自然语言处理中的词嵌入与文本分析技术

# 自然语言处理中的词嵌入与文本分析技术 ## 1. 词嵌入与向量空间 在文本处理过程中，我们发现模型所识别的词之间存在着一定的关联。例如，以“of”为查找词的行中，出现的都是介词，如“with”“in”和“by”；“monster”则与“slothful”“chains”和“devoting”等词归为一组，推测在相关文本中，“slothful”和“chains”可能常与“monster”紧密相连。 词嵌入能够捕捉词之间的相似性或其他关系。我们可以通过分析向量空间中相近的词来研究这种关系，也可以使用 TensorBoard（TensorFlow 框架的一部分）对词嵌入进行可视化。 ### 1.1 多维词向量 实际应用中，词的分组可能是在多维空间中进行的，而非简单的二维象限划分。一个维度可能表示词是否为名词，另一个维度可能表示是否为动词等。这样的多维表示可以将词划分为更多类别。 例如，对于“boy”“girl”“man”和“woman”这四个词，有两种明显的分类方式： - 按性别分类：Female = [girl, woman]；Male = [boy, man] - 按年龄分类：Child = [girl, boy]；Adult = [man, woman] 我们可以通过二维词编码来同时体现这两种分类，让 x 维度区分性别，y 维度区分年龄，从而得到相应的词向量。 ### 1.2 向量运算 基于这些词嵌入，我们可以进行向量运算，如： \[ V_{girl} - V_{woman} + V_{man} = \begin{pmatrix} 0.9 \\ 0.9 \end{pmatrix} - \begin{pmatrix} 0.9 \\ -0.9 \end{pmatrix} + \begin{pmatrix} -0.9 \\ -0.9 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} -0.9 \\ 0.9 \end{pmatrix} = V_{boy} \] 通过减去“woman”并加上“man”，年龄维度保持不变，而性别维度从女性变为男性，实现了从“girl”到“boy”的语义转换。 Mikolov 等人还发现了一个著名的关系： \[ V_{king} - V_{man} + V_{woman} \approx V_{queen} \] 不过，这里存在一些误解。实际上，对于很多词嵌入，“King – Man + Woman”得到的向量最接近的往往是“King”本身，即： \[ V_{king} - V_{man} + V_{woman} \approx V_{king} \] 在进行向量比较时，通常会排除原始词。此外，除了欧几里得距离，余弦相似度也是常用的度量指标。 ## 2. 语言模型、词嵌入与人类偏见 训练用于识别自然文本结构的模型时，存在从文本中拾取人类偏见的风险。例如，对于“V_{doctor} - V_{man} + V_{woman} \approx V_{?}”这个等式，如果词嵌入没有性别偏见，结果向量应代表“doctor”；但如果模型存在性别偏见，可能会返回“nurse”。 研究表明，部分词嵌入可能存在人类偏见，但有些研究结果可能是由问题