文本語義表征技術(shù)研究綜述

摘要：文本語義表征是自然語言處理領(lǐng)域的核心任務(wù)之一，將文本信息轉(zhuǎn)化為計算機可理解的數(shù)值表示能夠?qū)崿F(xiàn)對文本深層含義的挖掘和應(yīng)用。文章通過對傳統(tǒng)文本語義表征方法的梳理，剖析了這些方法的優(yōu)勢與局限，并重點探討了深度學(xué)習(xí)在文本語義表征領(lǐng)域的突破性進展和發(fā)展趨勢，旨在全面綜述文本語義表征技術(shù)的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢，為相關(guān)領(lǐng)域的研究提供有益的參考和啟示。

關(guān)鍵詞：文本語義表征；詞嵌入；深度學(xué)習(xí)模型；語義向量

中圖分類號：TP391文獻標(biāo)志碼：A

0 引言

隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)的普及，文本數(shù)據(jù)呈爆炸式增長。如何有效地處理和利用這些文本數(shù)據(jù)成為當(dāng)前的研究熱點［1］。文本語義表征是自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）領(lǐng)域中的一個核心問題［2］，旨在將文本轉(zhuǎn)化為低維、連續(xù)的向量表示，以捕捉文本的語義信息。文本語義表征方法有助于計算機理解并處理文本數(shù)據(jù)，為后續(xù)的文本分析、分類、聚類等任務(wù)奠定了基礎(chǔ)。

傳統(tǒng)的文本語義表示方法，如：詞袋模型（Bag of Words， BoW）、詞頻-逆文檔頻率（Term Frequency-Inverse Document Frequency， TF-IDF）方法，雖然能夠表示文本的基本統(tǒng)計信息，但無法有效地捕捉文本的語義信息。此外，這些方法還存在維度窄和稀疏性等問題，使得文本處理變得復(fù)雜、低效。近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)為文本語義表征提供了新的解決方案。基于深度學(xué)習(xí)的文本語義表征方法通過構(gòu)建深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，能夠自動學(xué)習(xí)文本數(shù)據(jù)的特征表示，從而有效地捕捉文本的語義信息，顯著提高了在文本分類、情感分析和機器翻譯等自然語言處理任務(wù)中的性能［3］。

盡管如此，基于深度學(xué)習(xí)的文本語義表征技術(shù)仍面臨諸多挑戰(zhàn)，例如：處理多語種文本的能力、融合多模態(tài)信息以增強語義表征的效果以及設(shè)計高效模型以應(yīng)對大規(guī)模文本數(shù)據(jù)的需求。面對這些挑戰(zhàn)，研究人員需要對現(xiàn)有研究成果進行深入分析和批判性思考。因此，本文旨在通過分析當(dāng)前深度學(xué)習(xí)在文本語義表征方面的應(yīng)用和發(fā)展趨勢，為未來的研究方向提供參考和啟示。

1 文本語義表征的定義

文本語義表征是指將文本內(nèi)容轉(zhuǎn)化為一種能夠反映其內(nèi)在含義和語義信息的表示形式。這種表示形式通常是一種數(shù)值化的向量或矩陣，便于數(shù)據(jù)計算和分析。通過文本語義表征，可以捕捉文本中的深層含義、理解文本間的相似性和差異性以及進行各種基于文本的推理和決策［3］。文本語義表征技術(shù)主要利用嵌入技術(shù)來進行文本內(nèi)容到向量轉(zhuǎn)換，分為詞嵌入、句子嵌入和文檔嵌入3個層次。

詞嵌入是自然語言處理中的一組語言建模和特征學(xué)習(xí)技術(shù)的統(tǒng)稱，將來自詞匯表的單詞或短語映射到實數(shù)的向量上［4］。這些向量通常具有固定的長度，并通過訓(xùn)練模型從大規(guī)模的文本語料庫中學(xué)習(xí)得到。Word2Vec是一種著名的詞嵌入模型，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練算法，將單詞表示為連續(xù)空間中的向量。Word2Vec模型可以表達詞語之間的語義相似性，例如：“king”和“queen”的向量在空間中將更接近。

句子嵌入是在詞嵌入的基礎(chǔ)上將句子轉(zhuǎn)換成向量，即將數(shù)字向量分配給每個句子，使得這些數(shù)字也攜帶句子的重要屬性。通過機器學(xué)習(xí)模型將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值數(shù)組，含相似含義的內(nèi)容片段具有相似的表示形式，這意味著可以通過使用數(shù)學(xué)相似性函數(shù)來確定不同的文本片段在語義上是否相似、不同甚至相反。簡單的做法是對一個句子中所有詞的詞嵌入進行組合，也可以將句子中所有詞的詞嵌入向量相加取平均值，得到的向量作為最終的句向量。

文檔嵌入是將整個文檔或段落映射為向量表示的過程。文檔嵌入通常用于處理更大范圍的文本數(shù)據(jù)，如新聞文章、論文或網(wǎng)頁內(nèi)容。常見的方法包括使用詞袋模型或頻-逆文檔頻率來表示文檔，通過主題模型來抽取文檔的主題信息。

2 文本語義表征技術(shù)

2.1 傳統(tǒng)的詞嵌入模型

2.1.1 詞袋模型

詞袋模型是最早用于將中文文本進行向量化的方案，對于一個中文語料庫而言，詞袋模型忽略了語料庫中詞語的順序和語法規(guī)則，而僅將其看作一組詞語的集合，集合中的每個詞語都是獨立的，不依賴于其他詞語，這組詞語的集合就被稱為“詞袋”。對于需要被向量化的句子而言，僅需要判斷句子中的每個詞語是否存在于“詞袋”當(dāng)中，若存在則記錄為1，若不存在則記錄為0，由此可得到句子的向量表示。這種方案曾在早期并被廣泛應(yīng)用，后來由于向量維度爆炸問題的出現(xiàn)（向量維度等于詞袋的大小，詞袋越大，向量維度越大），逐漸被棄用。

2.1.2 N-Gram模型

N-Gram模型本質(zhì)上是一種語言模型，屬于統(tǒng)計學(xué)的范疇，在中文分詞、糾錯等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。N-Gram模型的核心思想是將文本進行滑動窗口操作［4］，如果窗口大小為N，那么原始文本就變成了長度為N的文本片段序列，序列中每一個文本片段被稱為Gram，統(tǒng)計所有Gram的出現(xiàn)頻率并且根據(jù)閾值進行過濾，形成關(guān)鍵Gram列表，即文本向量，Gram列表中的每一項都表示一個特征向量維度［5］。

N-Gram模型在進行計算的時候，引入了馬爾科夫假設(shè)，假設(shè)文本中第N個詞的出現(xiàn)只與前面第N-1個詞相關(guān)，而與其他位置的詞都不相關(guān)，極大地降低了N-Gram模型的計算復(fù)雜度，因其簡單高效，被廣泛應(yīng)用于工業(yè)界的眾多領(lǐng)域，但也因為其過于簡單的計算方式，在一些復(fù)雜的數(shù)據(jù)場景中應(yīng)用效果不佳。

2.1.3 TF-IDF模型

TF-IDF模型也是一種基于統(tǒng)計學(xué)的語言模型，通常被用來評估某一字詞對某個文檔或者語料庫的重要程度，常被用于信息檢索與數(shù)據(jù)挖掘［5］。TF-IDF模型主要由2個部分構(gòu)成，即詞頻和逆文檔詞頻。詞頻反映了某個詞在文檔中出現(xiàn)的頻率［6］，出現(xiàn)頻率高的詞越重要，比如一些中心詞，但是也有例外，中文中一些停用詞出現(xiàn)頻率極高，但是重要度卻很低。因此，這個問題需要通過逆文檔詞頻來解決。

綜上，通過同時計算詞頻和逆文檔詞頻來綜合評估詞的重要度是比較合理的，但是TF-IDF模型的弊端也很明顯，由于其本質(zhì)上還是基于詞頻來計算的，無法表示文本中詞與詞的順序關(guān)系，從而丟失了一些信息。

2.2 基于Sentence-BERT的文本嵌入模型

隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，文本語義表征技術(shù)取得了顯著進步。其中，Sentence-BERT（SBERT）作為一種基于深度學(xué)習(xí)的文本語義向量技術(shù)，近年來受到了廣泛關(guān)注。SBERT通過利用BERT模型的強大能力，并對其進行改進，使其能夠生成具有豐富語義信息的句子級別的向量表示。

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型是一種基于Transformer結(jié)構(gòu)的深度雙向編碼模型，通過大量的無監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)進行預(yù)訓(xùn)練，從而學(xué)習(xí)到豐富的語言知識和上下文信息［5］。然而，原始的BERT模型在生成句子級別的向量表示時存在一些局限性，如無法直接處理句子對之間的相似度比較等任務(wù)。為了解決這些問題，Sentence-BERT（SBERT）模型應(yīng)運而生。SBERT的核心思想是利用BERT模型生成詞級別的向量表示，并通過池化操作將這些向量聚合為句子級別的向量表示。具體而言，SBERT首先對輸入的句子進行分詞和編碼，得到每個詞的向量表示。然后，采用一種池化策略（如平均池化、最大池化等），將詞級別的向量聚合為句子級別的向量。這種池化操作能夠保留句子中的重要信息，并去除冗余信息，從而得到具有豐富語義信息的句子向量。

SBERT的一個重要優(yōu)勢是能夠直接應(yīng)用于句子級別的語義比較任務(wù)。通過計算2個句子向量之間的余弦相似度或歐氏距離，可以衡量二者之間的語義相似度。這使得SBERT在文本相似度匹配、問答系統(tǒng)、語義搜索等任務(wù)中表現(xiàn)出色。此外，SBERT還具有較強的可擴展性和靈活性。通過調(diào)整池化策略、引入額外的訓(xùn)練任務(wù)或與其他模型進行集成，可以進一步提高SBERT的性能和適用范圍。例如，一些研究提出了基于SBERT的改進模型，通過引入孿生網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)或三元組損失函數(shù)等方式，提高了句子向量在特定任務(wù)上的準(zhǔn)確性。

SBERT也存在一些挑戰(zhàn)和限制，例如：由于BERT模型本身較為復(fù)雜，SBERT的訓(xùn)練和推理過程需要較大的計算資源；SBERT的性能受到預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)和任務(wù)的影響，對于不同領(lǐng)域和語言的文本數(shù)據(jù)，可能需要重新進行預(yù)訓(xùn)練或調(diào)整模型參數(shù)。

2.3 基于SimCSE的文本嵌入模型

SimCSE（Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings）作為一種典型的基于對比學(xué)習(xí)的文本語義向量技術(shù)，在文本語義相似度匹配、信息檢索等任務(wù)中取得了優(yōu)異的效果。對比學(xué)習(xí)是一種通過構(gòu)建正樣本對和負(fù)樣本對來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)表示的方法［5］。在文本語義表征領(lǐng)域，對比學(xué)習(xí)的核心思想是通過最大化正樣本對之間的相似度，同時最小化負(fù)樣本對之間的相似度，來學(xué)習(xí)具有區(qū)分性的文本向量表示。SimCSE正是基于這一思想，通過構(gòu)建文本對作為訓(xùn)練樣本，利用對比損失函數(shù)來學(xué)習(xí)文本的語義向量。

SimCSE的優(yōu)勢在于其簡單性和有效性。通過利用預(yù)訓(xùn)練的BERT模型作為基礎(chǔ)編碼器，SimCSE能夠快速地適應(yīng)不同的任務(wù)和數(shù)據(jù)集。同時，通過對比學(xué)習(xí)的方式，SimCSE能夠?qū)W習(xí)文本之間的細微語義差異，生成具有區(qū)分性的文本向量表示。這使得SimCSE在文本語義相似度匹配任務(wù)中取得了顯著的性能提升。然而，對比學(xué)習(xí)需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來構(gòu)建正樣本對和負(fù)樣本對，這可能會限制其在某些小數(shù)據(jù)集上的應(yīng)用。SimCSE的性能易受到預(yù)訓(xùn)練模型和對比損失函數(shù)設(shè)計的影響，如何選擇合適的預(yù)訓(xùn)練模型和設(shè)計有效的對比損失函數(shù)仍然是一個需要深入研究的問題。

3 文本語義表征技術(shù)的發(fā)展趨勢

當(dāng)前，文本語義表征主要關(guān)注文本數(shù)據(jù)本身，但隨著多媒體信息的普及，圖像、音頻、視頻等非文本數(shù)據(jù)也成為重要的信息來源，未來的文本語義表征技術(shù)將更加注重跨模態(tài)信息的融合和表示，以實現(xiàn)更全面的文本理解和應(yīng)用。

此外，隨著大數(shù)據(jù)和計算能力的提升，文本語義表征技術(shù)將更加注重模型的效率和性能。未來的研究將致力于開發(fā)更加高效、精確的模型，以應(yīng)對大規(guī)模文本數(shù)據(jù)的處理和分析。這包括優(yōu)化模型的訓(xùn)練算法、減少計算資源消耗、提高模型的泛化能力等。其中，多模態(tài)語義表征將成為研究的重要方向。

跨語言語義表征也是未來的重要研究趨勢。隨著全球化的加速和跨文化交流的增多，跨語言文本處理成為迫切需求。未來的文本語義表征技術(shù)將致力于實現(xiàn)不同語言之間的語義轉(zhuǎn)換和共享，以支持多語言環(huán)境下的文本分析和應(yīng)用。同時，可解釋性語義表征將成為研究的熱點。

4 結(jié)語

文本語義表征技術(shù)作為自然語言處理領(lǐng)域中的核心問題之一，對于實現(xiàn)機器對文本深層含義的理解至關(guān)重要。本文深入探討了傳統(tǒng)詞嵌入技術(shù)、基于深度學(xué)習(xí)的SBERT技術(shù)以及基于對比學(xué)習(xí)的SimCSE技術(shù)在文本語義表征中的應(yīng)用和性能表現(xiàn)。同時，本文分析了不同技術(shù)的優(yōu)缺點，并提出了相應(yīng)的優(yōu)化策略與方法。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷突破和大數(shù)據(jù)資源的日益豐富，文本語義表征技術(shù)將繼續(xù)取得長足進步。未來，更加高效、精準(zhǔn)的文本語義表征方法將不斷涌現(xiàn)，為自然語言處理領(lǐng)域的各項任務(wù)提供有力支持。同時，多模態(tài)信息融合、跨語言語義表征等研究方向也將成為文本語義表征技術(shù)發(fā)展的重要方向。

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Review of text semantic representation technology

Abstract： Text semantic representation is one of the core tasks in the field of natural language processing， which transforms text information into a numerical representation that can be understood by computers， so as to realize the mining and application of the deep meaning of text. This article reviews the traditional methods of text semantic representation， analyzes their advantages and limitations， and focuses on the breakthroughs and development trends of deep learning in the field of text semantic representation. The aim is to provide a comprehensive overview of the research status and development trends of text semantic representation technology， and to provide useful references and insights for research in related fields.

Key words： text semantic representation; word embedding; deep learning model; text vector