1. 什么是句向量
句向量是把一个完整的句子映射到固定维度的实数向量的技术。通过这种映射，原本长度不定、结构复杂的自然语言句子可以用一个定长向量来表示，从而在机器学习和信息检索等下游任务中直接进行数值计算。句向量能够捕捉句子的语义信息和一定的句法结构，是词向量在句子层面的扩展。
2. 生成句向量的常见方法
| 方法 | 思路 | 代表模型/技术 | 关键特点 |
|---|---|---|---|
| 词向量平均（或加权平均） | 将句子中每个词的词向量相加后取平均，或依据词频/重要性加权后平均 | Word2Vec、GloVe 词向量 + SIF/USIF 加权 | 实现简单、计算量小，但忽略词序和依赖关系 |
| Doc2Vec / Paragraph Vector | 在 Word2Vec 框架中为每个句子（或段落）引入唯一的向量 ID，联合词向量共同训练得到句向量 | PV‑DM、PV‑DBOW | 能在训练阶段直接学习句子级别的向量，但效果受限于模型容量 |
| 基于 RNN / LSTM / GRU 的编码器 | 使用循环网络逐词编码句子，最后的隐藏状态作为句向量 | Seq2Seq 编码器 | 能捕捉一定的序列信息，计算成本相对较高 |
| Transformer‑based 编码器 | 采用自注意力机制对句子进行全局建模，常取 CLS token 或池化结果作为句向量 | BERT、RoBERTa、ALBERT 等 | 表现强大，但原始向量存在各向异性问题 |
| 对比学习优化 | 在已有编码器基础上加入正负样本对比学习，使相似句子向量更靠近，异类更远 | Sentence‑BERT、SimCSE、SCD、BERT‑Whitening、BERT‑Flow 等 | 大幅提升句向量的语义相似度度量能力 |
| 专用句向量模型/SDK | 直接提供端到端的句向量生成服务，支持多语言、快速部署 | 句向量 SDK（支持 100 种语言） |
3. 句向量的核心特性
- 固定维度：不论句子长度如何，输出向量长度保持一致，便于批量计算。
- 语义聚合：向量空间中距离（如余弦相似度）能够反映句子之间的语义相似度。
- 可迁移：训练好的句向量模型可以直接用于多种下游任务，无需重新训练完整网络。
- 各向异性问题：早期基于 Transformer 的句向量往往聚集在少数方向，导致相似度区分度低，需要后处理（如 Whitening、Flow）或对比学习来改善。
4. 典型应用场景
| 场景 | 作用 | 示例 |
|---|---|---|
| 语义检索 | 将查询句子和文档句向量比较，返回最相似的文档 | 搜索引擎的向量检索模块 |
| 文本分类 | 用句向量作为特征输入分类器（如 SVM、轻量神经网络） | 情感分析、新闻分类 |
| 相似句检测 | 计算句向量相似度，判断两句是否表达相同含义 | 句子去重、抄袭检测 |
| 对话系统 | 匹配用户输入与候选回复的语义相似度 | 智能客服的检索式回复 |
| 跨语言检索 | 多语言句向量映射到同一空间，实现跨语言语义匹配 | 多语言问答系统 |
| 金融/法律等行业 | 通过句向量快速匹配合同条款、风险提示等 | 平安保险的句向量生成模型专利 |
5. 发展趋势与挑战
- 提升向量均匀性：通过对比学习、正则化或后处理（Whitening、Flow）降低各向异性，提高相似度区分度。
- 轻量化模型：在移动端或边缘设备上部署小规模的句向量模型，以满足实时响应需求。
- 多模态融合：将文本句向量与图像、音频向量统一到同一向量空间，实现跨模态检索。
- 可解释性：研究向量维度与具体语义的对应关系，提升模型透明度。
小结
句向量是自然语言处理中的关键技术，将句子转化为固定维度的向量表示，能够在语义相似度计算、文本分类、信息检索等众多任务中发挥桥梁作用。随着对比学习、模型压缩和多模态融合等方向的进展，句向量的质量和应用范围正不断提升。
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