第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

语言是人类交流思想、表达情感最主要的工具。语言是复杂的符号系统，包括语音系统、词系统和语法系统，并随着人类社会的发展而产生和发展。机器对语言的理解是智能化信息处理的重要支撑，对推进人类与机器的有效沟通和自由交互具有重要的意义。对自然语言的数字化处理，包括语义计算和深度理解等，是人工智能研究领域的核心难题。一方面，由于自然语言具有歧义性和非规范性表达等特点，因此对自然语言的理解需要丰富的知识积累以及在此基础上进行的思维推理，这些特点和挑战成为了阻碍自然语言处理技术取得更大突破的“拦路石”。另一方面，随着网络的兴起，文本数据量急剧膨胀，如何从原始的、海量的文本数据中自动分辨出有效的语义信息并自动挖掘规律，是影响机器走向智能化的重大挑战。深度学习的兴起和计算能力的提升为自然语言处理的研究和发展提供了重要的机会。

在自然语言处理中，文本语义向量化表示将自然语言转换成计算机所能处理的多维实数向量，并将语义特征蕴含在向量中，利用向量计算实现语义计算。对文本语义向量化表示的学习是机器处理自然语言的第一步，其性能的优劣直接影响下游任务的效果。鉴于此，如何学习高质量的文本语义向量化表示成为自然语言处理领域重要的基础研究课题。基于神经网络的语义表示学习及应用示意图如图1.1所示。文本的语义表示通过设计不同的神经网络结构，探索如何“理解”文本信息，并将文本语义特征“编码”到向量空间中，用于支撑下游自然语言处理任务。通常，语言包含多种信息，如语义信息、语法信息、类别信息、情感信息等，这些信息蕴含在不同类型的资源中（如无标注文本、知识库等）。

图1.1 基于神经网络的语义表示学习及应用示意图

现有的自然语言处理方法只能从功能上局部模拟人类对词的使用和理解，尚未真正揭示人类理解自然语言的机制。为了满足计算机对自然语言理解的需求，一个重要的研究课题是如何充分利用不同类型的资源发掘蕴含文本语义特征的信息，并设计合理的网络结构将语义特征表示为低维实数向量，用于支持下游的自然语言处理任务。

研究人员对文本语义表示方法进行了众多的尝试，设计了多种高质量的文本语义表示模型。尽管这些工作的原理各不相同，但它们具有三个共同特点：①在输入形式上：文本语义表示方法的输入主要是大规模文本数据、结构化的知识库等；②在输出形式上：文本语义表示方法的输出主要是将每个词表示成低维度的实数向量；③在模型方面：深度神经网络是目前主流的模型结构，文本语义表示是网络的一种参数，在优化语言模型等任务过程中优化语义表示。为了提升文本语义表示的效果，研究人员在多个方面对文本语义表示方法进行了改进和提升，例如深入挖掘不同类型的资源中蕴含的文本语义特征；利用更大规模的数据并设计合理的神经网络模型，优化任务对文本的语义特征表示；将实际任务需要的特征迁移到语义向量表示空间中，例如情感分类任务中的词情感特征，词性标注、命名实体识别等任务中的语法信息等。

总结来说，文本语义向量化表示作为自然语言处理领域的基础任务，需要设计合适的神经网络对不同粒度、不同类型的文本信号进行语义向量化表示，充分考虑文本在不同情境下的语义特征，以实现对下游任务的精准支撑，提升实际任务的效果。