今天介绍几种新的词向量学习方法，在此之前，建议大家看看我关于word2vec或GloVe等传统词向量的介绍：CS224N（1.8）Introduction and Word Vectors。

传统词向量，比如word2vec，它在训练阶段学习到一个词的向量表示之后，在下游的各种NLP任务中，这个词向量不再变动了。也就是说传统词向量的特点是，对一个词只学习一个词向量，且在具体任务中固定不变。传统词向量有两个主要的不足：

1. 难以表达一词多义。一个词在不同的上下文语境中可能表示不同的含义，比如“苹果”在“苹果真好吃”和“苹果手机很好用”这两个句子中表示不同的含义，但word2vec学习到的“苹果”词向量只有一个，也就是说下游任务对于这两个句子用的是同一个词向量。虽然word2vec的词向量可能同时包含了这两个含义，但它把这两个含义糅合到一个向量中了，导致在“苹果真好吃”中可能引入了“苹果手机”的干扰因素，在“苹果手机很好用”中引入了“吃的苹果”的干扰因素。总之就是，word2vec学习到的词向量粒度较粗，向量固定不变，无法根据具体的上下文语境进行改变。

2. 难以表达不同的语法或语义信息。一个词，即使是同一个意思，在语法或语义上也可能充当不同的角色，比如“活动”这个词，既可以做名词、也可以做动词，既可以做主语、也可以做谓语等。但word2vec对一个词只给出一个词向量，无论这个词在句子中充当什么角色，词向量都是一样的。虽然word2vec训练时可能已经学到了一个词的不同语法或语义特征，但它把这些信息糅合到一个向量中了，也就是粒度较粗的问题。

其实上述两点暴露出来的word2vec的不足，本质上是同样的两个原因：1. 词向量是静态的，无法根据上下文进行调整；2. 词向量表示只有一个向量，糅合了太多信息，粒度较粗。

Continue reading →