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从词向量到Transformer：NLP表示学习演进与BERT实践

顺德韭菜星·2026-08-02·阅读 65 GEO检测（免费）
词向量TransformerBERT
|难度：普通|阅读约 17 分钟

1. 从词向量到自注意力：NLP表示学习的演进之路

在自然语言处理领域，如何有效地表示文字信息一直是核心挑战。早期最简单的方法是one-hot编码，每个词用一个长度为词表大小的向量表示，其中只有对应词的位置为1，其余为0。假设中文词表有21128个字，"猫"可能表示为[0,0,...,1,...,0]。但这种表示存在两个明显缺陷：维度灾难（高维稀疏）和语义缺失（无法体现"猫"与"动物"的关系）。

词嵌入(Word Embedding)技术解决了这个问题。通过一个全连接层，我们将高维one-hot向量降维到密集的低维空间（如768维）。这个全连接层的权重矩阵本质上就是一个查找表，每一行对应一个词的嵌入向量。例如：

python复制embedding_layer = torch.nn.Linear(21128, 768)  # 词表大小21128，嵌入维度768
word_vector = embedding_layer(one_hot_input)   # 得到768维的词向量

这种表示的神奇之处在于，相似的词在嵌入空间中距离更近。通过在大规模语料上训练，模型会自动学习到"猫"和"狗"的向量夹角，比"猫"和"汽车"更小。但传统词嵌入有个致命缺陷——静态表示。同一个词在不同上下文总是相同向量，无法区分"苹果手机"和"吃苹果"中的"苹果"。

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2. 循环神经网络的困境与突破

为了解决一词多义问题，循环神经网络(RNN)被引入。RNN通过隐藏状态传递历史信息，理论上可以处理任意长度序列。当处理"我爱自然语言处理"时，模型对"爱"字的表示会考虑前面的"我"字。其计算过程可表示为：

code复制h_t = tanh(W_{ih} x_t + W_{hh} h_{t-1} + b_h)

其中h_t是当前时刻的隐藏状态，x_t是当前输入。

但RNN在实践中暴露了两个严重问题：

  1. 长程依赖衰减：当序列较长时，早期信息会逐渐稀释。就像"这个败家子把祖传的宝贝都卖了"这句话，RNN可能记住"卖"却忘了"败家子"这个关键主语。
  2. 并行化限制：必须严格按顺序计算，无法同时处理整个句子。处理100个词的句子需要100步计算。

长短期记忆网络(LSTM)通过精巧的门控机制部分缓解了这些问题。它包含三个关键门：

  • 输入门：控制新信息进入记忆单元
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