文本语义向量化表示是指将自然语言编码为计算机可处理的、蕴含语义特征的向量的过程。在人工智能领域中，语义表示学习是实现机器理解自然语言的第一步，是机器处理文本数据和完成各种自然语言处理任务的基础，其性能的优劣直接影响下游任务的效果。因此，语义表示学习具有重要的研究意义和实用价值。本文梳理了文本语义向量化表示的基础理论，详细介绍了分布式表示方式、融合知识表示方法、任务导向的表示方法和预训练语言模型等典型方法，并以机器阅读理解任务为例，介绍了文本语义向量化表示在自然语言处理领域的实际应用。最后本文对文本语言向量化表示进行了总结和未来研究方向展望。

本书从文本语义向量化表示学习的研究和应用两个方面展开研究。文本语义特征是复杂多样的。本书将研究如何利用多源信息发掘文本的语义特征，以及如何在实际应用中运用文本语义的向量化表示。具体来说，本书首先介绍了文本语义向量化表示的基础理论，然后着重介绍了分布式语义表示方法和预训练语言模型方法，最后针对实际应用中的语义表示需求进行了如下四方面的研究。 1．如何利用语料中长距离的关联模式信息 利用无标注的语料是语义表示学习最流行、最便捷的方式。现有的分布式语义方法仅使用一个上下文窗口中的共现信息，忽略了上下文窗口以外的词汇之间的语义关联。现有的基于语料的语义表示方法难以利用语料中具有关联关系的远距离共现词汇。针对这一缺陷，本书研究增强关联模式的语义表示方法，通过从语料中挖掘长距离的无监督的关联信息并嵌入向量空间，提升词汇语义向量化表示的效果。 2．如何利用知识库中层次化的语义结构信息 无标注的语料与标注的知识库是互补的学习词汇语义特征的资源。知识库包含专家组织的、准确的、高质量的语义关系。现有的利用知识库的方法仅仅考虑知识库中词对之间的语义关联，无法利用知识库中词汇之间的整体的、稳定的语义结构信息。针对这一问题，本书研究对知识库中的语义结构进行建模，并设计合理的神经网络将结构信息引入到向量表示空间，加深了语义表示方法对知识库中语义结构的合理利用。知识库通过有向关系（如上下位关系、从属关系等）将词汇组织成有向图。在知识库的图中，所有词汇之间的整体结构比每两个词汇间的关系更加稳定。 3．如何利用实际应用中的任务特征 在实际任务中，词汇除了通用的语义特征信息，还包含与任务相关的特征。为了更好地支持自然语言处理中的实际任务，需要在语义向量空间表示词汇的任务特征。针对现有的研究中仅考虑词汇的通用语义特征，无法有效地利用任务特征的问题，本书研究以任务为导向的语义向量化表示模型，并针对文本分类任务设计可增强词汇类别特征的语义表示方法。针对文本分类任务构建以任务特征为导向的语义空间：首先根据统计信息选取不同类别文本的重要词汇构建类别词汇集合；然后在向量空间约束不同类别特征词汇之间具有清晰的分类边界，并调整向量空间的词汇分布。通过联合训练模型，实现将词汇的任务特征嵌入语义向量空间，从而能够更好地支持文本分类任务。 4．在机器阅读理解任务中，如何学习问题—文本的多粒度语义表示 在自然语言处理领域，语义表示方法是用于支持文本相关任务的。机器阅读理解验证机器是否能理解文本语义的典型任务，现有的预训练语言模型对该任务效果的提升显著表明语义表示技术对自然语言处理任务的重要性。本书以机器阅读理解作为语义表示的验证任务。机器阅读理解任务是自然语言处理领域的典型应用，文本的语义表示效果直接影响任务效果。现有的预训练语言模型往往直接对问题-文本进行拼接，先学习语义特征表示，然后预测答案在文本中的位置。然而机器阅读理解任务需要先在不同粒度上判断文本是否与问题相关才能更准确地选择答案。针对现有方法无法表示不同粒度问题和文本语义特征的问题，本书研究如何对问题-文本进行多粒度语义特征表示，用于不同粒度的语义匹配，辅助模型抽取正确答案。 本书共分9个章节，各个章节内容安排如下。 第1章绪论，介绍了语义表示学习的研究背景和研究意义，简要介绍了国内外相关工作，以及本书的研究内容和组织结构。 第2章介绍了语义表示学习的基础信息，对现有的语义表示学习技术和应用进行了系统介绍，为后续的研究进行了铺垫。 第3章介绍了分布表示方法，对基于聚类、矩阵分解和神经网络的词向量表示方法进行详细阐述、比较。 第4章介绍了预训练语言模型的语义表示方法，对目前主流的预训练语言模型进行了详细介绍、对比。 第5章介绍了增强关联模式的语义向量化表示方法，分析了如何将关联模式信息引入语义表示，提升文本语义表示的能力。 第6章介绍了基于知识的文本语义向量化表示，阐述了如何将结构化的知识库引入语义表示，提升文本语义表示的能力。 第7章介绍了文本分类中任务导向的语义表示方法，通过在向量空间刻画词汇的类别属性，更好地支持文本分类任务。 第8章是面向机器阅读理解的多粒度语义表示方法，研究如何在预训练语言模型中对问题和文本进行多粒度语义特征表示，辅助阅读理解模型抽取正确答案。 第9章对本书的整体工作进行了总结与分析，并对下一步研究工作进行了展望。

第1章 绪论 1 1.1 研究背景及意义 1 1.2 基本定义及问题描述 3 第2章 语义表示学习的基础信息 6 2.1 发展历史 6 2.2 实际应用 8 第3章 分布表示方法 12 3.1 概述 12 3.2 基于矩阵分解的方法 15 3.3 基于神经网络的方法 19 3.4 方法总结与对比 26 第4章 预训练语言模型 27 4.1 ELMo模型 27 4.2 GPT模型 28 4.3 BERT模型 29 4.4 RoBERTa模型 31 4.5 XLNet模型 32 4.6 方法总结与对比 33 第5章 增强关联模式的语义表示方法 35 5.1 引言 35 5.2 相关工作 37 5.3 预备知识 39 5.3.1 基于上下文信息的语义表示模型 39 5.3.2 关联模式挖掘 40 5.4 增强关联模式的语义表示模型 41 5.4.1 基于CBOW的APWE模型 42 5.4.2 基于Skip-gram的APWE模型 43 5.5 实验 44 5.5.1 对比方法 45 5.5.2 实验I：文本分类 45 5.5.3 实验II：查询词扩展 48 5.5.4 参数分析 51 5.5.5 实例分析 52 5.6 本章小结 53 第6章 基于知识的语义向量化表示 55 6.1 引言 55 6.2 相关工作 57 6.2.1 知识库表示 57 6.2.2 知识与文本联合表示 59 6.3 基于语义结构的语义表示模型 60 6.3.1 语义结构定义 60 6.3.2 SENSE模型 61 6.4 实验 63 6.4.1 对比方法 64 6.4.2 参数设置 65 6.4.3 任务I：词相似度测量 66 6.4.4 任务II：词汇类比推理 67 6.4.5 任务III：文本分类 69 6.4.6 任务IV：查询词扩展 71 6.5 本章小结 73 第7章 文本分类中任务导向的语义表示方法 74 7.1 引言 74 7.2 相关工作 76 7.3 任务导向的语义表示模型 78 7.3.1 语义特征表示 78 7.3.2 任务特征表示 78 7.3.3 联合表示模型及优化 80 7.4 实验 80 7.4.1 数据集 80 7.4.2 对比方法 82 7.4.3 实验参数设置 82 7.4.4 整体评测效果 84 7.5 实例分析 87 7.6 本章小结 89 第8章 文本语义向量化表示在机器阅读理解任务中的应用 90 8.1 引言 90 8.2 机器阅读理解 93 8.3 机器阅读理解基础方法 95 8.4 多粒度语义匹配的MGRC模型 96 8.4.1 多粒度语义表示 96 8.4.2 多粒度语义匹配 99 8.4.3 联合模型及其优化 103 8.5 实验 103 8.5.1 数据集 104 8.5.2 评测指标及对比方法 105 8.5.3 整体性能评测 106 8.5.4 参数分析 109 8.5.5 模块有效性验证 109 8.5.6 实例分析 113 8.6 本章小结 115 第9章 总结与展望 116 9.1 本书总结 116 9.2 未来研究方向展望 117 参考文献 119