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引言
近年来，以深度学习为代表的表示学习技术在语音辨认、图像分析和自然言语处理（NLP）范畴获得了广泛关注。表示学习旨在将研讨对象的语义信息表示为低维稠密实值向量。表示学习得到的低维向量表示是一种分布式表示，孤立地看向量中的每一维，都没有明白对应的含义；而综合各维构成一个向量，则可以表示对象的语义信息。与更简单的独热（one-hot）表示方法相比，表示学习的向量维度较低，有助于提高计算效率，同时可以充分应用对象间的语义信息，从而有效缓解数据稀疏成绩。由于表示学习的这些优点，最近出现了大量关于单词、短语、实体、句子、文档和社会网络的表示学习研讨。
1自然言语的词表示方法
在NLP 中，文本表示是一个极为关键的成绩。最后，词袋模型是最常用的文本表示模型之一。随着深度神经网络的兴起，人们提出了一种新的获得词向量的词嵌入（Word Embedding）方法[1-3]，以处理词汇表过大带来的“维度炸”成绩。词和句子的嵌入已成为一切基于深度学习的NLP系统的重要组成部分，它们在固定长度的稠密向量中编码单词和句子，从而大幅度提高神经网络处理文本数据的才能。词向量的获取方式可以大体分为基于统计的方法（例如基于共现矩阵、SVD）和基于言语模型[4-5] 的方法两类。2013 年，Google 团队发表了基于言语模型获取词向量的word2vec工具[6]。它的核心思想是经过词的上下文得到词的向量化表示，包括CBOW（经过附近词预测中心词）和Skip-gram（经过中心词预测附近词）两种方法，以及负采样和层次softmax 两种近似训练法。word2vec 的词向量可以较好地表达不同词之间的相似和类比关系，自提出后被广泛运用在NLP义务中。进一步地，由于word2vec 的词向量是固定不变的，不能有效地处理多义词的成绩，产生了根据上下文随时变化词向量的ELMO 模型[7]。该模型从深层的双向言语模型的外部形状学习得到词的表示，可以处理单词用法中的复杂特性，以及这些用法在不同的言语上下文中的变化，从而处理了多义词的成绩。
2 自然言语的结构表示方法
在获取句子或文档的语义表示时，一段话的语义由其各组成部分的语义，以及它们之间的组合方法所确定[8]。由此，一些工作末尾尝试根据输入的结构设计模型的结构。比如卷积神经网络（CNN）以n-gram作为基本单位建立句子表示[9-10]。而递归神经网络（Recursive Neural Network） 则根据输入的树结构构建句子的表示[11-12]。此外，循环神经网络（RNN）及各种改进（如长短时记忆网络（LSTM））被证明是有效的句子级别表示方法[13]。在此基础上，一些更为优越的结构加强型LSTM 和之前模型的各种组合的方法也在之后被提出。理想上，LSTM 引入一个近似线性依赖的记忆单元来存储远间隔的信息，以处理简单RNN 的长期依赖成绩。记忆单元的存储才能和其大小有关，添加记忆单元的大小将导致网络参数的添加。针对这种状况，产生了留意力机制和外部记忆的改进方法。其中留意力机制[14] 是近年来在NLP 义务中被广泛运用的一种非常有效的技术，在诸多范畴都展现出了其优越性。进一步地，产生了一种只基于留意力机制对序列停止表示的Transformer 结构[15]。它摒弃了固有的定式，没有运用任何CNN 或者RNN 的结构。Transformer 可以综合思索句子两个方向的信息，而且有很好的并行性质，可以大大减少训练工夫。
3 预训练在NLP 中的运用
值得一提的是，很多自然言语特征表示方法及词表示方法都采用一种两阶段的训练方法，即首先在无标记数据上经过预训练学习特征或者词的表示；再以这些表示作为特征，在标记数据上停止监督训练。前文所提到的word2vec 和ELMO 方法就常常被用于词向量的预训练。随着深度学习在表示学习范畴成为主流方法，以及Transformer等序列表示模型的发展，自然言语的表示学习从特征和词的粒度被推行到了更大的粒度，如短语和句子。这些深度学习模型也异样受益于这种两阶段的训练方法。在ELMO 之后，新的言语表征预训练模型GPT 运用Transformer 来编码[16]， 克制了ELMO 运用LSTM 作为言语模型而带来的并行计算才能差的缺陷。而BERT 模型在采用Transformer 停止编码的同时双向综合地思索上下文特征来对词停止预测[17]。与word2vec 和ELMO 不同，GPT 和BERT 在停止第一阶段的预训练之后只需求根据第二阶段的义务对模型结构停止改造，精加工（fine-tuning）模型停止监督训练，使之适用于详细的义务。BERT 具有很强的普适性，几乎一切 NLP 义务都可以套用这种两阶段处理思绪，并且获得效果的分明提升。
4 其他NLP 表示学习方法与运用
除了上文中通用的NLP 表示学习方法，自然言语仍存在很多性质需求停止深化研讨。例如，汉语具有部首共享和汉字共享的特殊性质，即几个汉字共同的部首通常是它们之间的核心语义关联；相应地，一个汉语词的意思可以经过其包含的汉字来表达。如图1 所示，基于部首感知和留意
图1 RAFG 获得中文文本四个粒度特征的阐明
力机制的四粒度模型RAFG[18] 对这两种性质加以发掘和应用，并将这些特征系统地融入到中文文本分类的义务中，从而完成对中文文本更为准确的语义表示。
此外，言语所处的环境信息（如图像）会对言语的语义产生影响。进一步地，图像所包含的信息能够与句子语义的不同的粒度表示有关联。为此，如图2 所示，图像加强的层次化句子语义表示网络IEMLRN[19]应用图像信息从不同粒度来加强句子的语义了解与表示，完成了更为准确的句子语义表示，以及句子对的语义关系分类。
图2 图像加强的层次化句子语义表示网络IEMLRN 结构
最后，语义表示技术的发展使得多媒体信息的有效建模与语义表示成为能够，进而为引荐、检索等实践运用场景提供支撑。近年来，多媒体共享平台获得了一日千里的发展。其中一种叫做“弹幕”的视频实时回复愈发盛行。为了有效了解视频片段的内容，如图3 所示，基于深度神经网络的弹幕语义表征方法[20] 经过应用弹幕与视频情节之间的关联性，对弹幕停止表示学习，完成了对视频片段的标注。这种方法打破了常规视频引荐/ 检索系统只关注整段视频的局限性，可以满足细粒度的要求。
图3 基于弹幕语义表征的视频片段标注框架会对言语的语义产生影响
5 结束语
自然言语的语义表示学习方法的发展为各种NLP 义务带来了更多的能够性。新型网络结构的出现使我们可以得到愈加有效的语义表征。而两阶段的预训练方法可以把大量的无标注文本应用起来，对大量的通用言语学知识停止抽取与表示，从而提升NLP 下游义务的效果。
自然言语的语义表示学习方法获得了令人注目的成就，但在很多方面都仍值得继续研讨。无论是更强的特征抽取器还是引入大量数据中包含的言语学知识，对愈加准确的语义表示都有着重要作用。虽然现有的很多NLP 义务还无法达到人类的程度， 但置信对自然言语语义表征的不断研讨、新技术的不断出现，会创造出更丰富的成果。
参考文献
[1] Turian, J.; Ratinov, L.; and Bengio, Y. 2010. Word representations: a simple and general method for semisupervised learning[C]. In ACL2010.
[2] Melamud O, Levy O, Dagan I, et al. A simple word embedding model for lexical substitution[C].Proceedings of the 1st Workshop on Vector Space Modeling for Natural Language Processing. 2015: 1-7.
[3] Palangi H, Deng L, Shen Y, et al. Deep sentence embedding using long short-term memory networks: Analysis and application to information retrieval[J]. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech and Language Processing (TASLP),2016, 24(4): 694-707.
[4] Yoshua Bengio, Réjean Ducharme, and Pascal Vincent. A neural probabilistic language model[C]. In NIPS2001.
[5] Yoshua Bengio, Réjean Ducharme, et al.. A Neural Probabilistic Language Model[J]. The Journal of Machine Learning Research, 3:1137–1155, 2003.
[6] Tomas Mikolov, Ilya Sutskever, et al. Distributed representations of words and phrases and their compositionality[C]. In NIPS2013.
[7] Matthew E. Peters, Mark Neumann, et al. Deep contextualized word representations[C]. In NAACL2018.
[8] Gottlob Frege. On Sense and Reference. Function - Term - Meaning, 1892.
[9] Nal Kalchbrenner, Edward Grefenstette, and Phil Blunsom. A convolutional neural network for modelling sentences[C]. In ACL2014.
[10] Yoon Kim. Convolutional neural networks for sentence classification[C]. In EMNLP2014.
[11] Richard Socher, Eric H Huang, et al.. Dynamic pooling and unfolding recursive autoencoders for paraphrase
detection[C]. In NIPS2011.
[12] Richard Socher, Alex Perelygin, et al. Recursive deep models for semantic compositionality over a sentiment treebank[C]. In EMNLP13.
[13] Ilya Sutskever, Oriol Vinyals, Quoc V. Le, Sequence to Sequence Learning with Neural Networks[C] In NIPS2014.
[14] Dzmitry Bahdanau, Kyunghyun Cho, Yoshua Bengio. Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate[C]. In ICLR2015.
[15] Ashish Vaswani, Noam Shazeer, et al. Attention is All You Need[C]. In NIPS2017.
[16] Alec Radford, Karthik Narasimhan, et al. Improving Language Understanding by Generative Pre-Training.
[17] Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, et al. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805, 2018.
[18] Hanqing Tao, Shiwei Tong, et al. A Radical-aware Attention-based Model for Chinese Text Classification[C], In AAAI2019.
[19] Kun Zhang, Guangyi Lv, et al. Image-Enhanced Multi-Level Sentence Representation Net for Natural Language Inference[C], In ICDM2018.
[20] Guangyi Lv, Tong Xu, et al. Reading the Videos: Temporal Labeling for Crowdsourced Time-Sync Videos based on Semantic Embedding[C], In AAAI2016. |
