文本語義表征技術研究綜述

摘要：文本語義表征是自然語言處理領域的核心任務之一，將文本信息轉化為計算機可理解的數值表示能夠實現對文本深層含義的挖掘和應用。文章通過對傳統文本語義表征方法的梳理，剖析了這些方法的優勢與局限，并重點探討了深度學習在文本語義表征領域的突破性進展和發展趨勢，旨在全面綜述文本語義表征技術的研究現狀與發展趨勢，為相關領域的研究提供有益的參考和啟示。

關鍵詞：文本語義表征；詞嵌入；深度學習模型；語義向量

中圖分類號：TP391文獻標志碼：A

0 引言

隨著信息技術的快速發展和互聯網的普及，文本數據呈爆炸式增長。如何有效地處理和利用這些文本數據成為當前的研究熱點［1］。文本語義表征是自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）領域中的一個核心問題［2］，旨在將文本轉化為低維、連續的向量表示，以捕捉文本的語義信息。文本語義表征方法有助于計算機理解并處理文本數據，為后續的文本分析、分類、聚類等任務奠定了基礎。

傳統的文本語義表示方法，如：詞袋模型（Bag of Words， BoW）、詞頻-逆文檔頻率（Term Frequency-Inverse Document Frequency， TF-IDF）方法，雖然能夠表示文本的基本統計信息，但無法有效地捕捉文本的語義信息。此外，這些方法還存在維度窄和稀疏性等問題，使得文本處理變得復雜、低效。近年來，深度學習技術為文本語義表征提供了新的解決方案。基于深度學習的文本語義表征方法通過構建深層的神經網絡結構，能夠自動學習文本數據的特征表示，從而有效地捕捉文本的語義信息，顯著提高了在文本分類、情感分析和機器翻譯等自然語言處理任務中的性能［3］。

盡管如此，基于深度學習的文本語義表征技術仍面臨諸多挑戰，例如：處理多語種文本的能力、融合多模態信息以增強語義表征的效果以及設計高效模型以應對大規模文本數據的需求。面對這些挑戰，研究人員需要對現有研究成果進行深入分析和批判性思考。因此，本文旨在通過分析當前深度學習在文本語義表征方面的應用和發展趨勢，為未來的研究方向提供參考和啟示。

1 文本語義表征的定義

文本語義表征是指將文本內容轉化為一種能夠反映其內在含義和語義信息的表示形式。這種表示形式通常是一種數值化的向量或矩陣，便于數據計算和分析。通過文本語義表征，可以捕捉文本中的深層含義、理解文本間的相似性和差異性以及進行各種基于文本的推理和決策［3］。文本語義表征技術主要利用嵌入技術來進行文本內容到向量轉換，分為詞嵌入、句子嵌入和文檔嵌入3個層次。

詞嵌入是自然語言處理中的一組語言建模和特征學習技術的統稱，將來自詞匯表的單詞或短語映射到實數的向量上［4］。這些向量通常具有固定的長度，并通過訓練模型從大規模的文本語料庫中學習得到。Word2Vec是一種著名的詞嵌入模型，基于神經網絡結構和訓練算法，將單詞表示為連續空間中的向量。Word2Vec模型可以表達詞語之間的語義相似性，例如：“king”和“queen”的向量在空間中將更接近。

句子嵌入是在詞嵌入的基礎上將句子轉換成向量，即將數字向量分配給每個句子，使得這些數字也攜帶句子的重要屬性。通過機器學習模型將文本轉換為數值數組，含相似含義的內容片段具有相似的表示形式，這意味著可以通過使用數學相似性函數來確定不同的文本片段在語義上是否相似、不同甚至相反。簡單的做法是對一個句子中所有詞的詞嵌入進行組合，也可以將句子中所有詞的詞嵌入向量相加取平均值，得到的向量作為最終的句向量。

文檔嵌入是將整個文檔或段落映射為向量表示的過程。文檔嵌入通常用于處理更大范圍的文本數據，如新聞文章、論文或網頁內容。常見的方法包括使用詞袋模型或頻-逆文檔頻率來表示文檔，通過主題模型來抽取文檔的主題信息。

2 文本語義表征技術

2.1 傳統的詞嵌入模型

2.1.1 詞袋模型

詞袋模型是最早用于將中文文本進行向量化的方案，對于一個中文語料庫而言，詞袋模型忽略了語料庫中詞語的順序和語法規則，而僅將其看作一組詞語的集合，集合中的每個詞語都是獨立的，不依賴于其他詞語，這組詞語的集合就被稱為“詞袋”。對于需要被向量化的句子而言，僅需要判斷句子中的每個詞語是否存在于“詞袋”當中，若存在則記錄為1，若不存在則記錄為0，由此可得到句子的向量表示。這種方案曾在早期并被廣泛應用，后來由于向量維度爆炸問題的出現（向量維度等于詞袋的大小，詞袋越大，向量維度越大），逐漸被棄用。

2.1.2 N-Gram模型

N-Gram模型本質上是一種語言模型，屬于統計學的范疇，在中文分詞、糾錯等領域都有廣泛的應用。N-Gram模型的核心思想是將文本進行滑動窗口操作［4］，如果窗口大小為N，那么原始文本就變成了長度為N的文本片段序列，序列中每一個文本片段被稱為Gram，統計所有Gram的出現頻率并且根據閾值進行過濾，形成關鍵Gram列表，即文本向量，Gram列表中的每一項都表示一個特征向量維度［5］。

N-Gram模型在進行計算的時候，引入了馬爾科夫假設，假設文本中第N個詞的出現只與前面第N-1個詞相關，而與其他位置的詞都不相關，極大地降低了N-Gram模型的計算復雜度，因其簡單高效，被廣泛應用于工業界的眾多領域，但也因為其過于簡單的計算方式，在一些復雜的數據場景中應用效果不佳。

2.1.3 TF-IDF模型

TF-IDF模型也是一種基于統計學的語言模型，通常被用來評估某一字詞對某個文檔或者語料庫的重要程度，常被用于信息檢索與數據挖掘［5］。TF-IDF模型主要由2個部分構成，即詞頻和逆文檔詞頻。詞頻反映了某個詞在文檔中出現的頻率［6］，出現頻率高的詞越重要，比如一些中心詞，但是也有例外，中文中一些停用詞出現頻率極高，但是重要度卻很低。因此，這個問題需要通過逆文檔詞頻來解決。

綜上，通過同時計算詞頻和逆文檔詞頻來綜合評估詞的重要度是比較合理的，但是TF-IDF模型的弊端也很明顯，由于其本質上還是基于詞頻來計算的，無法表示文本中詞與詞的順序關系，從而丟失了一些信息。

2.2 基于Sentence-BERT的文本嵌入模型

隨著深度學習技術的不斷發展，文本語義表征技術取得了顯著進步。其中，Sentence-BERT（SBERT）作為一種基于深度學習的文本語義向量技術，近年來受到了廣泛關注。SBERT通過利用BERT模型的強大能力，并對其進行改進，使其能夠生成具有豐富語義信息的句子級別的向量表示。

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型是一種基于Transformer結構的深度雙向編碼模型，通過大量的無監督學習任務進行預訓練，從而學習到豐富的語言知識和上下文信息［5］。然而，原始的BERT模型在生成句子級別的向量表示時存在一些局限性，如無法直接處理句子對之間的相似度比較等任務。為了解決這些問題，Sentence-BERT（SBERT）模型應運而生。SBERT的核心思想是利用BERT模型生成詞級別的向量表示，并通過池化操作將這些向量聚合為句子級別的向量表示。具體而言，SBERT首先對輸入的句子進行分詞和編碼，得到每個詞的向量表示。然后，采用一種池化策略（如平均池化、最大池化等），將詞級別的向量聚合為句子級別的向量。這種池化操作能夠保留句子中的重要信息，并去除冗余信息，從而得到具有豐富語義信息的句子向量。

SBERT的一個重要優勢是能夠直接應用于句子級別的語義比較任務。通過計算2個句子向量之間的余弦相似度或歐氏距離，可以衡量二者之間的語義相似度。這使得SBERT在文本相似度匹配、問答系統、語義搜索等任務中表現出色。此外，SBERT還具有較強的可擴展性和靈活性。通過調整池化策略、引入額外的訓練任務或與其他模型進行集成，可以進一步提高SBERT的性能和適用范圍。例如，一些研究提出了基于SBERT的改進模型，通過引入孿生網絡結構或三元組損失函數等方式，提高了句子向量在特定任務上的準確性。

SBERT也存在一些挑戰和限制，例如：由于BERT模型本身較為復雜，SBERT的訓練和推理過程需要較大的計算資源；SBERT的性能受到預訓練數據和任務的影響，對于不同領域和語言的文本數據，可能需要重新進行預訓練或調整模型參數。

2.3 基于SimCSE的文本嵌入模型

SimCSE（Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings）作為一種典型的基于對比學習的文本語義向量技術，在文本語義相似度匹配、信息檢索等任務中取得了優異的效果。對比學習是一種通過構建正樣本對和負樣本對來學習數據表示的方法［5］。在文本語義表征領域，對比學習的核心思想是通過最大化正樣本對之間的相似度，同時最小化負樣本對之間的相似度，來學習具有區分性的文本向量表示。SimCSE正是基于這一思想，通過構建文本對作為訓練樣本，利用對比損失函數來學習文本的語義向量。

SimCSE的優勢在于其簡單性和有效性。通過利用預訓練的BERT模型作為基礎編碼器，SimCSE能夠快速地適應不同的任務和數據集。同時，通過對比學習的方式，SimCSE能夠學習文本之間的細微語義差異，生成具有區分性的文本向量表示。這使得SimCSE在文本語義相似度匹配任務中取得了顯著的性能提升。然而，對比學習需要大量的訓練數據來構建正樣本對和負樣本對，這可能會限制其在某些小數據集上的應用。SimCSE的性能易受到預訓練模型和對比損失函數設計的影響，如何選擇合適的預訓練模型和設計有效的對比損失函數仍然是一個需要深入研究的問題。

3 文本語義表征技術的發展趨勢

當前，文本語義表征主要關注文本數據本身，但隨著多媒體信息的普及，圖像、音頻、視頻等非文本數據也成為重要的信息來源，未來的文本語義表征技術將更加注重跨模態信息的融合和表示，以實現更全面的文本理解和應用。

此外，隨著大數據和計算能力的提升，文本語義表征技術將更加注重模型的效率和性能。未來的研究將致力于開發更加高效、精確的模型，以應對大規模文本數據的處理和分析。這包括優化模型的訓練算法、減少計算資源消耗、提高模型的泛化能力等。其中，多模態語義表征將成為研究的重要方向。

跨語言語義表征也是未來的重要研究趨勢。隨著全球化的加速和跨文化交流的增多，跨語言文本處理成為迫切需求。未來的文本語義表征技術將致力于實現不同語言之間的語義轉換和共享，以支持多語言環境下的文本分析和應用。同時，可解釋性語義表征將成為研究的熱點。

4 結語

文本語義表征技術作為自然語言處理領域中的核心問題之一，對于實現機器對文本深層含義的理解至關重要。本文深入探討了傳統詞嵌入技術、基于深度學習的SBERT技術以及基于對比學習的SimCSE技術在文本語義表征中的應用和性能表現。同時，本文分析了不同技術的優缺點，并提出了相應的優化策略與方法。隨著深度學習技術的不斷突破和大數據資源的日益豐富，文本語義表征技術將繼續取得長足進步。未來，更加高效、精準的文本語義表征方法將不斷涌現，為自然語言處理領域的各項任務提供有力支持。同時，多模態信息融合、跨語言語義表征等研究方向也將成為文本語義表征技術發展的重要方向。

參考文獻

［1］鄭洪浩，郝一諾，于洪濤.基于XLnet嵌入的中文命名實體識別方法［J］.信息工程大學學報，2021（4）：473-477.

［2］吳梓明，楊芳宇，梁俊，等.基于模型融合方法的中文疾病問答文本匹配方法研究［J］.中國衛生信息管理雜志，2023（1）：138-146.

［3］陳德光，馬金林，馬自萍，等.自然語言處理預訓練技術綜述［J］.計算機科學與探索，2021（8）：1359-1389.

［4］朱順樂.基于深度學習的維吾爾語命名實體識別模型［J］.計算機工程與設計，2019（10）：2874-2878，2890.

［5］房越.增強事實一致性的生成式對話摘要研究與實現［D］.北京：北京郵電大學，2023.

［6］王業全.多層次文本情感分析研究［D］.北京：清華大學，2019.

Review of text semantic representation technology

Abstract： Text semantic representation is one of the core tasks in the field of natural language processing， which transforms text information into a numerical representation that can be understood by computers， so as to realize the mining and application of the deep meaning of text. This article reviews the traditional methods of text semantic representation， analyzes their advantages and limitations， and focuses on the breakthroughs and development trends of deep learning in the field of text semantic representation. The aim is to provide a comprehensive overview of the research status and development trends of text semantic representation technology， and to provide useful references and insights for research in related fields.

Key words： text semantic representation; word embedding; deep learning model; text vector