文本表示
文本表示是自然语言处理任务中一项基础任务，一个好的文本表示对下游的任务效果有非常关键的决定作用，最常见的如文本聚类、分类等。
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概论
如何描述一个句子，其实可以从两个方面进行思考，第一个是进行表示句子是由词序列构成的，那么句子的表示自然可以由构成该句子的次序列表示; 在一个是句子是篇章的构成元素，那么句子也可以由篇章中句子的环境进行表示，这里应用的常识是信息的局部性。 -
传统表示方法
这里的传统表示方法是针对目前正火的深度学习浪潮而言的。
（1）文本的字符表示，直接用句子的词、或者词的ngram信息进行表示。缺点是非数字不能数学计算只能匹配，词的相似性也只能依靠外部词典进行表示。
（2）文本的数量表示，如one-hot、tf-idf等表示，带有了一定量的统计信息，表示效果有所改善，并且表示有数学表示可以通过距离公式进行相似性计算，缺点是向量稀疏占用空间大，词的相似无法很好的刻画。
（3）局部哈希算法，感觉使用于中等长度的句子，太长和太短都不太好，对句法和次序敏感。
（4）doc2vec，gensim包里面就有，有LSI和doc2vec两种方式，LSI主要依靠数据降维，解释性不太好，模型也不小。doc2vec对集外数据不敏感。 -
基于深度学习的句子表示
深度学习的句子向量表示一般和任务相关，如分类生成等。
（1）skip-thought：借助生成模型，用该句子的表示去生成其上下文，因为再常识中拥有相似上下文的句子其语义也是相似的，对文本的结构依赖就相对弱了一些。但是在实验中发现尾词对其表示影响较大。
（2）quick-thought：借助的是一个分类模型，依赖的常识是相邻的句子语义相关性要比不相邻的句子要大。实验发现其结果不是很稳定，有些句子会比较离谱，可能和训练数据有关系。说道了分类，感觉原理上和语义匹配模型DSSM神似啊。也就是说分类本质上是一个空间映射的问题，当分类标签为句子语义的时候，那么在分类任务的下游任务去除，其编码表示就可以是语义表示。类别太粗是不行的。 -
基于语言模型的句子表示
（1）bert：这个是真火，用到了词之间的相关和句子之间的相关。还如：ELMo、GPT等。这这里就不展开了，语言模型需要海量的训练语料，高性能的计算资源，不是普通晚间可以玩得起的。