1.4.5 文本的表示学习

传统的语言模型通常把学习得到的上下文信息用词向量或词嵌入的方式保存，这些方法虽然简单，但适用范围、泛化能力都非常有限。为了解决这个问题，Transformer模型被引入大语言模型中。Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型，它可以直接建模和处理序列数据，而不需要像传统的语言模型那样先将输入序列转化为词向量或词嵌入。在获取该表征之后，只需要在不同的下游NLP任务中添加一个轻量级的输出层，如单层MLP，进行微调即可。

文本的表示学习是指通过机器学习方法，将文本数据转换成更有意义、更高层次的特征表示的过程。在文本的表示学习中，主要包括3个方面的内容：输入、使用方法和输出。

（1）输入

文本表示学习的输入通常是一段或一批文本，比如一句话、一篇文章或一个文本文档。在处理文本时，首先需要将文本转换成计算机可以理解的形式，即将文本转换成数值向量。这个转换过程被称为文本嵌入（Text Embedding）。通常，可以将文本表示为词嵌入序列或句子嵌入（Sentence Embedding）向量。

1）词嵌入：将文本中的每个词映射到一个固定维度的向量，每个维度表示一个语义特征。常见的词嵌入模型包括Word2Vec、GloVe（Global Vectors for word representation）和FastText等。

2）句子嵌入：将整个句子映射到一个向量，表示整个句子的语义信息。句子嵌入可以通过词嵌入的组合、循环神经网络、长短期记忆网络、Transformer等方法得到。

（2）使用方法

文本的表示学习有多种方法，其中一些常见的方法如下。

1）Bag-of-Words（词袋模型）：将文本看作词的无序集合，将每个词表示为一个独热向量，文本向量为所有词向量的加和。这种方法忽略了词序信息，适用于简单的文本分类任务。

2）Word2Vec：通过训练神经网络，将每个词映射为一个稠密的向量，捕捉词之间的语义关系。Word2Vec适用于词的相似度计算、词的聚类和文本分类等任务。

3）RNN和LSTM：通过循环神经网络或长短期记忆网络，对整个句子进行建模，并得到句子嵌入。这些方法可以处理变长的文本输入，适用于文本分类、情感分析等任务。

4）Transformer：使用自注意力机制，能够并行处理文本序列，捕捉全局依赖关系，适用于各种文本任务，在机器翻译领域表现尤为出色。

（3）输出

文本表示学习的输出是经过学习得到的文本特征表示，通常是一个向量或矩阵。这些特征表示在机器学习任务中可以作为输入，用于文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等各种NLP任务。通过文本表示学习，模型可以学习到更加抽象和语义丰富的文本特征，从而提高了文本处理任务的性能。

总的来说，文本的表示学习是一种将文本数据转换为有意义特征表示的技术，通过不同的方法可以得到高质量的文本特征，这些特征可以应用于各种NLP任务中。