌入中存储、神经网络如何使用这些嵌入，以及如何生成考虑词语顺序的句子向量。

1. 信息在词嵌入中的存储方式

词嵌入可以被看作是一种特殊的向量表示，我们可以将词向量可视化成一条带有高低点的曲线。例如，从语料库中选取几个单词，它们对应的曲线形状各有特点。像“terrible”和“boring”的曲线形状有一定相似性，“beautiful”和“wonderful”的曲线形状也有相似之处，但与前两者不同。

如果对这些曲线进行聚类，具有相似含义的单词会聚集在一起。而且，这些曲线的某些部分本身就具有实际意义。以负面词汇为例，在曲线从左起约40%的位置会有一个先下降后上升的尖峰。这个尖峰之所以表示“负面性”，是因为所有负面词汇的曲线都有这个特征。

在训练过程中，这些曲线会不断调整，使得不同位置的曲线能够传达特定的含义。当对一个句子中的单词嵌入曲线取平均值时，句子中最主要的含义会保留下来，而个别单词产生的噪声会被平均掉。

2. 神经网络如何使用词嵌入

神经网络通过检测与目标标签相关的曲线来使用词嵌入。在训练过程中，神经网络会逐渐学习到不同单词曲线的独特特征，以便区分它们，并将具有相似特征的单词归为一类，从而进行准确的预测。

将词嵌入求和形成句子嵌入时，我们发现如果句子中有很多积极词汇，最终的嵌入向量会呈现出积极的特征。但这种方法存在一个弱点：当试图将任意长的句子信息存储到一个固定长度的向量中时，如果存储的信息过多，句子向量最终会趋近于一条直线（接近零向