文本语义表征技术研究综述

摘要：文本语义表征是自然语言处理领域的核心任务之一，将文本信息转化为计算机可理解的数值表示能够实现对文本深层含义的挖掘和应用。文章通过对传统文本语义表征方法的梳理，剖析了这些方法的优势与局限，并重点探讨了深度学习在文本语义表征领域的突破性进展和发展趋势，旨在全面综述文本语义表征技术的研究现状与发展趋势，为相关领域的研究提供有益的参考和启示。

关键词：文本语义表征；词嵌入；深度学习模型；语义向量

中图分类号：TP391文献标志码：A

0 引言

随着信息技术的快速发展和互联网的普及，文本数据呈爆炸式增长。如何有效地处理和利用这些文本数据成为当前的研究热点［1］。文本语义表征是自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域中的一个核心问题［2］，旨在将文本转化为低维、连续的向量表示，以捕捉文本的语义信息。文本语义表征方法有助于计算机理解并处理文本数据，为后续的文本分析、分类、聚类等任务奠定了基础。

传统的文本语义表示方法，如：词袋模型（Bag of Words， BoW）、词频-逆文档频率（Term Frequency-Inverse Document Frequency， TF-IDF）方法，虽然能够表示文本的基本统计信息，但无法有效地捕捉文本的语义信息。此外，这些方法还存在维度窄和稀疏性等问题，使得文本处理变得复杂、低效。近年来，深度学习技术为文本语义表征提供了新的解决方案。基于深度学习的文本语义表征方法通过构建深层的神经网络结构，能够自动学习文本数据的特征表示，从而有效地捕捉文本的语义信息，显著提高了在文本分类、情感分析和机器翻译等自然语言处理任务中的性能［3］。

尽管如此，基于深度学习的文本语义表征技术仍面临诸多挑战，例如：处理多语种文本的能力、融合多模态信息以增强语义表征的效果以及设计高效模型以应对大规模文本数据的需求。面对这些挑战，研究人员需要对现有研究成果进行深入分析和批判性思考。因此，本文旨在通过分析当前深度学习在文本语义表征方面的应用和发展趋势，为未来的研究方向提供参考和启示。

1 文本语义表征的定义

文本语义表征是指将文本内容转化为一种能够反映其内在含义和语义信息的表示形式。这种表示形式通常是一种数值化的向量或矩阵，便于数据计算和分析。通过文本语义表征，可以捕捉文本中的深层含义、理解文本间的相似性和差异性以及进行各种基于文本的推理和决策［3］。文本语义表征技术主要利用嵌入技术来进行文本内容到向量转换，分为词嵌入、句子嵌入和文档嵌入3个层次。

词嵌入是自然语言处理中的一组语言建模和特征学习技术的统称，将来自词汇表的单词或短语映射到实数的向量上［4］。这些向量通常具有固定的长度，并通过训练模型从大规模的文本语料库中学习得到。Word2Vec是一种著名的词嵌入模型，基于神经网络结构和训练算法，将单词表示为连续空间中的向量。Word2Vec模型可以表达词语之间的语义相似性，例如：“king”和“queen”的向量在空间中将更接近。

句子嵌入是在词嵌入的基础上将句子转换成向量，即将数字向量分配给每个句子，使得这些数字也携带句子的重要属性。通过机器学习模型将文本转换为数值数组，含相似含义的内容片段具有相似的表示形式，这意味着可以通过使用数学相似性函数来确定不同的文本片段在语义上是否相似、不同甚至相反。简单的做法是对一个句子中所有词的词嵌入进行组合，也可以将句子中所有词的词嵌入向量相加取平均值，得到的向量作为最终的句向量。

文档嵌入是将整个文档或段落映射为向量表示的过程。文档嵌入通常用于处理更大范围的文本数据，如新闻文章、论文或网页内容。常见的方法包括使用词袋模型或频-逆文档频率来表示文档，通过主题模型来抽取文档的主题信息。

2 文本语义表征技术

2.1 传统的词嵌入模型

2.1.1 词袋模型

词袋模型是最早用于将中文文本进行向量化的方案，对于一个中文语料库而言，词袋模型忽略了语料库中词语的顺序和语法规则，而仅将其看作一组词语的集合，集合中的每个词语都是独立的，不依赖于其他词语，这组词语的集合就被称为“词袋”。对于需要被向量化的句子而言，仅需要判断句子中的每个词语是否存在于“词袋”当中，若存在则记录为1，若不存在则记录为0，由此可得到句子的向量表示。这种方案曾在早期并被广泛应用，后来由于向量维度爆炸问题的出现（向量维度等于词袋的大小，词袋越大，向量维度越大），逐渐被弃用。

2.1.2 N-Gram模型

N-Gram模型本质上是一种语言模型，属于统计学的范畴，在中文分词、纠错等领域都有广泛的应用。N-Gram模型的核心思想是将文本进行滑动窗口操作［4］，如果窗口大小为N，那么原始文本就变成了长度为N的文本片段序列，序列中每一个文本片段被称为Gram，统计所有Gram的出现频率并且根据阈值进行过滤，形成关键Gram列表，即文本向量，Gram列表中的每一项都表示一个特征向量维度［5］。

N-Gram模型在进行计算的时候，引入了马尔科夫假设，假设文本中第N个词的出现只与前面第N-1个词相关，而与其他位置的词都不相关，极大地降低了N-Gram模型的计算复杂度，因其简单高效，被广泛应用于工业界的众多领域，但也因为其过于简单的计算方式，在一些复杂的数据场景中应用效果不佳。

2.1.3 TF-IDF模型

TF-IDF模型也是一种基于统计学的语言模型，通常被用来评估某一字词对某个文档或者语料库的重要程度，常被用于信息检索与数据挖掘［5］。TF-IDF模型主要由2个部分构成，即词频和逆文档词频。词频反映了某个词在文档中出现的频率［6］，出现频率高的词越重要，比如一些中心词，但是也有例外，中文中一些停用词出现频率极高，但是重要度却很低。因此，这个问题需要通过逆文档词频来解决。

综上，通过同时计算词频和逆文档词频来综合评估词的重要度是比较合理的，但是TF-IDF模型的弊端也很明显，由于其本质上还是基于词频来计算的，无法表示文本中词与词的顺序关系，从而丢失了一些信息。

2.2 基于Sentence-BERT的文本嵌入模型

随着深度学习技术的不断发展，文本语义表征技术取得了显著进步。其中，Sentence-BERT（SBERT）作为一种基于深度学习的文本语义向量技术，近年来受到了广泛关注。SBERT通过利用BERT模型的强大能力，并对其进行改进，使其能够生成具有丰富语义信息的句子级别的向量表示。

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型是一种基于Transformer结构的深度双向编码模型，通过大量的无监督学习任务进行预训练，从而学习到丰富的语言知识和上下文信息［5］。然而，原始的BERT模型在生成句子级别的向量表示时存在一些局限性，如无法直接处理句子对之间的相似度比较等任务。为了解决这些问题，Sentence-BERT（SBERT）模型应运而生。SBERT的核心思想是利用BERT模型生成词级别的向量表示，并通过池化操作将这些向量聚合为句子级别的向量表示。具体而言，SBERT首先对输入的句子进行分词和编码，得到每个词的向量表示。然后，采用一种池化策略（如平均池化、最大池化等），将词级别的向量聚合为句子级别的向量。这种池化操作能够保留句子中的重要信息，并去除冗余信息，从而得到具有丰富语义信息的句子向量。

SBERT的一个重要优势是能够直接应用于句子级别的语义比较任务。通过计算2个句子向量之间的余弦相似度或欧氏距离，可以衡量二者之间的语义相似度。这使得SBERT在文本相似度匹配、问答系统、语义搜索等任务中表现出色。此外，SBERT还具有较强的可扩展性和灵活性。通过调整池化策略、引入额外的训练任务或与其他模型进行集成，可以进一步提高SBERT的性能和适用范围。例如，一些研究提出了基于SBERT的改进模型，通过引入孪生网络结构或三元组损失函数等方式，提高了句子向量在特定任务上的准确性。

SBERT也存在一些挑战和限制，例如：由于BERT模型本身较为复杂，SBERT的训练和推理过程需要较大的计算资源；SBERT的性能受到预训练数据和任务的影响，对于不同领域和语言的文本数据，可能需要重新进行预训练或调整模型参数。

2.3 基于SimCSE的文本嵌入模型

SimCSE（Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings）作为一种典型的基于对比学习的文本语义向量技术，在文本语义相似度匹配、信息检索等任务中取得了优异的效果。对比学习是一种通过构建正样本对和负样本对来学习数据表示的方法［5］。在文本语义表征领域，对比学习的核心思想是通过最大化正样本对之间的相似度，同时最小化负样本对之间的相似度，来学习具有区分性的文本向量表示。SimCSE正是基于这一思想，通过构建文本对作为训练样本，利用对比损失函数来学习文本的语义向量。

SimCSE的优势在于其简单性和有效性。通过利用预训练的BERT模型作为基础编码器，SimCSE能够快速地适应不同的任务和数据集。同时，通过对比学习的方式，SimCSE能够学习文本之间的细微语义差异，生成具有区分性的文本向量表示。这使得SimCSE在文本语义相似度匹配任务中取得了显著的性能提升。然而，对比学习需要大量的训练数据来构建正样本对和负样本对，这可能会限制其在某些小数据集上的应用。SimCSE的性能易受到预训练模型和对比损失函数设计的影响，如何选择合适的预训练模型和设计有效的对比损失函数仍然是一个需要深入研究的问题。

3 文本语义表征技术的发展趋势

当前，文本语义表征主要关注文本数据本身，但随着多媒体信息的普及，图像、音频、视频等非文本数据也成为重要的信息来源，未来的文本语义表征技术将更加注重跨模态信息的融合和表示，以实现更全面的文本理解和应用。

此外，随着大数据和计算能力的提升，文本语义表征技术将更加注重模型的效率和性能。未来的研究将致力于开发更加高效、精确的模型，以应对大规模文本数据的处理和分析。这包括优化模型的训练算法、减少计算资源消耗、提高模型的泛化能力等。其中，多模态语义表征将成为研究的重要方向。

跨语言语义表征也是未来的重要研究趋势。随着全球化的加速和跨文化交流的增多，跨语言文本处理成为迫切需求。未来的文本语义表征技术将致力于实现不同语言之间的语义转换和共享，以支持多语言环境下的文本分析和应用。同时，可解释性语义表征将成为研究的热点。

4 结语

文本语义表征技术作为自然语言处理领域中的核心问题之一，对于实现机器对文本深层含义的理解至关重要。本文深入探讨了传统词嵌入技术、基于深度学习的SBERT技术以及基于对比学习的SimCSE技术在文本语义表征中的应用和性能表现。同时，本文分析了不同技术的优缺点，并提出了相应的优化策略与方法。随着深度学习技术的不断突破和大数据资源的日益丰富，文本语义表征技术将继续取得长足进步。未来，更加高效、精准的文本语义表征方法将不断涌现，为自然语言处理领域的各项任务提供有力支持。同时，多模态信息融合、跨语言语义表征等研究方向也将成为文本语义表征技术发展的重要方向。

参考文献

［1］郑洪浩，郝一诺，于洪涛.基于XLnet嵌入的中文命名实体识别方法［J］.信息工程大学学报，2021（4）：473-477.

［2］吴梓明，杨芳宇，梁俊，等.基于模型融合方法的中文疾病问答文本匹配方法研究［J］.中国卫生信息管理杂志，2023（1）：138-146.

［3］陈德光，马金林，马自萍，等.自然语言处理预训练技术综述［J］.计算机科学与探索，2021（8）：1359-1389.

［4］朱顺乐.基于深度学习的维吾尔语命名实体识别模型［J］.计算机工程与设计，2019（10）：2874-2878，2890.

［5］房越.增强事实一致性的生成式对话摘要研究与实现［D］.北京：北京邮电大学，2023.

［6］王业全.多层次文本情感分析研究［D］.北京：清华大学，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