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原文链接：https://machinelearningmastery.com/why-and-when-to-use-sentence-embeddings-over-word-embeddings/
原文作者：Jason Brownlee
何时以及为何使用句嵌入替代词嵌入？
在自然语言处理（NLP）中，词嵌入（Word Embeddings）和句嵌入（Sentence Embeddings）是两种核心的表示方法，用于将文本转换为可供机器学习模型处理的数值向量。
词嵌入，例如Word2Vec、GloVe或FastText，为每个单词提供一个固定大小的向量表示。句嵌入则为整个句子或文档提供一个单一的向量表示。
词嵌入（Word Embeddings）的局限性
词嵌入的优势在于它们能够捕捉单词的语义和句法信息。然而，它们存在一个关键的局限性：它们对句子的整体含义的表示能力有限。
当使用词嵌入来表示句子时，通常的方法是将句子中所有单词的词嵌入向量进行平均（或求和）。这种简单聚合的方法存在以下问题：
- 信息丢失： 句子中不同单词的顺序和相对重要性信息在平均过程中可能会丢失。
- 缺乏上下文： 这种方法无法捕获句子中词与词之间的复杂交互和上下文依赖关系。
- 歧义性处理不佳： 对于同义词或一词多义的词，简单的平均可能无法准确反映句子在特定上下文中的含义。
例如，句子“The dog chased the cat”和“The cat chased the dog”在词嵌入平均后，它们的向量表示可能非常相似，尽管它们的含义截然相反。
句嵌入（Sentence Embeddings）的优势
句嵌入（如使用BERT、RoBERTa、或Sentence-BERT等模型生成的向量）旨在解决词嵌入的局限性，为整个句子提供一个更丰富、更具语义感知的向量表示。
句嵌入如何工作？
现代句嵌入模型通常基于大型预训练语言模型（如Transformer架构）。它们通过复杂的结构（如注意力机制）来理解输入句子中所有词语之间的关系，并生成一个能够捕捉句子整体语义的向量。
何时选择句嵌入？
当您的任务需要理解整个句子的含义、意图或上下文时，句嵌入是更好的选择。以下是需要使用句嵌入的常见场景：
1. 语义相似度匹配（Semantic Similarity）
这是句嵌入最常见的应用。如果您需要判断两个句子在含义上是否相似，而不是仅仅看它们是否包含相同的词语，句嵌入是理想的选择。例如，在问答系统或信息检索中，找到与用户查询语义最接近的文档。
2. 文本聚类与分类（Clustering and Classification）
当分类或聚类的依据是文本的整体主题或含义时，使用句嵌入作为特征输入通常比使用词嵌入的平均向量效果更好。
3. 句子检索（Sentence Retrieval）
在数据库中查找与查询句子在意义上最匹配的句子时，需要对整个句子进行编码，句嵌入是必需的。
4. 句子去重（Duplicate Sentence Detection）
识别意义相同但表述不同的句子，这在数据清洗和去重任务中非常重要。
什么时候仍然可以使用词嵌入？
尽管句嵌入功能强大，但在某些特定情况下，词嵌入或其变体（如词袋模型）仍然有其用武之地：
- 计算资源受限： 生成和存储句嵌入（尤其是基于大型Transformer模型）需要更多的计算资源和内存。如果资源非常有限，词嵌入可能更实际。
- 简单任务： 对于只需要识别特定关键词或短语的任务，而不是理解深层语义的任务，词嵌入可能足够且更高效。
- 基线模型： 在构建初始基线模型时，词嵌入提供了一个快速且易于实现的选择。
结论
总而言之，词嵌入擅长表示单个词汇的意义，但难以捕捉句子的整体上下文和语义。而句嵌入，特别是基于现代预训练模型（如SBERT）生成的向量，能够更全面地表示整个句子的含义，是进行高级语义理解任务的首选方法。
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