深度学习与语义表示：刘知远清华讲座精华

“语义表示学习-刘知远” 语义表示学习是自然语言处理领域中的一个核心课题，由清华大学自然语言处理实验室的刘知远在第十三届暑期学校及前沿技术讲习班上进行了深入讲解。这个主题围绕如何将词汇、句子乃至整个文本转化为计算机可以理解和操作的数学形式，即向量表示，以便进行有效的语义分析和理解。 1. 1-hot Representation与Bag-of-Words Model： 早期的词汇表示方法是1-hot编码，其中每个词被表示为一个长向量，只有对应词的位置为1，其余位置为0。这种表示方式简单但缺乏语义信息，如“sun”和“star”的向量相似度为0，无法反映它们在语义上的相关性。 2. Count-Based Distributional Representation： 为了解决1-hot编码的局限性，出现了基于计数的分布表示。这种方法通过统计词汇共现关系来构建向量，比如通过词频统计，可以发现“stars”、“sun”在上下文中的相似性，而“cucumber”与它们的关联较弱。 3. Distributed Representation (Word Embeddings)： 随着深度学习的发展，分布式表示（Word Embeddings）成为主流。每个词被表示为一个连续、稠密、低维的实值向量，如Word2Vec、GloVe等模型。这些向量能捕捉到词汇的语义信息，使得“sun”和“star”的向量在空间中有较高的相似度。 4. 理论基础： 语义表示学习的理论灵感来源于人脑的学习机制，它试图模拟大脑如何通过分布式和层次结构的方式处理信息。尽管神经网络的信号传输速度较慢，但其并行计算能力强大，同时能以较低的能量消耗完成复杂的任务。此外，表示学习还涉及真实世界与认知世界的连续性和层次性。 5. 分布式表示的优势： 分布式表示能够有效缓解大规模NLP数据的稀疏性问题，通过向量空间中的距离度量实现词汇的语义相似性。这种表示还有利于知识迁移，支持多任务学习，并提供统一的底层表示。 6. 层次结构： 层次结构的表示学习对应于现实世界的层级结构，使得模型具备抽象和泛化的能力。从词汇到句子，再到文档甚至整个知识网络，每层表示都反映了不同粒度的信息。 7. 应用场景： 语义表示学习的应用广泛，涵盖了词法分析、句法分析、语义分析等多个NLP任务。从词汇、短语、句子到文档的表示，都可以通过统一的语义空间进行建模，进而支持文本的标注、分析和理解。 8. 统一语义空间： 无论是词汇、实体还是整个文本，都可以通过表示学习转化为统一的向量空间，这极大地促进了不同NLP任务间的协同工作，以及无结构文本和知识的整合。 语义表示学习是自然语言处理的关键技术，通过学习和构建有效的词汇和语义表示，能够提升机器对人类语言的理解和处理能力。这一领域的研究和发展不断推动着人工智能的进步。