Word representations: A simple and general method for semi-supervised learning

题目： Word representations: A simple and general method for semi-supervised learning
作者： Joseph Turian, Lev Ratinov, Yoshua Bengio
单位： Universite de Montreal
出版： ACL

---

解决的问题

利用无监督的word representation来解决有监督NLP系统的data sparsity问题，评估了几种词表示对命名实体识别（named entity recognition, NER）和分块（chunking）问题的效果。

word representation

每个词对应的数学对象，通常是一个向量。每个维度的值与一个特征联系起来，并且可能有语法或语义上的解释，我们将每一维称为词特征。

data sparsity

对于在训练数据中出现很少的词，它们对应的模型参数几乎不会被评估。并且在测试过程中，模型无法处理训练集中没有出现过的词。传统的one-hot representation就面临着这样的问题。

词表示

基于矩阵的词表示(Distributional representations)

基于一个WxC的共生矩阵，W是词表长度，矩阵每一行是一个词w的初始表示，矩阵每一列是一些上下文。有各种文献研究如何构建F，包括上下文的类型，频率计算方法。有时也利用函数f=g(F)来将F映射到一个Wxd的矩阵，其中d远小于C。对于d的选择又是另一个问题了。

基于聚类的词表示(Clustering-based word representations)

Brown clustering

Brown clustering是一种将词进行聚类来使bigram的互信息最大化的层次聚类算法。层次聚类的特性意味着我们可以在不同层级选择一个词所属的类别，这就抵消了一小部分词的很差的聚类效果。它的一个缺点是严格基于二元统计，没有考虑到更长的上下文的应用。

其他聚类的词表示

• k-means聚类的词表示
• 基于HMM的聚类
• 基于CRF的聚类

词向量表示(Distributed representations)

词向量表示是一种密集的，低维度的实值表示，也叫词嵌入。词向量的每一维是词的一个潜在特征。

Collobert and Weston embeddings

此模型是一个判别，非概率模型。对每次训练更新，我们从数据集中读取一段n-gram x=(w1,w2,...,wn) ,模型学习了这n个词的embedding，即给出了e(w1)⨁…⨁e(wn)，其中e是lookup，⨁表示连接。同时我们创建一个噪声n-gram x˜=(w1,…,w˜n)，其中w˜n≠wn，是从词表中随机抽取的。为方便起见，用e(x)表示e(w1)⨁…⨁e(wn)，我们通过将e(x)通过一个单隐藏层的神经网络来预测x的分数s(x)。训练的准则是从训练集中取得的n-gram x的分数应高于随机得到的n-gram x˜，也就是L(x)=max(0,1−s(x)+s(x˜))，对神经网络参数和embedding lookup table同时进行梯度下降。

HLBL embeddings

log-gilinear模型是一个概率的线性神经模型。给出一个n-gram，模型将前n-1个词的embedding连接起来，学习一个线性模型来预测最后一个词的embedding。预测的embedding和真实的embedding间的相似性通过取幂然后归一化求得。此模型经过优化后叫做hierarchical log-bilinear(HLBL)模型。