近年來，基於神經網絡的自然語言理解研究取得了快速發展（尤其是學習語義文本表示），這些深度方法給人們帶來了全新的應用，且還可以幫助提高各種小數據集自然語言任務的性能。本文討論了兩篇關於谷歌語義表示最新進展的論文，以及兩種可在 TensorFlow Hub 上下載的新模型。
語義文本相似度
在「Learning Semantic Textual Similarity from Conversations」這篇論文中，我們引入一種新的方式來學習語義文本相似的句子表示。直觀的說，如果句子的回答分布相似，則它們在語義上是相似的。例如，「你多大了？」以及「你的年齡是多少？」都是關於年齡的問題，可以通過類似的回答，例如「我 20 歲」來回答。相比之下，雖然「你好嗎？」和「你多大了？」包含的單詞幾乎相同，但它們的含義卻大相逕庭，所以對應的回答也相去甚遠。
論文地址：https://arxiv.org/abs/1804.07754
如果句子可以通過相同的答案來回答，那麼句子在語義上是相似的。否則，它們在語義上是不同的。
這項工作中，我們希望通過給回答分類的方式學習語義相似性：給定一個對話輸入，我們希望從一批隨機選擇的回覆中分類得到正確的答案。但是，任務的最終目標是學習一個可以返回表示各種自然語言關係（包括相似性和相關性）的編碼模型。我們提出了另一預測任務（此處是指 SNLI 蘊含數據集），並通過共享的編碼層同時推進兩項任務。利用這種方式，我們在 STSBenchmark 和 CQA task B 等相似度度量標準上取得了更好的表現，究其原因，是簡單等價關係與邏輯蘊含之間存在巨大不同，後者為學習複雜語義表示提供了更多可供使用的信息。
對於給定的輸入，分類可以認為是一種對所有可能候選答案的排序問題。
通用句子編碼器
「Universal Sentence Encoder」這篇論文介紹了一種模型，它通過增加更多任務來擴展上述的多任務訓練，並與一個類似 skip-thought 的模型聯合訓練，從而在給定文本片段下預測句子上下文。然而，我們不使用原 skip-thought 模型中的編碼器 - 解碼器架構，而是使用一種只有編碼器的模型，並通過共享編碼器來推進預測任務。利用這種方式，模型訓練時間大大減少，同時還能保證各類遷移學習任務（包括情感和語義相似度分類）的性能。這種模型的目的是為儘可能多的應用（釋義檢測、相關性、聚類和自定義文本分類）提供一種通用的編碼器。
論文地址：https://arxiv.org/abs/1803.11175
成對語義相似性比較，結果為 TensorFlow Hub 通用句子編碼器模型的輸出。
正如文中所說，通用句子編碼器模型的一個變體使用了深度平均網絡（DAN）編碼器，而另一個變體使用了更加複雜的自注意力網絡架構 Transformer。
「Universal Sentence Encoder」一文中提到的多任務訓練。各類任務及結構通過共享的編碼層/參數（灰色框）進行連接。
隨著其體系結構的複雜化，Transformer 模型在各種情感和相似度分類任務上的表現都優於簡單的 DAN 模型，且在處理短句子時只稍慢一些。然而，隨著句子長度的增加，使用 Transformer 的計算時間明顯增加，但是 DAN 模型的計算耗時卻幾乎保持不變。
新模型
除了上述的通用句子編碼器模型之外，我們還在 TensorFlow Hub 上共享了兩個新模型：大型通用句型編碼器通和精簡版通用句型編碼器。
大型：https://www.tensorflow.org/hub/modules/google/universal-sentence-encoder-large/1精簡：https://www.tensorflow.org/hub/modules/google/universal-sentence-encoder-lite/1
這些都是預訓練好的 Tensorflow 模型，給定長度不定的文本輸入，返回一個語義編碼。這些編碼可用於語義相似性度量、相關性度量、分類或自然語言文本的聚類。
大型通用句型編碼器模型是用我們介紹的第二篇文章中提到的 Transformer 編碼器訓練的。它針對需要高精度語義表示的場景，犧牲了速度和體積來獲得最佳的性能。
精簡版模型使用 Sentence Piece 詞彙庫而非單詞進行訓練，這使得模型大小顯著減小。它針對內存和 CPU 等資源有限的場景（如小型設備或瀏覽器）。
我們很高興與大家分享這項研究以及這些模型。這只是一個開始，並且仍然還有很多問題亟待解決，如將技術擴展到更多語言上（上述模型目前僅支持英語）。我們也希望進一步地開發這種技術，使其能夠理解段落甚至整個文檔。在實現這些目標的過程中，很有可能會產生出真正的「通用」編碼器。