本文介绍了word2vec作者的一篇计算sentence vector的论文，在文本分类、文本向量表示中有着很好的应用。
需先深入了解word2vec的原理，语言结构：skip-gram,CBOW；优化方法：加速softmax (negative sampling和hierarchical softmax)

paper:

Distributed Representations of Sentences and Documents https://arxiv.org/abs/1405.4053

by mikolov (word2vec作者)

Bag-of-words

传统sentence embedding做法：Bag-of-words，即将sentence中每个vector的one-hot vector进行求和

缺点：

1. 忽略了句子的词序

比如 下面两句话

this movie is good,but I do not like it
this movie is not good, but I do like it

是完全一样的vector,在情感上却不同（注意，对一个句子中的词的词向量直接求sum或average，那么前面两句同样是一样的vector，区分不出来词序）

因此加入了 bag-of-ngrams.考虑了词序，比如 2-gram， is_good, not_good 为一个单词， not_like,do_like 也为一个单词，因此能区分上面两句。但是为了建模更大的上下文关系，选取很大的n会让训练参数过多，同时模型泛化能力会变差。

2. 维度太高+vector稀疏

sentence的维度 = unique word的个数，因此向量维度非常高。

3. 缺失语义性

每个单词都为 one-hot ，全部正交

更好的做法：

1.对句子中的word 的vector进行加权求和，来表示句子，但是同样丢失了order的信息（可以把n-gram同样求embedding之后对n-gram也进行加权？一定程度上解决order的问题）

2.构造一颗语法树，对里面word的vector进行concat

Paper中的做法：

method 1. Paragraph Vector: A distributed memory model (PV-DM)

借鉴word2vec，把文章单独赋予一个vector，每一次用文章的vector + 前k个单词的vector 拼接（文章与单词vector可以不同） or 平均（文章与单词vector必须相同？）后去预测下一个词。

PV-DM.jpg

预测结构如图，和word2vec里的CBOW类似。
如此迭代训练，可以得到文章的vector，这样对于已有的文章embedding，可以很容易的使用类似LR，Kmeans的方法做分类或聚类。

预测阶段/得到一个新文章的vector：

显然，训练阶段得到的embedding只有已经训练过的文章的vector。

那么对于一篇新的文章怎么得到他的embedding？

此时固定住已经训练好的word的vector,同样用上图的结果，加入该新文章的vector（随机初始化）进行训练（基于SGD），可以得到新的文章的vector

method 2. Paragraph vector without word ordering: Distributed bag of words (PV-DBOW)

PV-DBOW

直接拿doc的embedding去预测词

相当于对每一个doc做(doc, doc(word)) 的skip-gram，这样自然也可以训练学习到doc的embedding

结果：

通常方法1的vector已经能很好的实现任务，但在experiment中，paper中使用 method1 和method2结合的方法，即把两个vector进行concat

Experiment：

在多个任务上能取得 state-of-the art

工具

强烈推荐facebook research的文本表示与分类工具fasttext。基于C++的多线程实现，速度很快且方便，几句简单的命令行就可以实现词向量与文本分类，一千万行语料做一万分类大概在3分钟左右。代码在github上下载，make后即可使用

无监督学习:

./fasttext skip-gram 或 ./fasttext cbow
可以学习得到词向量（与google的word2vec工具一样，但是可以选择多轮迭代，同时fasttext使用了例如subword等改进来提升词向量的效果）

有监督学习:

./fasttext supervised
注意在类别数非常多（比如10000类）时，需要指定loss=ns / hs，即与word2vec一样使用negative sampling和hierarchical softmax对做多分类时的softmax进行加速。
训练完成后使用./fasttext print-sentence-vector命令即可以得到句子的向量（但是不确定是否是论文中的方法）

工作应用

1. 获取商品标题的vector计算基于标题的相似度(cos距离)
2. 使用标题对商品类目/产品词进行分类，效果也不错，能达到95%左右F1值的baseline