Word Embedding启迪者：Neural Probabilistic Language Model

在自然语言处理(NLP)领域，词嵌入(Word Embedding)已被广泛采用，它通过将单词映射到连续的向量空间来捕获单词的语义和句法信息。该技术背后的开创性工作之一是“Neural Probabilistic Language Model”(神经概率语言模型，简称NPML)，由Bengio等人于2003年提出。本文将深入剖析NPML，探究其在词嵌入发展中的重要性。

NPML：从传统词表走向词嵌入

在NLP早期，单词通常用独热编码表示，即一个与词汇表大小相等的稀疏向量，其中只有一个元素为1，其余元素为0。这种表示方式存在两个主要缺点：高维稀疏性，导致计算效率低下；以及缺乏语义和句法信息的编码。

NPML开创性地提出了使用神经网络学习词向量的方法。这些向量通过一个隐藏层来捕获单词之间的语义和句法关系，从而形成一个连续的向量空间。与独热编码相比，词向量具有以下优点：

• 低维稠密性： 词向量通常为几十到几百维，比独热编码更紧凑高效。
• 语义和句法信息编码： 词向量中包含了单词的语义和句法信息，使NLP任务能够更有效地利用这些信息。

NPML的运作原理

NPML是一个三层神经网络，包括输入层、隐藏层和输出层。

• 输入层： 接收一个独热编码的单词作为输入。
• 隐藏层： 是一个投影层，将输入单词映射到一个低维的连续向量空间。
• 输出层： 预测下一个单词的概率分布，用于训练语言模型。

NPML通过最大化语言模型的对数似然函数来训练。具体来说，它会最大化模型预测下一个单词的概率，同时最小化模型预测不正确单词的概率。通过这种训练，隐藏层中的神经元学会将单词映射到一个语义和句法信息丰富的向量空间。

NPML的优势

NPML引入词嵌入技术具有以下优势：

• 语义相似性捕获： 词嵌入能够有效地捕获语义相似的单词之间的相似性。
• 句法信息编码： 词嵌入还可以编码单词的句法信息，例如词性、时态和语态。
• 高效计算： 与独热编码相比，词嵌入具有低维稠密性，使NLP任务能够更高效地执行。
• 泛化能力强： 词嵌入可以通过训练在新的数据集上泛化，而无需额外的微调。

NPML的局限性

尽管NPML在词嵌入方面具有开创性意义，但它也存在一些局限性：

• 训练数据依赖性： 词嵌入的质量很大程度上取决于训练数据的质量和大小。
• 上下文无关： NPML学习的词嵌入是上下文无关的，无法捕捉单词在不同语境中的不同含义。
• 词汇表大小限制： NPML只能对有限的词汇表大小进行训练，这可能会限制其在处理大型词汇表时的实用性。

NPML的遗产：词嵌入的演变

自NPML提出以来，词嵌入技术取得了长足的进步。基于NPML的思想，研究人员开发了各种更先进的词嵌入模型，例如：

• Skip-Gram模型： 它使用一个滑动窗口来预测上下文单词，以更好地捕获单词之间的局部关系。
• CBOW模型： 它将上下文单词作为输入，预测目标单词，以更好地捕获单词之间的全局关系。
• FastText模型： 它通过引入字符信息，扩展了词嵌入的表示能力。
• ELMo模型： 它通过结合双向语言模型，学习上下文相关的词嵌入。

这些后续模型进一步提高了词嵌入的质量和泛用性，巩固了词嵌入在NLP中的重要地位。

结论

Neural Probabilistic Language Model (NPML)作为词嵌入的开山之作，对NLP领域产生了深远的影响。通过将单词映射到一个连续的向量空间，NPML开辟了一条获取语义和句法信息的途径，极大地促进了NLP任务的性能提升。尽管存在一些局限性，但NPML的思想和方法为词嵌入技术的持续发展奠定了基础。从传统词表到现代词嵌入，NPML在NLP的演变进程中扮演着至关重要的角色。