论文题目：Making Sense of Word Embeddings
相关源码：https://github.com/uhh-lt/sensegram
论文地址：https://arxiv.org/abs/1708.03390
简介
论文是2016年发表于ACL(Association for Computational Linguistics，自然语言处理顶会，一年召开一次，CCF等级/JCR分区：A类)的会议论文。
背景知识
论文介绍了一种简单有效的方法用于学习语义嵌入。文中方法既可以直接从语料库和字典学习，也可以根据已有的词向量数据通过自我网络聚类的方法归纳学习。它提升了下游应用的效果，与当时最好的模型效果类似。
词向量
- 预处理时将词映射成稠密向量代入模型，降低稀疏性
- 对比不同词的语义相似度，实现近义词的迁移
- 表征不同语义单位：词向量->词组向量->短语向量
- 通过词嵌入实现运算，比如：男-女=国王-王后，国王-男+女->王后，实现类比相关的逻辑推理功能，以及性质变换。
语义向量
无论是稠密的还是稀疏的表示，大部分的词嵌入方法都面临一词多义的问题。后来有人提出了意义向量（sense vector）的概念来解决这个问题，从而提升一些应用的效果，如成份标注、语义关系识别。
论文中提出了一种意义向量学习方法，它使用自我中心网络聚类，将已存在的词嵌入转换成意义嵌入。最终实现了利用上下文实现语义消歧机制（WSD）。
自我中心网络
自我中心网络 ego network，它的节点是由唯一的中心节点(ego)，以及这个节点的邻居(alters)组成的，它的边只包括了ego和alter之间，以及alter与alter之间的边。
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词嵌入方法
请参考我之前的文档：几种词嵌入方法
Chinese_whisper算法
话从第一个人传给第二个人，第二个人再传给第三个人，一直传下去，越传越走样。
Chinese_whisper 是一种图聚类算法：
- 原则：构建无向图，将每个词做为无向图中的一个节点，词之间的相似度，作为节点之间的边，如果词之间的相似度小于设定的阈值那么，这两个词对应的节点之间就没有边。
- 步骤一：迭代开始前，将每个词作为一个节点，每个词都被赋予一个id作为该词的类别。
- 步骤二：遍历所有节点，把每个节点移动到邻居所属最多的类（在连接相等的情况下，从中随机选择一个）。
- 步骤三：重复步骤二，直到达到预定的迭代次数或收敛。
前人的方法
一词多义
- 聚类方法不断迭代，将簇心作为语义嵌入（词聚类/上下文聚类）
- 稠密向量常使用神经网络方法
- 基于知识的方法，如将知识库中的任何实体表实为稠密向量，以及利用WordNet和词嵌入来构建语义嵌入。
词义消歧
有监督学习，常常为每一个目标词建立一个模型，使用有监督方法训练，这需要大量标注。另外，还有基于知识的方法，比如从WordNet中导出意义的表示。
无监督学习，从数据中自动归纳语义清单，具体的方法有两种：分别是上下文聚类，和词(自我中心网络)聚类；是否为歧义由其上下文的重叠度来确定；计算上下文词与中心词的距离。
语义嵌入算法
算法具体包含四步
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- 学习词嵌入
- 基于向量的相似度建立最近邻图
- 使用ego-network聚类归纳语义向量（分组）
- 用词向量计算语义向量
上述主要流程也是可以被替换的，比如：已经存在词嵌入，则可省略第一步；如果使用已经构建的词相似度图，可替代第二步；如果使用众包的方式构建语义列表，则可替代第二三步。
学习词嵌入
论文使用了Word2Vec的CBOW模型训练100维(或300维)的词向量，具体的上下文大小是3，词出现的最小频率是5。并在后面的评测阶段将其作为baseline模型。使用Wikipedia和ukWaC作为训练数据。
计算相似图
建立基于近义词的图，比如桌子和椅子近似度为0.78，对每个词取其200个最近邻（对于绝大多数词来说是足够的）。这个图既可以基于上一步的词向量，也可以使用JoBimText（JBT）架构提供的语义相似度。
- 词向量相关性
使用cosine距离来计算词向量相似度最高的最近邻，具体使用矩阵乘法实现。
- JBT 相关性
这是一种无监督的方法，每个词被表征为基于依赖关系的稀疏特征词袋，使用MALT解析器提取。特征使用LM1方法归一化。其剪枝方法是：对每个词保留1000个特征，每个特征与1000个词关联。两个词的相似度通过它们共有特征的个数计算。
JBT有两个优点：
(1) 基于依赖特征准确地估计词的相似度。
(2) 高效地计算语料库中所有词的最近邻域。
此外，即使次要意义在训练语料库中有显著的支持，单词嵌入的近邻往往也倾向于属于主要意义。
语义归纳（分组）
首先，对词 t 建立一个ego-network G，然后使用网络聚类，用聚类去解释词t的各个语义（sense）。同样的语义一般会紧密相连，反之则认为语义不同。
具体算法如下：
每一次迭代从相关图T中取一个词t，首先，取与t语义最相近的N个词作为结点V构建ego-network G（图中不含t）；然后，对于G中的每个结点v在T中寻找与之最相近的n个词V'，并建立v到v'的边；最后，使用Chinese Whispers算法（不需要超参数）对ego-network聚类。输出是多个簇，每个聚St包含它的N个最近邻。
算法中有三个超参数：N是ego-network的大小；n是v近邻的最大连接数，k是簇中元素的最小个数。参数n决定了描述的细化程度(n越大关系越密)。经验值是N=200, n为50,100或200，k为5或15(k越小越细分)。
每个词在义群里都有权重，其权重是该词与歧义词t的距离。
综上，该方法是计算每个词t可能有几种意思，并对每种意思抽像成一个sense vector（由其它词组成的list）表示。
用词向量计算语义向量
为每一种词义归纳出一组语义向量。假设一个词义可能由多个词表示。
设W是训练语料中所有词的集合，Si={w1,...wn} ⊆W，Si是从前一步计算得到的语义簇，设一个函数vecw，用于将词映射到向量；函数γi 计算其在簇中的权重，分别使用两种方法计算语义向量。
不加权方法：
加权方法：
加权结果如表1所示：
“桌子”一词既与家具相关，又与数据相关，而词义向量的邻域拆分后不同时与家具和数据相关（通过语义向理计算而非词向量）。
词义消歧
此部分介绍语义向量的具体用法：利用上下文进行语义消歧。
设目标词为w，其上下文为C = {c1,...,ck}, 首先，将w映射成一系列的语义簇S ={s1,...,sn}，用两种方法来确定其在上下文中最确切的语义。
- 方法一：计算基于上下文的语义概率
右侧的公式实际上是一个sigmoid函数——将具体值转换成概率：
sigmoid函数图像：
公式中的c是上下文嵌入的均值，使用上下文均值来计算中心词的词义本身就类似于CBOW的基础方法。使用这种方法对随机词有较低的标量积，对上下文中出现的词有较高的标量积。
- 方法二：基于计算中心词与上下文的相似度
公式中的c是上下文词嵌入的均值，与方法一不同的是它不需要使用上下文嵌入，而只需要每个词的词嵌入（Word2Vec工具默认不保存上下文嵌入）。
为进一步提升效果，论文还使用了上下文过滤方法，比如上下文中一些词“chairs”"kitchen"可能对“table”的词义起到更重要的作用，具体算法如下：
其中f是上述公式中的计算方法，i为具体的语义簇，j是上下文中词的位置，对每一个词cj，计算它与各个词义的距离（如果cj有辨识度，上式的值就比较大），从而找到最具消歧能力的词。
实验
分别在两个数据集上对模型进行评价，一个是用众包方式收集的带上下文的语义标注；一个是公用的SemEval数据集。
TWSI评测
主要评测不同参数对模型的影响。
TWSI是一个众包系统，其中包含1012个高频名词，每个词平均2.26个语义，提供145140个标注的句子。另外，它还提供一个清单，其中列出了所有可以替代该单词语义的词表。
数据分布是有偏的，其中79%指向最常用的语义，因此除了TWSI数据全集以外，还构造了无偏子集（balanced subset），每个语义除它本身以外，有五个上下文词。
评价方法
创建一个映射表用于对比预测值和标注值。语义被表征为一袋词向量，可用余弦相似度进行比较。每个归纳的语义对应一个最相似TWSI语义作为预测值，对比预测值和TWSI标注值，即可使用准确率、召回率等指标给模型打分。
指标
为了方便比较，还定义了一些指标：
- 归纳上界
当该含义的映射存在时，定义归纳上界为理论上能达到的最佳值。 - TWSI最高频
TWSI数据集中某个词对应最高频的词义。 - 归纳最高频
某个词归纳后，最大的聚簇。 - 随机语义
从某个词语义中随机取一个作为baseline。
结果
表3展示了基于不同底层模型，在不同粒度下模型的表现：
认为其能达到的最好情况是众包标注结果（TWSI）；可以看到粒度越细，表现越好；同时也可以看到语义个数（Sense）与识别性能成反比。
表4展示了有偏数据与校正数据，以及过滤的效果，结果是使用上下文中的两个词p=2过滤时效果最好。
最终图3展示了实验结果：
实验对比了随机算法、基于概率的均值、加权重，基于相似度的加权值，加p=2过滤，最高频语义，以及理论最佳效果(upper bound)。
SemEval 评测
国际语义评测SemEval 是国际权威的词义消歧评测，文中使用了其中的任务13，用于与其它模型对比效果。
提供20个名词、20个动词和10个形容词。包含20-100个上下文单词，总共4664个上下文。
对比结果如下：
参考
超全word embedding论文总结
秒懂词向量Word2vec的本质
知识图谱之WordNet
ego-network概念
A Survey of Word Embeddings Evaluation
A Survey on Language Models
Chinese Whisper 人脸聚类算法实现
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