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雷鋒網(wǎng) AI 科技評論按：這篇文章來自自然語言處理以及機(jī)器學(xué)習(xí)專家、Huggingface 的技術(shù)負(fù)責(zé)人 Thomas Wolf，介紹了文本嵌入的重點知識和最新趨勢。雷鋒網(wǎng) AI 科技評論編譯如下。
詞嵌入和句子嵌入已成為所有基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理（NLP）系統(tǒng)的重要組成部分。它們在定長的密集向量中編碼單詞和句子，以大幅度提高文本數(shù)據(jù)的處理性能。
對通用嵌入的追求是一大趨勢：在大型語料庫上預(yù)訓(xùn)練好的嵌入，可以插入各種下游任務(wù)模型（情感分析、分類、翻譯等），通過融合一些在更大的數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)得到的常用詞句表示，自動提高它們的性能。
這是一種遷移學(xué)習(xí)。最近，遷移學(xué)習(xí)被證明可以大幅度提高 NLP 模型在重要任務(wù)（如文本分類）上的性能。Jeremy Howard 和 Sebastian Ruder (ULMFiT) 的工作就是一個最好的例子。（http://nlp.fast.ai/classification/2018/05/15/introducting-ulmfit.html）
雖然句子的無監(jiān)督表示學(xué)習(xí)已經(jīng)成為很長一段時間的規(guī)范，但最近幾個月，隨著 2017年末、 2018 年初提出了一些非常有趣的提議，無監(jiān)督學(xué)習(xí)已經(jīng)有轉(zhuǎn)向有監(jiān)督和多任務(wù)學(xué)習(xí)方案的趨勢。
通用詞/句子嵌入的最新趨勢。 在這篇文章中，我們描述了用上圖中黑體字的模型。
因此，這篇文章簡要介紹了通用詞和句子嵌入的最新技術(shù)：
強(qiáng)/快的基線模型：FastText，Bag-of-Words（詞袋）
最先進(jìn)的模型：ELMo，Skip-Thoughts，Quick-Thoughts，InferSent，MILA/ MSR 的通用句子表示和 Google 的通用句子編碼器。
我們先從詞嵌入開始。如果你想對 2017 年之前發(fā)生的事情有一些背景知識，我推薦你去看 Sebastian 去年寫過的關(guān)于詞嵌入的一篇很好的文章（http://ruder.io/word-embeddings-2017/）和入門介紹帖（http://ruder.io/word-embeddings-1/）。
在過去的五年里，人們已經(jīng)提出了大量可能的詞嵌入方法。最常用的模型是 word2vec 和 GloVe，它們都是基于分布假設(shè)的無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法（在相同上下文中的單詞往往具有相似的含義）。
雖然有些人通過結(jié)合語義或句法知識的有監(jiān)督來增強(qiáng)這些無監(jiān)督的方法，但純粹的無監(jiān)督方法在 2017-2018 中發(fā)展非常有趣，最著名的是 FastText（word2vec的擴(kuò)展）和 ELMo（最先進(jìn)的上下文詞向量）。
FastText （https://github.com/facebookresearch/fastText）是 2013 年提出了 word2vec 框架的 Tomas Mikolov 團(tuán)隊開發(fā)的，這引發(fā)了關(guān)于通用詞嵌入研究的爆炸式增長。FastText 對原始 word2vec 向量的主要改進(jìn)是包含了字符 n-gram，它允許為沒有出現(xiàn)在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的單詞計算單詞表示。
FastText 向量訓(xùn)練速度超快，可在 157 種語言的 Wikipedia 和 Crawl 訓(xùn)練中使用。這是一個很好的基線模型。
深度語境化的單詞表示 (ELMo，http://allennlp.org/elmo) 最近大幅提高了詞嵌入的頂級水平。它由 Allen 研究所開發(fā)，將于 6 月初在 NAACL 2018 會議上發(fā)布。
在ELMo 中，每個單詞被賦予一個表示，它是它們所屬的整個語料庫句子的函數(shù)。所述的嵌入來自于計算一個兩層雙向語言模型（LM）的內(nèi)部狀態(tài)，因此得名「ELMo」：Embeddings from Language Models。
ELMo的 特點：
ELMo 的輸入是字母而不是單詞。因此，他們可以利用子字詞單元來計算有意義的表示，即使對于詞典外的詞（如 FastText 這個詞）也是如此。
ELMo 是 biLMs 幾層激活的串聯(lián)。語言模型的不同層對單詞上的不同類型的信息進(jìn)行編碼（如在雙向LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，詞性標(biāo)注在較低層編碼好，而詞義消歧義用上層編碼更好）。連接所有層可以自由組合各種文字表示，以提高下游任務(wù)的性能。
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目前有很多有競爭力的學(xué)習(xí)句子嵌入的方案。盡管像平均詞嵌入這樣的簡單基線始終效果不錯，但一些新穎的無監(jiān)督和監(jiān)督方法以及多任務(wù)學(xué)習(xí)方案已于 2017 年末至 2018 年初出現(xiàn)，并且引起了有趣的改進(jìn)。
讓我們快速瀏覽目前研究的四種方法：從簡單的詞向量平均基線到無監(jiān)督/監(jiān)督方法和多任務(wù)學(xué)習(xí)方案。
在這一領(lǐng)域有一個普遍的共識，即直接平均一個句子的詞向量（即所謂的「詞袋」方法）的簡單方法為許多下游任務(wù)提供了一個強(qiáng)大的基線。
Arora 等人的工作詳細(xì)介紹了計算這種基線的一個很好的算法。去年在 ICLR 上發(fā)表了一個簡單但有效的句子嵌入基線 https://openreview.net/forum?id=SyK00v5xx：使用你選擇的熱門詞嵌入，在線性加權(quán)組合中對一個句子進(jìn)行編碼，并執(zhí)行一個通用組件移除（移除它們的第一主成分上的向量）。這種通用的方法具有更深入而強(qiáng)大的理論動機(jī)，它依賴于一個使用語篇向量上的生成模型的隨機(jī)游走來生成文本。（在這里我們不討論理論細(xì)節(jié)）
最近一個強(qiáng)大的 Bag-of-Word 基線（甚至比 Arora 的基線更強(qiáng)）的實現(xiàn)是來自達(dá)姆施塔特大學(xué)的串聯(lián) p-mean 嵌入，它的地址是 https://github.com/UKPLab/arxiv2018-xling-sentence-embeddings。
HuggingFace 的對話框袋的字。 Bag-of-Words 接近寬松的單詞排序，但保留了驚人數(shù)量的語義和句法內(nèi)容。
來源：Conneau 有趣的 ACL 2018 論文 http://arxiv.org/abs/1805.01070。
除了簡單的平均，第一個主要的建議是使用無監(jiān)督的訓(xùn)練目標(biāo)，從 Jamie Kiros 和他的同事在 2015 年提出的 Skip-thoughts 向量開始。
無監(jiān)督方案將句子嵌入學(xué)習(xí)作為學(xué)習(xí)的副產(chǎn)品，以預(yù)測句子內(nèi)連貫的句子順序或句子中連貫的連續(xù)從句。這些方法可以（理論上）使用任何文本數(shù)據(jù)集，只要它包含以連貫方式并列的句子/子句。
Skip-thoughts 向量（https://arxiv.org/abs/1506.06726）是學(xué)習(xí)無監(jiān)督句子嵌入的典型例子。它可以作為為詞嵌入而開發(fā)的 skip-gram 模型的句子等價物：我們試著預(yù)測一個句子的周圍句子，而不是預(yù)測單詞周圍的單詞。該模型由基于 RNN 的編碼器 – 解碼器組成，該解碼器被訓(xùn)練用于重構(gòu)當(dāng)前句子周圍的句子。
Skip-Thought 論文中有一個有趣的見解是詞匯擴(kuò)展方案：Kiros 等人在訓(xùn)練過程中，通過在 RNN 詞嵌入空間和一個更大的詞嵌入(如word2vec)之間進(jìn)行線性變換，來處理未見過的單詞。
Quick-thoughts 向量（https://openreview.net/forum?id=rJvJXZb0W）是今年在 ICLR 上發(fā)布的 Skip-thoughts 向量的最新發(fā)展。在這項工作中，預(yù)測下一句話的任務(wù)被重新定義為一個分類任務(wù)：解碼器被一個分類器所取代，該分類器必須在一組候選者中選擇下一句。它可以被解釋為對生成問題的一種判別近似。
該模型的一個優(yōu)勢是其訓(xùn)練速度（與 Skip-thoughts 模型相比有數(shù)量級的提升）使其成為開發(fā)大量數(shù)據(jù)集的有競爭力的解決方案。
Quick-thoughts分類任務(wù)， 分類器必須從一組句子嵌入中選擇以下句子
來源：Logeswaran等人的「學(xué)習(xí)語句表達(dá)的有效框架」
在很長一段時間里，監(jiān)督學(xué)習(xí)句子嵌入被認(rèn)為是比無監(jiān)督的方法提供更低質(zhì)量的嵌入，但是這個假設(shè)最近被推翻，部分是在推論結(jié)果的發(fā)布之后。
與之前詳述的無監(jiān)督方法不同，監(jiān)督學(xué)習(xí)需要標(biāo)注數(shù)據(jù)集來標(biāo)注某些任務(wù)，如自然語言推理（如一對限定句）或機(jī)器翻譯（如一對譯句），構(gòu)成特定的任務(wù)選擇的問題和相關(guān)問題的數(shù)據(jù)集的大小需要質(zhì)量好的嵌入。在討論這個問題之前，讓我們看看 2017 年發(fā)布的突破 InferSent 的背后是什么。
因其簡單的體系結(jié)構(gòu)，InferSent （https://arxiv.org/abs/1705.02364）是一個有趣的方法。它使用句子自然語言推理數(shù)據(jù)集（一組 570k 句子對標(biāo)有3個類別：中性，矛盾和隱含）來在句子編碼器之上訓(xùn)練分類器。兩個句子都使用相同的編碼器進(jìn)行編碼，而分類器則是根據(jù)兩個句子嵌入構(gòu)建的一對表示進(jìn)行訓(xùn)練。Conneau 等人采用雙向 LSTM 完成最大池化的操作器作為句子編碼器。
從NLI數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)的監(jiān)督句子嵌入模型（InferSent）
資料來源：A. Conneau等人的「自然語言推理數(shù)據(jù)中通用句子表示的監(jiān)督學(xué)習(xí)」
除了通常的尋找最佳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的探索之外，InferSent 的成功還提出了以下問題:
什么樣的監(jiān)督訓(xùn)練任務(wù)能獲得更好泛化到下游任務(wù)中的句子嵌入？
多任務(wù)學(xué)習(xí) 可以看作是 Skip-Thoughts，InferSent 和相關(guān)的無監(jiān)督/監(jiān)督學(xué)習(xí)方案的泛化，它通過試圖在訓(xùn)練方案中結(jié)合幾個訓(xùn)練目標(biāo)來回答這個問題。
最近幾個關(guān)于多任務(wù)學(xué)習(xí)的提議于2018年初發(fā)布。讓我們簡要的看一下 MILA / MSR 的通用句子表示和Google 的通用句子編碼器。
在 MILA 和 Microsoft Montreal 的 ICLR 2018 論文（Learning General Purpose Distributed Sentence Representation via Large Scale Multi-Task Learning，https://arxiv.org/abs/1804.00079）中，Subramanian 等人觀察到，為了能夠泛化到各種不同的任務(wù)中，對同一句子的多個方面進(jìn)行編碼是必要的。
因此，作者利用一對多的多任務(wù)學(xué)習(xí)框架，通過在多個任務(wù)之間切換來學(xué)習(xí)通用句子嵌入。選擇的 6 個任務(wù)（Skip-thoughts 模型預(yù)測上下文、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯、句法分析和自然語言推理）共享了由雙向 GRU 獲得的相同的句子嵌入。實驗表明，當(dāng)添加多語言神經(jīng)機(jī)器翻譯任務(wù)時，可以更好地學(xué)習(xí)語法屬性，通過解析任務(wù)學(xué)習(xí)長度和詞序并且訓(xùn)練自然語言推斷編碼語法信息。
Google 的通用句子編碼器（https://arxiv.org/abs/1803.11175），于2018年初發(fā)布，采用相同的方法。他們的編碼器使用一個轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過各種數(shù)據(jù)源和各種任務(wù)的訓(xùn)練，目的是動態(tài)地適應(yīng)各種自然語言理解任務(wù)。他們也給 TensorFlow 提供了一個預(yù)訓(xùn)練的版本 https://www.tensorflow.org/hub/modules/google/universal-sentence-encoder/1。
以上就是我們對于通用詞嵌入和句子嵌入現(xiàn)狀的簡短總結(jié)。
在過去的幾個月中，文本嵌入已經(jīng)呈現(xiàn)出了很多有趣的發(fā)展，在我們評估和探索這些嵌入的表現(xiàn)以及它們內(nèi)在的偏見/公平性（這是當(dāng)談到通用嵌入時的一個實際問題）方面都有了巨大進(jìn)步。 我們不在這里討論這些最新的主題，但您可以在參考文獻(xiàn)中找到鏈接。
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