文本向量化是自然语言处理（NLP）的核心任务，其目标是将离散的文本符号转化为连续的数值向量，以便机器学习模型处理。神经网络通过分布式表示（Distributed Representation）和上下文建模实现这一目标。本文从词向量模型（如Word2Vec、GloVe）、序列模型（如RNN、Transformer）及预训练语言模型（如BERT）三个层次，系统解析神经网络文本向量化的原理、方法与应用，并探讨其技术演进与未来趋势。

挑战：

  1. 离散性
  2. ：文本由离散的词汇构成，计算机无法直接处理。
  3. 语义缺失
  4. ：传统方法（如One-Hot编码）无法表达词汇间的语义关系。
  5. 上下文依赖
  6. ：词汇含义受上下文影响（如“苹果”既指水果也指公司）。

目标：

  • 将文本转化为低维、稠密的向量表示。
  • 保留语义、语法及上下文信息。
  • 支持下游任务（如分类、翻译、生成）。
二、神经网络文本向量化的核心原理

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1. 分布式表示（Distributed Representation）

定义：
每个词汇由一个低维向量表示，向量的每个维度对应词汇的潜在语义特征。

原理：

  • 相似性
  • ：语义相近的词汇在向量空间中距离较近（如“猫”与“狗”）。
  • 线性组合
  • ：词向量可通过线性运算表达复杂语义（如“国王”-“男人”+“女人”≈“女王”）。

优势：

  • 缓解维度灾难（词汇表大小通常为10万量级，而向量维度通常为300-500）。
  • 支持语义推理与迁移学习。
2. 词向量模型：从统计到神经网络

早期方法：

  • 共现矩阵
  • ：统计词汇在文本中的共现频率，通过降维（如SVD）得到词向量。
    • 局限
    • ：维度高、稀疏性强、计算复杂。

神经网络方法：

  • Word2Vec
  • （2013）：通过浅层神经网络预测词汇的上下文或目标词。
    • CBOW模型
    • ：用上下文词汇预测目标词。
    • Skip-Gram模型
    • ：用目标词预测上下文词汇。
  • GloVe
  • （2014）：结合全局统计信息与局部上下文，优化词向量训练。

原理示例：
假设词汇表为{“我”, “喜欢”, “苹果”, “香蕉”}，通过Skip-Gram训练后，词向量可能为：

  • “我”：[0.1, -0.2, 0.3, ...]
  • “苹果”：[0.4, 0.1, -0.5, ...]

代码实现（Python，使用Gensim库）：

python

from

gensim.models import Word2Vec

sentences = [["我", "喜欢", "苹果"], ["我", "喜欢", "香蕉"]]

model = Word2Vec(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4)

print

(model.wv['苹果']) # 输出苹果的词向量

3. 序列模型：捕捉上下文依赖

挑战：

  • 词向量模型无法处理多词短语或句子的上下文依赖。

解决方案：

  • 循环神经网络（RNN）
  • ：通过隐状态传递序列信息，但存在梯度消失问题。
  • 长短期记忆网络（LSTM）
  • ：引入门控机制，缓解长距离依赖问题。
  • 门控循环单元（GRU）
  • ：简化LSTM结构，提高计算效率。

示例：
在情感分析任务中，LSTM可处理句子“这部电影很棒，但结局令人失望”，生成包含上下文信息的句子向量。

代码实现（Python，使用Keras库）：

python

from

keras.models import Sequential

from

keras.layers import Embedding, LSTM, Dense

model = Sequential()

model.add(Embedding(input_dim=10000, output_dim=128, input_length=50))

model.add(LSTM(64, return_sequences=False))

model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

4. Transformer架构：自注意力机制

背景：

  • RNN系列模型存在并行计算困难，难以处理长序列。

解决方案：

  • 自注意力机制
  • ：计算每个词与其他词的关联性，生成加权表示。
  • 多头注意力
  • ：并行计算多个注意力头，捕捉不同语义特征。

原理：
输入句子“我喜欢苹果”，每个词通过自注意力机制生成包含全局信息的向量：

  • “我”：关注“喜欢”和“苹果”，表示主语。
  • “喜欢”：关注“我”和“苹果”，表示动作。
  • “苹果”：关注“喜欢”，表示宾语。

代码实现（Python，使用Hugging Face Transformers库）：

python

from

transformers import BertTokenizer, BertModel

import

torch

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')

model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')

text = "我喜欢苹果"

inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

outputs = model(**inputs)

last_hidden_states = outputs.last_hidden_state # 句子向量表示

三、预训练语言模型：从特征提取到上下文感知

发展历程：

  1. 静态词向量
  2. ：Word2Vec、GloVe（词汇级表示）。
  3. 动态词向量
  4. ：ELMo（上下文感知，但基于RNN）。
  5. Transformer时代
  6. ：BERT、GPT（上下文感知，基于自注意力）。

关键技术：

  • 无监督预训练
  • ：在大规模语料库上训练模型，学习通用语言知识。
  • 微调
  • ：在特定任务上调整模型参数，实现快速适配。

应用：

  • BERT
  • ：双向Transformer编码器，支持填空、分类、问答等任务。
  • GPT
  • ：自回归生成模型，擅长文本生成与对话。

示例：
在机器翻译中，BERT可生成源语言句子的向量表示，供解码器使用。

四、技术演进与未来趋势

  1. 多模态融合
  3. 将文本与图像、音频等多模态数据联合向量化，实现跨模态检索与生成。
  4. 轻量化模型
  6. 针对移动端设备，开发高效、低资源消耗的向量化模型（如MobileBERT）。
  7. 知识增强
  9. 将外部知识（如知识图谱）融入向量化过程，提升模型的可解释性。
  10. 动态向量表示
  12. 根据用户兴趣或任务需求，动态调整向量表示的维度与内容。
五、结论

神经网络通过分布式表示、序列建模与自注意力机制，实现了从词到句子的高效向量化。其技术演进可分为三个阶段：

  1. 静态词向量
  2. ：基于统计或浅层神经网络。
  3. 动态词向量
  4. ：引入上下文感知能力。
  5. 预训练语言模型
  6. ：实现通用语言知识的迁移学习。

未来，随着多模态融合与知识增强技术的发展，文本向量化将进一步赋能自然语言处理，推动人工智能在更广泛领域的应用。

参考文献

  1. Mikolov, T., et al. (2013). Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space.
  2. Pennington, J., et al. (2014). GloVe: Global Vectors for Word Representation.
  3. Vaswani, A., et al. (2017). Attention Is All You Need.
  4. Devlin, J., et al. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding.
  5. Radford, A., et al. (2019). Language Models are Unsupervised Multitask Learners.