句向量 Sentence Embedding
摘要
本文主要对句向量的发展和relate work介绍一下，可以看作一个简单的综述内容，句向量在NLP中有着很重要的作用，同时在许多NLP实际任务中会类似得到word embedding一样得到中间产物句向量 sentence embedding。下面将从最开始的dec2vec，以及word embedding组合的到的句向量分析，到sentence bert，以及bert-flow，bert-whitening，到最近的对比学习得到的句向量 SimCSE（EMNLP 2021，SimSCD(ACL 2022) 进行分析比较，
句向量概念类似于词向量，就是把句子语义投影到一个n维向量空间上。
句向量应用场景
我们研究任何东西都会有motivation，不会为了论文而研究，句向量的应用场景一般有语义检索，文本聚类，文本分类，除了这些直接的应用场景外，在其他NLP任务中，中间产物句向量的好坏，很大程度会影响任务结果的好坏，比如seq2seq任务中的中间语义向量c，长文本NLP任务对多个句向量再进行attention，选择重要句子，对把握整篇长文本NLU和NLG也很重要。
句向量经典论文方法
前bert时代
在ngram，word2vec，glove构造出word embedding后，那sentence embedding就可以之间表现为多个word embedding的累加，平均等操作处理。但由于其对word在sentence中的位置没有清晰表示，导致sentence embedding效果较差。
tf-idf
使用tf-idf权重对特征词进行加权表示句子向量
doc2vec
类似word2vec，可以分为PV-DM和PV-DBDW两种方式
- PV-DM 使用初始化CLS向量和滑动窗口中其他词预测其中一个token，然后根据预测出的token，使用average embedding来更新句向量CLS，不断迭代，在inference时，不更新word embedding和softmax的weight，只通过迭代来获得句向量CLS
- PV-DBDW仅使用初始化句向量随机预测段落中一个token，然后更新句向量，不断迭代更新CLS。
doc2vec目前在gensim中集成
简单示例代码链接 zhangxs131/sentence_embedding (github.com)
bert时代
bert为首的MLM，LM等基于词的预训练模型，主要得到更好上下文的语义表示，但由于预训练策略针对填词和预测词的，故对生成句子向量，会有各向异性等问题。
CLS向量
bert模型中直接使用每个词都attention到的CLS向量表示，即可用于表示句子向量，也是目前一般中最常用的方法。
pooling
对bert中word embedding进行池化，联结得到句向量。
sentence-bert
sentence-bert就是简单修改bert，不同长度的文本获得同一长度的句向量，通过对比实验，对比CLS-pooling，average-pooling，max-pooling，然后基于bert在三个训练目
- 使用u，v，|u-v|进行softmax分类
- 直接对u，v句向量进行求cos相似度
- 增加锚定句a，三个句子作为输入，正例距离近，反例距离远的训练目标
最后才bert，roberta基础上实验，在STS数据集上mean-pooling效果好些
句向量后处理
bert向量表示存在的问题
- 各向异性
针对bert得到向量表达具有各向异性的问题（向量分布不均匀，充斥在一个狭窄锥形空间内），因此直接使用bert encode得到句子表示进行cos或dot是无法很好衡量出两个句子相似度的，因为bert向量不是基于一个标准正交基得到的。
- 分布不均匀，低频词稀疏，高频词紧密
在bert得到向量的锥形区域内，高频词在头部，低频词在尾部，高频词和低频词之间的语义相似度计算困难，影响向量对句子的表达。
bert-flow
针对上述问题，打算将setence embedding向量，进行变换transfrom，使得向量分布形成高斯分布，即在bert后加一个后处理过程，通过训练得到这一transform过程模型
bert-whitening
与bert-flow类似，考虑针对sentence embedding进行向量转换，直接进行一个白化操作，来矫正向量空间分布。
为了达到与bert-flow相同效果，我们知道正态分布均值为0，协方差矩阵为单位阵，那么我们执行变换
也就是白化操作。
其中均值 
协方差矩阵 ：
根据协方差矩阵得到变换矩阵W，简化了flow模型，并提高了效果。
SimCSE
SimCSE作为21年EMNLP的一篇论文，很有借鉴加载，主要思路是模型中dropout作为一个embedding扰动器，来实现数据增强，两个带有dropout相同encoder后得到的嵌入表示作为正样本对来进行对比学习，为后面Rdropout等灵活使用dropout的模型提供灵感。
SCD
SCD: Self-Contrastive Decorrelation for Sentence Embeddings, 这是ACL22的一篇论文，在我上一篇博客中主要进行了讲解。作者主要思路使用dropout rate高的向量表示来构造负样本对，同时结合类似bert-flow，bert-whitening进行去相关的后处理操作，这两个目标联合构成的损失函数作为训练目标，达到了不错的效果。
总结
目前句向量表示，为了达到各向同性而进行的向量变换，和为了解决对比训练过程正负样本对问题，而继续努力，未来工作希望有更多发展。