上下文向量的起源
上下文向量的概念，通常称为词嵌入，起源于自然语言处理（NLP）领域，这是处理计算机和人类语言之间交互的人工智能的一个分支。
随着神经网络语言模型的发展，上下文向量的基础是在 20 世纪 80 年代末和 90 年代初奠定的。然而，直到 2013 年，随着 Google 研究人员推出 Word2Vec 算法，这个概念才真正起飞。 Word2Vec 提出了一种高效且有效的方法来生成捕获许多语言模式的高质量上下文向量。此后，更先进的上下文向量模型（例如 GloVe 和 FastText）被开发出来，上下文向量的使用已成为现代 NLP 系统的标准。
解码上下文向量
上下文向量是一种单词表示形式，允许具有相似含义的单词具有相似的表示形式。它们是文本的分布式表示，这可能是深度学习方法在具有挑战性的 NLP 问题上取得令人印象深刻的性能的关键突破之一。
这些向量从出现单词的文本文档中捕获上下文。每个单词都由高维空间（通常是数百维）中的向量表示，以便该向量捕获单词之间的语义关系。语义相似的单词在此空间中靠近，而不相似的单词则相距较远。
上下文向量的背后
上下文向量的工作原理是在“假”NLP 任务上训练浅层神经网络模型，其中真正的目标是学习隐藏层的权重。这些权重就是我们寻找的词向量。
例如，在 Word2Vec 中，人们可以训练模型在给定周围上下文（连续词袋或 CBOW）的情况下预测单词，或者在给定目标单词（Skip-gram）的情况下预测周围的单词。经过数十亿个单词的训练后，神经网络中的权重可以用作单词向量。
上下文向量的主要特征
- 语义相似度：上下文向量有效捕获单词和短语之间的语义相似性。含义相近的单词由向量空间中相近的向量表示。
- 微妙的语义关系：上下文向量可以捕获更微妙的语义关系，例如类比关系（例如，“国王”与“女王”之间的关系，就像“男人”与“女人”之间的关系）。
- 降维：它们允许显着降低维度（即，以更少的维度表示单词），同时保留大量相关的语言信息。
上下文向量的类型
上下文向量有多种类型，最流行的是：
- 词向量：由 Google 开发，包括 CBOW 和 Skip-gram 模型。 Word2Vec 向量可以捕获语义和句法含义。
- GloVe（用于词表示的全局向量）：GloVe 由斯坦福大学开发，构建一个显式的单词上下文出现矩阵，然后将其分解以生成单词向量。
- 快速文本：由 Facebook 开发，它通过考虑子词信息来扩展 Word2Vec，这对于形态丰富的语言或处理词汇表外的单词特别有用。
| 模型 | CBOW | 跳跃语法 | 子词信息 |
|---|---|---|---|
| 词向量 | 是的 | 是的 | 不 |
| 手套 | 是的 | 不 | 不 |
| 快速文本 | 是的 | 是的 | 是的 |
上下文向量的应用、挑战和解决方案
上下文向量在许多 NLP 任务中都有应用，包括但不限于情感分析、文本分类、命名实体识别和机器翻译。它们有助于捕获上下文和语义相似性，这对于理解自然语言至关重要。
然而，上下文向量并非没有挑战。问题之一是词汇表之外的单词的处理。某些上下文向量模型（例如 Word2Vec 和 GloVe）不提供词汇表外单词的向量。 FastText 通过考虑子字信息来解决这个问题。
此外，上下文向量需要大量的计算资源来训练大型文本语料库。预训练的上下文向量通常用于规避此问题，如有必要，可以针对手头的特定任务进行微调。
与类似术语的比较
| 学期 | 描述 | 上下文向量比较 |
|---|---|---|
| 一次性编码 | 将每个单词表示为词汇表中的二进制向量。 | 上下文向量是密集的并且捕获语义关系。 |
| TF-IDF 载体 | 根据文档频率和逆文档频率表示单词。 | 上下文向量捕获语义关系，而不仅仅是频率。 |
| 预训练语言模型 | 在大型文本语料库上训练的模型并针对特定任务进行微调。示例：BERT、GPT。 | 这些模型使用上下文向量作为其架构的一部分。 |
上下文向量的未来展望
上下文向量的未来可能与 NLP 和机器学习的发展密切相关。随着 BERT 和 GPT 等基于 Transformer 的模型的最新进展，上下文向量现在是基于句子的整个上下文而不仅仅是局部上下文动态生成的。我们可以预见这些方法的进一步改进，可能会混合静态和动态上下文向量，以实现更强大和更细致的语言理解。
上下文向量和代理服务器
虽然上下文向量和代理服务器看似不同，但实际上可以交叉。例如，在网络抓取领域，代理服务器允许更有效和匿名的数据收集。然后，收集的文本数据可用于训练上下文向量模型。因此，代理服务器可以通过促进大型文本语料库的收集来间接支持上下文向量的创建和使用。
