引言

Siamese CBOW，来自Tom Kenter等的于2016年发的论文：Siamese CBOW: Optimizing Word Embeddings for Sentence Representations
作者提到，当前的很多句向量的表示方法都是简单的用词向量的加和平均，这种方法表现出一定的有效性，但是并没有针对特定任务的句向量进行优化的方法。
因此本文提出一种训练句向量的方法，借鉴于CBOW模型，采用目标句子的上下文句来预测当前句子。

数据源

采用Toronto Book Corpus，包括了七千多万句已经预处理好的句子，从前到后为连贯的句子。需要考虑的是不同的段落间，句子可能存在一定的不连贯，但在这种规模的数据量下，也可以忽略。

模型

模型结构如下：

Input

对于每个目标句子，考虑其前后两个句子作为正例，同时随机抽取一定量的样本，比如2个，作为负例。这里的token粒度为word级别，处理成相应形式输入，即[sentence，pre-sentence，post-sentence，neg-sentence，neg-sentence]

Embedding Layer

对于输入句子，通过初始化的Embeding层查找，分别得到其相应的Embeding Matrix W，将相应的Matrxi进行加和平均得到句子的句向量。

Cosine Layer

分别计算sentence与其余句子之前的cosine相似度作为句子间的相似度。

Prediction Layer

直接将上述相似度作为输入，通过softmax计算最终的输出，如下：

其中$s_x ^\theta$sxθ​代表句子$s$s基于当前模型参数$\theta$θ的句向量，对于当前模型，假设输入正例集合为$S_+$S+​，负例集合为$S_-$S−​，那么输出期望为以下形式：

Loss Function

则，损失函数使用categorical cross-entropy，如下形式：

其中$p(s_i, s_j)$p(si​,sj​)为期望概率，而$p_\theta(s_i, s_j)$pθ​(si​,sj​)则为预测概率。

结果

作者在20个数据集上进行对比，同时建立了baselinse任务，发现在大多数任务上都比baselinse有了提升：

后续还对相关的参数进行了分析，详细请看原论文。

结论

构建了一个新方法做句向量的表示，方法简单有效，同时可简单改造用于其他类型数据，比如相似句判别。

参考

1、Siamese CBOW: Optimizing Word Embeddings for Sentence Representations