自然語言表示學習：文本語義向量化表示研究與應用
文本語義向量化表示是指將自然語言編碼為計算機可處理的、蘊含語義特征的向量的過程。在人工智能領域中，語義表示學習是實現機器理解自然語言的第一步，是機器處理文本數據和完成各種自然語言處理任務的基礎，其性能的優劣直接影響下游任務的效果。因此，語義表示學習具有重要的研究意義和實用價值。本文梳理了文本語義向量化表示的基礎理論，詳細介紹了分布式表示方式、融合知識表示方法、任務導向的表示方法和預訓練語言模型等典型方法，并以機器閱讀理解任務為例，介紹了文本語義向量化表示在自然語言處理領域的實際應用。最后本文對文本語言向量化表示進行了總結和未來研究方向展望。
·6.5萬字
