22、分布式表示：概念、方法与应用

分布式表示：概念、方法与应用

1. 引言

在自然语言处理（NLP）领域，分布式表示是一项至关重要的技术，它能够将文本信息转化为向量形式，从而让计算机更好地理解和处理自然语言。本文将深入探讨分布式表示的多种方法、应用场景以及相关案例研究。

2. 超越词嵌入的方法

2.1 概念嵌入

嵌入模型的一个关键特性是能够利用简单的向量运算捕捉语义关系。基于这一思想，近年来出现了将本体概念映射到向量空间的嵌入模型。例如，RDF2Vec 是一种用于学习知识图中实体嵌入的方法。RDF（资源描述框架）语句由主语、谓语和宾语三部分组成，一系列的 RDF 语句可以构建成知识图。RDF2Vec 通过图游走或子树图核将 RDF 图转换为序列，然后应用 word2vec 算法将实体映射到潜在表示。在得到的嵌入空间中，具有相同背景概念的实体彼此靠近，如“纽约”会与“城市”这类实体距离较近。

2.2 TransE 方法

TransE 是一种将实体间关系表示为嵌入空间中平移的通用方法。其核心思想是，对于一组（头实体，关系标签，尾实体）的关系，尾实体的向量应接近头实体向量加上关系标签向量，即 (v_{tail} \approx v_{head} + v_{label})。

训练 TransE 时，采用类似负采样的方式，通过随机梯度下降最小化损失函数：
[J(\theta) = \sum_{(h,l,t) \in S} \sum_{(h’,l,t’) \in S’} \max {d(h + l, t) - d(h’ + l, t’), 0} + R(\theta)]
其中 (d) 是不相似度度量，(R) 是正则化项（通常为 L2