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词向量的可变性及其影响

1. 引言

词向量（word embeddings）是自然语言处理（NLP）中用于表示单词语义的核心技术。它们通过将单词映射到高维向量空间，使得相似的单词在空间中具有接近的表示。然而，即使使用相同的数据和模型，词向量的表示仍然可能发生变化，这种现象被称为词向量的可变性（variability of word embeddings）。

2. 词向量可变性的来源

即使在以下因素保持不变的情况下：

• 数据集：相同的文本语料库
• 模型：相同的训练算法（如 Word2Vec、GloVe、FastText）
• 学习方法：相同的超参数和优化方式
• 推理方法：相同的计算方式

词向量仍可能有所不同。这种可变性主要来自：

1. 随机初始化（Random Initialization）
   • 词向量在训练开始时的权重是随机初始化的，不同的初始化可能导致最终的词向量有所不同。
2. 负采样（Negative Sampling）
   • Word2Vec 及类似模型在训练时使用负采样，这一过程涉及随机选择的负例，导致不同的训练可能生成不同的结果。
3. 批处理顺序（Mini-batch Order）
   • 在随机梯度下降（SGD）或 Adam 优化器中，数据的顺序会影响参数更新的路径，从而影响最终的词向量。

3. 如何衡量词向量的可变性

我们通常使用**最近邻一致性（Nearest Neighbor Consistency）**来评估同一单词在不同训练运行中的稳定性。

3.1 最近邻一致性

对于一个单词 w：

• 训练两个不同版本的词向量（V1 和 V2）。
• 对比在 V1 和 V2 中，w 的 k 近邻单词（top-k nearest neighbors）。
• 计算 V1 和 V2 之间的近邻重叠度。

公式：
$$\text{Overlap}(w)=\frac{|N{N}_k(w,V1)\cap N{N}_k(w,V2)|}{k}$$
其中：

• $$N{N}_k(w,V1)$$

  表示单词 w 在 V1 词向量中的前 k 个最近邻单词集合。

如果重叠度较高，则词向量表示较稳定；如果重叠度较低，则表示同一个单词在不同的训练过程中表现出了较大的变化。

3.2 余弦相似度变化

$$\text{Sim}(w)=\cos ({\mathbf{v}}_w^{V1},{\mathbf{v}}_w^{V2})$$

其中：

• $${\mathbf{v}}_w^{V1}$$

  $${\mathbf{v}}_w^{V2}$$

  是单词 w 在两个训练版本中的词向量。

• 计算它们的余弦相似度，以衡量同一单词在两个不同训练版本中的相似程度。

4. 词向量可变性的影响

4.1 对 NLP 任务的影响

• 信息检索（Information Retrieval）
  不稳定的词向量可能导致相似性搜索结果的不一致，影响文档排名和推荐系统。
• 机器翻译（Machine Translation）
  词向量的变化可能影响翻译模型对单词之间关系的学习，导致翻译质量下降。
• 情感分析（Sentiment Analysis）
  词向量的变化可能改变某些单词的情感极性，影响模型的预测结果。

4.2 解决方案

1. 固定随机种子（Fix Random Seed）
   在模型训练时固定随机种子，以减少不同运行之间的随机性带来的影响。
2. 对齐词向量（Procrustes Alignment）
   • 训练多个版本的词向量后，通过 Procrustes 变换对齐它们，以减少不同训练结果的偏差。
3. 使用预训练模型（Pre-trained Embeddings）
   采用预训练的词向量（如 GloVe、FastText），避免因训练过程的变化而引入不稳定性。
4. 降维分析（Dimensionality Reduction）
   通过 PCA、t-SNE 或 UMAP 观察词向量空间结构，确保相似单词的局部几何结构稳定。

同时，低频词更容易受影响