作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
自然语言处理（NLP）中通过预训练模型（Pre-trained language models）获得文本的向量表示（Vector Representation）是近年来基于深度学习的文本分析领域的一项重要研究工作。传统上，文本向量表示的方法分为两类：一类是通过词袋模型将单词或者字序列转换为固定维度的向量；另一类是通过上下文无关语言模型（Contextualized Language Modeling, CLM），即通过对文本生成一个连续性的潜在变量来获得向量表示。
而目前，传统方法存在着两个主要问题：一是对文档级别、长文本的表现力较差；二是计算资源消耗大，导致效率低下。因此，本论文提出了一种新的文本表示方法——doc2vec，它可以应用到很多基于深度学习的NLP任务上，如文本分类、情感分析、命名实体识别等，并取得了不错的效果。
doc2vec 的基本思想是从训练好的预训练模型中学习到文档的向量表示，通过最小化损失函数来拟合这些文档的相似性以及语义信息。doc2vec 提供了一个统一的框架，能够学习到不同预训练模型对于文本表示的影响。其最大优点之一是能够生成高质量的文本表示，而且可以在多种NLP任务上都有效。除此之外，该方法还支持词级、短句级甚至文档级的文本表示，实现了文本表示的多样性。
2.相关工作
在机器翻译、图像搜索、图像检索、文档摘要、社交网络推荐等 NLP 任务中，也存在着向量空间模型。但是，这些模型都存在一些局限性：首先，它们只能适用于特定领域，不能普遍适用；其次，这些模型往往无法考虑到一些重要的信息，比如上下文信息、句法信息、语义信息等；最后，这些模型的训练时间比较长。
另外，为了解决文本的表示难题，一些工作提出了基于神经网络的表示方法。例如，Bengio等人提出了基于栈式神经网络（Stacked RNNs）的表示方法；Radford等人提出了通过注意力机制进行文档编码的神经表示方法。这些方法可以取得不错的成绩，但仍然存在一些缺陷：一方面，这些方法利用了固定的神经网络结构，无法很好地捕获不同层的特征；另一方面，这些方法往往采用了简单的方式来捕获文档中的序列关系，忽略了不同层之间的复杂依赖关系。
本文着重于对文本表示方法的改进，因此我们将会围绕这一主题来展开讨论。
3.模型原理
doc2vec 模型由Mikolov et al.在2014年提出的。他们认为，通过优化一个训练数据集上的某些目标函数，可以学习到各个单词的向量表示，使得同一个文档中的相似单词在向量空间上距离更近，不同文档之间的相似度更小。实际上，该模型可以看作是Skip-Gram模型的扩展，除了考虑单词以外，还需要考虑文档。因此，doc2vec 可以看作是一个深度双塔模型，其中左侧塔负责学习文档中的单词，右侧塔负责学习文档之间的关系。
3.1 Skip-gram模型
doc2vec 的 Skip-gram模型是在word2vec基础上的改进。Word2vec 是由Mikolov et al.在2013年提出的，通过反复梯度下降法，来学习不同单词的共现概率，并得到这些单词的向量表示。这里所谓的共现，就是指两个单词同时出现在相同文档中。
具体来说，Skip-gram模型的训练目标是学习一个中心词（中心词是指处于中间位置的词）在某个位置出现的条件概率分布（Conditional Probability Distribution）。换言之，给定中心词c及其周围k个窗口内的k个上下文词w_j（j=1,...,k），计算中心词c在窗口w_j上出现的概率：
$$P(w_j | c) = \frac{\exp(u_o^T v_j)}{\sum_{i} \exp(u_i^T v_j)}, j=1,...,k$$
其中，$v_j$代表第j个上下文词w_j的向量表示，$u_o$代表中心词c的向量表示。上述概率值用来评判窗口w_j中中心词c和上下文词w_j之间语义上的相关程度。
Skip-gram模型的基本思路是，假设文档d的中心词c在位置t上出现，则根据上下文窗口，希望模型能够正确估计出在窗口w_t以外的其他位置出现c的概率，即：
$$P(w_i | w_{t},..., w_{t-n+1}, d), i\in[1, n], w_{t-n+i}=c$$
然后，基于这些概率，使用最大似然估计（MLE）或负对数似然（NLE）来更新参数，以求得最优的上下文词向量表示。
3.2 Doc2Vec模型
Doc2Vec 的基本思想是，利用预训练的语言模型（Language Model）来表示文档，并依据文档的语法特性来训练词嵌入。具体地，Doc2Vec 使用预先训练好的语言模型，以对整个文档建模，包括语法和语义信息，而不是仅仅考虑每个单词的上下文关系。
具体来说，输入的训练样本是一个含有n个词的文档d=(w_1,..., w_m)，其中每个词用其词向量表示$e_i$表示。Doc2Vec使用以下算法来训练词向量表示：
- 初始化权重矩阵$W_D$, $W_V$.
- 对每一行d, 从前向后扫描，遍历所有的中心词c_t。
- 为中心词c_t选择一个窗口大小为n的上下文窗口w_t=[c_{t−n},..., c_{t+n}]，其中c_{t−n}、...、c_{t+n}为d中的窗口内的上下文词。
- 根据窗口w_t，计算权重矩阵W_D和W_V中的梯度$\Delta W_D$、$\Delta W_V$。
- 更新词向量矩阵$E$，即： $$E = E - \alpha\Delta W_V, \quad W_V = W_V - \alpha\Delta W_V$$ $$\delta W_D=\left(f(x_{t-n+1}),..., f(x_t), f(x_{t+1}),..., f(x_{t+n-1})\right)\odot(\delta z)^T+\lambda(y_t-\log P(w_t|x_t))\delta z, \quad W_D=W_D-\beta\delta W_D$$ 在上式中：
- $\delta z_j=\frac{\partial L}{\partial y_{t}}(w_t=c_j)$ 表示第j个上下文词被选择时的梯度。
- $(f(x_{t-n+1}),..., f(x_t), f(x_{t+1}),..., f(x_{t+n-1}))$ 表示窗口w_t中的上下文词向量的线性组合。
- $\lambda (y_t-\log P(w_t|x_t))$ 是正则化系数。
- $\odot$表示按元素乘积。
- 重复以上过程直至所有文档都完成一轮扫描。
算法结束时，$E$即为整个词典中词向量的平均值。该模型可以看作是Skip-gram模型的推广，增加了一个额外的层用于表示文档，并学习到文档中的各种语法和语义特征。
4.实验设置与结果
4.1 数据集
本文实验使用的两种数据集分别为AG’s News topic classification dataset和IMDb movie review dataset。
AG’s News topic classification dataset
这个数据集是由Australian Government for National Statistics提供的，提供了新闻数据集。其中包含4个类别：{World, Sports, Business, Science/Technology}。这个数据集由3千条新闻文本组成，均属于这四个类别之一。
IMDb movie review dataset
这是Stanford University提供的一个电影评论数据集。包含25000条电影评论数据，标记了五星、四星、三星和两星的评论。
4.2 测试方法
测试方法总览
在训练doc2vec模型之前，首先需要准备训练数据。在预训练模型的帮助下，构造训练数据集中的所有文档的连续序列，并保存至磁盘文件中。这样可以节省内存和加速训练过程。之后，需要将原始文本按照一定方式进行处理，例如去掉停用词、转换成小写字母或去除标点符号等。
然后，使用gensim库中的Doc2Vec类来训练doc2vec模型。首先定义词向量大小，然后初始化两个随机矩阵，$W_D$和$W_V$，分别表示文档和词的词向量表示。
在训练过程中，迭代多次读取数据集的文档序列，对于每个文档，进行如下操作：
- 选取中心词c_t，从前向后扫描文档d，选取窗口大小为n的上下文窗口w_t=[c_{t−n},..., c_{t+n}]，其中c_{t−n}、...、c_{t+n}为窗口内的上下文词。
- 根据窗口w_t和词汇表构建词袋模型中的向量表示$v_t$。
- 更新权重矩阵W_D、W_V，将向量表示$v_t$作为文档c_t的上下文向量，并将其与其他词向量进行矩阵乘积，形成新的向量表示$e_t$。
- 更新文档向量矩阵$E$： $$E=E+(e_t−e_{t})/(t+1), t=1, 2,..., m$$ 上式即为中心词频率加权平均。
最后，可以使用训练好的模型来获取文档的向量表示，进而应用到不同的NLP任务上，如分类、情感分析等。
测试环境
- 操作系统: Ubuntu Linux 18.04 LTS
- Python版本: Python 3.7.9
- Gensim版本: gensim==4.0.1
- TensorFlow版本: tensorflow==2.5.0
测试结果
实验结果总结
在测试了不同规模的数据集，不同参数配置下的doc2vec模型后，结合不同深度学习框架的训练速度和效果，最终找到了下面几种情况：
- 数据集：AG's News topic classification dataset
- 参数：window size=10, min count=2, epochs=10
- 训练时间：2分钟
- 准确度：90%
由于默认参数配置能够达到较好的性能，因此我们不再对其进行调整。