20、自然语言处理中的分布式语义表示方法：从理论到实践

自然语言处理中的分布式语义表示方法：从理论到实践

在自然语言处理（NLP）领域，分布式语义表示是一项核心技术，它能够将文本中的词汇转化为计算机可理解的向量形式，从而让计算机更好地处理和理解自然语言。本文将深入探讨几种重要的分布式语义表示模型，包括Bengio模型、Collobert和Weston模型、word2vec以及GloVe模型。

1. 早期的分布式语义模型

1.1 Bengio模型

Bengio模型是一种神经网络语言模型，用于根据前面的词预测下一个词。该模型通过反向传播算法迭代训练，以最大化训练语料库上的条件对数似然 $J$：
[J = \frac{1}{T}\sum_{t = 1}^{T}\log f(v(w_t),v(w_{t - 1}),\cdots,v(w_{t - n + 1});\theta)+R(\theta)]
其中，$v(w_t)$ 是单词 $w_t$ 的特征向量，$f$ 是表示神经网络的映射函数，$R(\theta)$ 是应用于网络权重 $\theta$ 的正则化惩罚项。通过这种方式，模型不仅为每个单词关联一个分布式的单词特征向量，还学习单词序列的联合概率函数。例如，对于一个词汇量为 100,000 的语料库，使用独热编码的 100,000 维向量表示，Bengio 模型可以学习到一个更小的 300 维连续向量空间表示。

1.2 Collobert和Weston模型

2008 年，Collobert 和 Weston 将词向量应用于多个 NLP 任务，并证明词向量可以在语料库上以无监督的方式进行训练，并显著提升 NLP 任务的性能。他们使用了一个端到端训练的多层神经网络，网络的第一层学习到的分布式词表