摘要：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。
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。
文本向量化挑战和目标
挑战：
离散性：文本由离散的词汇构成，计算机无法直接处理。语义缺失：传统方法（如One-Hot编码）无法表达词汇间的语义关系。上下文依赖：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）。神经网络文本向量化的核心原理
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。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。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：
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。
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：
预训练语言模型：从特征提取到上下文感知
发展历程：
静态词向量：Word2Vec、GloVe（词汇级表示）。动态词向量：ELMo（上下文感知，但基于RNN）。Transformer时代：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
多模态融合：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。轻量化模型：针对移动端设备，开发高效、低资源消耗的向量化模型（如MobileBERT）。知识增强：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。动态向量表示：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。演进过程
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：
静态词向量：基于统计或浅层神经网络。动态词向量：引入上下文感知能力。预训练语言模型：实现通用语言知识的迁移学习。来源：璟雯教育分享