45、自然语言处理中的词与句子嵌入模型：趋势、应用与实践

自然语言处理中的词与句子嵌入模型：趋势、应用与实践

1. 引言

在自然语言处理（NLP）领域，词嵌入和句子嵌入模型是非常重要的基础技术。它们能够将文本数据转换为向量表示，从而让计算机更好地理解和处理自然语言。本文将介绍一些常见的词嵌入和句子嵌入模型，并通过一个文本分类的实践案例，展示如何使用这些模型进行情感分析。

2. 词嵌入模型的趋势

词嵌入模型是较早且较为成熟的一类模型，其发展始于2013年的Word2Vec。以下是基于深度学习（无监督方法），根据语义和上下文相似性将词向量嵌入到连续向量空间的三种最常见模型：
- Word2Vec ：通过学习词的上下文来生成词向量，能够捕捉词之间的语义关系。
- GloVe ：基于全局词共现统计信息来学习词向量，结合了全局统计信息和局部上下文信息。
- FastText ：在Word2Vec的基础上，考虑了词的子词信息，能够处理未登录词。

这些模型基于分布语义学领域的分布假设原则，即出现在相同上下文中的词在语义上彼此相似，具有相似的含义。

另外，近期开发的一个有趣模型是ELMo（https://allennlp.org/elmo），由艾伦人工智能研究所开发。ELMo是“Embeddings from Language Models”的缩写，它从深度双向语言模型（biLM）中学习词嵌入，该模型通常在大型文本语料库上进行预训练，支持迁移学习，并可用于不同的NLP任务。ELMo的表示是上下文相关、深度且基于字符的，它还能利用形态线索为未登录词（OOV）形成表示。