自然语言处理-分布表示_分布式表示假说

理论基础-分布假说

Harris 在1954 年提出的分布假说（distributional hypothesis）为这一设想提供了理论基础：上下文相似的词，其语义也相似[35]。
Firth 在1957 年对分布假说进行了进一步阐述和明确：词的语义由其上下文决定（a word is characterized by thecompany it keeps）[29]。

分布表示

基于分布假说得到的表示均可称为分布表示（distributional representation）。
根据建模的不同，主要可以分为三类：基于矩阵的分布表示（高维）、基于聚类的分布表示（高维）、基于神经网络的分布表示（低维）。【图灵将这三种分类分别称作：distributional representation、clustering based word representation、distributed representation】
它们的核心思想也都由两部分组成：一、选择一种方式描述上下文；二、选择一种模型刻画某个词（下文称“目标词”）与其上下文之间的关系。

1.基于矩阵的分布表示（又称分布语义模型）

这类方法需要构建一个“词-上下文”矩阵，从矩阵中获取词的表示。在“词-上下文”矩阵中，每行对应一个词，每列表示一种不同的上下文，矩阵中的每个元素对应相关词和上下文的共现次数。
在这种表示下，矩阵中的一行，就成为了对应词的表示，这种表示描述了该词的上下文的分布。由于分布假说认为上下文相似的词，其语义也相似，因此在这种表示下，两个词的语义相似度可以直接转化为两个向量的空间距离。

该方法分为三个步骤：
一、选取上下文。第一种：将词所在的文档作为上下文，形成“词-文档”矩阵。第二种：将词附近上下文中的各个词（如上下文窗口中的5个词）作为上下文，形成“词-词”矩阵。第三种：将词附近上下文各词组成的n-gram作为上下文，形成“词-n元词组”。
二、确定矩阵中各元素的值。根据“词-上下文”共现矩阵的定义，里面各元素的值应为词与对应的上下文的共现次数。但一般采用多种加权和平滑方法，eg：tf-idf。
三、矩阵分解。常见分解技术：奇异值分解SVD、非负矩阵分解NMF、主成分分析PCA。

最新代表作：Global Vector模型（GloVe）

2.基于聚类的分布表示

该方法以根据两个词的公共类别判断这两个词的语义相似度。最经典的方法是布朗聚类（Brown clustering）。

3.基于神经网络的分布表示（词向量）

基于神经网络的分布表示一般称作 词向量、 词嵌入（word embedding）、分布式表示（distributed representation）。

1）语言模型

形式化讲，统计语言模型的作用是为一个长度为m 的字符串确定一个概率分布P(w1，w2， …，wm)，表示其存在的可能性，其中w1 到wm 依次表示这段文本中的各个词。通常采用下式计算概率值：

n元模型对上述概率做了以下近似：

在语言模型中，为了更好地保留词序信息，构建更有效的语言模型，我们希望在n 元模型中选用更大的n。但是，当n 较大时&