[论文研读]主题词向量

简介

简单来讲，就是把通过LDA训练出的主题，作为词向量的一部分参与训练，对比了三种在目标/约束上有差别的模型，在词的相似度和文档分类上的效果。

文章全名：Topical Word Embeddings

模型

总体框架是这样，先用LDA得到每个词在具体某个句子(Context/Document)中的主题zi，这里没有细讲，我猜测应该是取最大的主题，这样得到一个词-主题对<wi,zi>，新的词向量便以skip-gram为框架，围绕<wi, zi>来展开

一共有三个模型：

1、TWE-1 原有的词向量固定不动，把主题映射到单独的向量空间，用主题来预测词

2、TWE-2 把<wi, zi>看作一个“虚拟词”，向量和目标都以虚拟词为单位进行，剩下的和标准skip-gram做法一样

3、TWE-3 第二个模型的做法会使得“虚拟词”维度一下增高为mxn倍，可能有过于稀梳的问题，第三个模型仍然以虚拟词为预测目标，但对向量空间作了约束，最终向量由词向量和主题向量拼接而成[w,z]

其目标函数与TWE-2一致

结果

三者中最简单的模型，即TWE-1在相似度和文本分类任务中均胜出，很好地诠释了什么叫“少即是多”

评价与讨论

因为项目上用到词向量，并且发现高频词的一词多义问题比较困扰，一直在尝试找出合适的解决方案，主题模型当前的主要思路，具体的实现方案还在考虑之中。这篇文章怎么说都比较Trick，效果也许还行，但模型显然不够简洁，不够优雅，有拼凑之嫌。