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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
理解词嵌入与句子嵌入：语义表示的演进
在自然语言处理（NLP）的深度学习时代，文本表示是至关重要的一步。我们如何将人类语言转换成机器可以理解的数值向量呢？长期以来，词嵌入（Word Embeddings）如Word2Vec和GloVe占据了主导地位。然而，随着技术的发展，句子嵌入（Sentence Embeddings）正变得越来越重要。本文将深入探讨词嵌入和句子嵌入的区别，以及我们应该在何时选择后者。
在本文中，您将了解到：
- 词嵌入（Word Embeddings）的局限性。
- 句子嵌入（Sentence Embeddings）的优势。
- 何时使用词嵌入，何时使用句子嵌入的实用指南。
词嵌入的局限性：上下文缺失
词嵌入是NLP领域的一项基础技术，它将每个单词映射到一个固定维度的向量空间中。这些向量捕捉了单词的语义信息，使得语义相似的词（如“国王”和“女王”）在向量空间中彼此靠近。
1. 向量表示固定
词嵌入最大的局限在于，它们为每个词提供了一个单一的、上下文无关的向量表示。例如，无论“bank”这个词出现在“river bank”（河岸）还是“money bank”（银行）中，它都只有一个向量。
对于深度学习模型来说，这种固定表示会丢失重要的上下文信息。现代的Transformer模型（如BERT）通过上下文嵌入解决了这个问题，但当我们谈论传统的词嵌入（如Word2Vec）时，上下文缺失是一个核心问题。
2. 组合成句子向量的挑战
当我们想要表示一个整个句子时，通常的做法是对句子中所有单词的向量进行某种形式的聚合，例如求平均值（Averaging）。
平均操作虽然简单有效，但存在明显缺陷：
- 忽略词序：句子中词语的顺序被完全丢弃了。
- 信息丢失：重要的词语权重不均，例如，一些停用词（如“the”、“a”）可能会不合理地影响整体句子的平均向量。
因此，基于词嵌入平均而得到的句子向量在捕捉复杂语义方面表现不佳。
句子嵌入的崛起：捕捉整体语义
句子嵌入（Sentence Embeddings）旨在直接为整个句子（或段落）生成一个固定长度的向量表示，该向量应能代表句子的整体语义。
1. 捕获句子级别的语义
句子嵌入模型（通常基于更复杂的预训练模型，如Sentence-BERT）在训练时就被设计用来确保语义相似的句子在向量空间中彼此接近。它们成功地解决了词嵌入平均所带来的问题。
例如，两个使用不同词语但表达相同意思的句子，在句子嵌入空间中的距离会非常小。
2. 应用场景的提升
句子嵌入使得执行高级NLP任务变得更加直接和高效：
- 语义相似度搜索：快速查找与查询句意思最接近的文档或句子。
- 聚类与分类：将语义相近的句子分到同一簇或同一类别中。
- 信息检索：通过计算查询和文档嵌入的余弦相似度，提高检索精度。
何时使用句子嵌入而非词嵌入？
选择哪种嵌入方式，主要取决于您希望模型关注的粒度级别：是关注单个词的含义，还是关注整个语句的意图。
场景 1：关注句子级别的任务（推荐使用句子嵌入）
如果您的任务本质上是关于句子、段落或文档之间的比较，那么句子嵌入是更优的选择。例如：
- 问答系统（QA）：判断哪个答案最能回应问题。
- 文本蕴含（NLI）：判断一个句子是否能从另一个句子中推导出来。
- 文档摘要的相似性评估：比较摘要和原文的语义匹配度。
- 去重/文本匹配：识别重复或高度相似的文本。
场景 2：关注词汇级别的任务（推荐使用词嵌入）
如果任务需要模型理解单个词语的特定上下文或词性，传统的上下文词嵌入（如来自BERT的输出）或词嵌入（如Word2Vec）可能更合适：
- 命名实体识别（NER）：识别文本中的人名、地名、组织名等特定实体。
- 词性标注（PoS Tagging）：确定每个词的词性。
- 词义消歧（WSD）：根据上下文确定多义词的准确含义。
总结对比
下表总结了两种嵌入方法的关键区别：
| 特征 | 词嵌入 (Word Embeddings) | 句子嵌入 (Sentence Embeddings) |
|---|---|---|
| 表示粒度 | 单个词汇 | 整个句子或段落 |
| 上下文处理 | 固定（传统方法），或依赖模型（如BERT） | 天然地捕捉整体上下文 |
| 表示生成方式 | 直接查表（Word2Vec/GloVe）或基于上下文生成 | 通常通过复杂模型（如SBERT）聚合生成 |
| 主要应用 | NER, POS Tagging, 词法分析 | 语义搜索, 文本相似度, 聚类 |
结论
词嵌入是NLP的基础，但它们在表示句子整体语义方面的能力有限。句子嵌入，特别是通过像Sentence-BERT这样的现代模型生成的，为处理句子级别的相似性和比较任务提供了强大的、语义丰富的向量表示。
在实践中，如果您需要比较句子间的“含义”，请果断选择句子嵌入。如果您专注于单词级别的信息抽取或分类，词嵌入或上下文词向量仍然是有效且高效的选择。
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