继分享了一系列词向量相关的paper之后，今天分享一篇句子向量的文章，Distributed Representations of Sentences and Documents，作者是来自Google的Quoc Le和Tomas Mikolov，后者也是Word2Vec的作者。

用低维向量表示了word之后，接下来要挑战地就是表示句子和段落了。传统的表示句子的方式是用词袋模型，每个句子都可以写成一个特别大维度的向量，绝大多数是0，不仅没有考虑词序的影响，而且还无法表达语义信息。本文沿用了Word2Vec的思想，提出了一种无监督模型，将变长的句子或段落表示成固定长度的向量。不仅在一定上下文范围内考虑了词序，而且非常好地表征了语义信息。

首先简单回顾下word2vec的cbow模型架构图：

给定上下文the cat sat三个词来预测单词on。

与cbow模型类似，本文提出了PV-DM（Distributed Memory Model of Paragraph Vectors），如下图：

不同的地方在于，输入中多了一个paragraph vector，可以看做是一个word vector，作用是用来记忆当前上下文所缺失的信息，或者说表征了该段落的主题。这里，所有的词向量在所有段落中都是共用的，而paragraph vector只在当前paragraph中做训练时才相同。后面的过程与word2vec无异。

topic也好，memory也罢，感觉更像是一种刻意的说辞，本质上就是一个word，只是这个word唯一代表了这个paragraph，丰富了context vector。

另外一种模型，叫做PV-DBOW（Distributed Bag of Words version of Paragraph Vector），如下图：

看起来和word2vec的skip-gram模型很像。

用PV-DM训练出的向量有不错的效果，但在实验中采用了两种模型分别计算出的向量组合作为最终的paragraph vector，效果会更佳。在一些情感分类的问题上进行了测试，得到了不错的效果。

本文的意义在于提出了一个无监督的paragraph向量表示模型，无监督的意义非常重大。有了paragraph级别的高效表示模型之后，解决类似于句子分类，检索，问答系统，文本摘要等各种问题都会带来极大地帮助。

来源：paperweekly