（词向量表示）From static to dynamic word representations- a survey1

词向量表示发展历程：从静态到动态词表示形式综述 词向量表示是自然语言处理（NLP）中一个重要的研究话题。随着大数据和机器学习技术的发展，词向量表示已经经历了从静态到动态的发展过程。在这个综述中，我们将从词向量表示的发展历程入手，探讨词向量表示模型的演变过程，并討论词向量表示在跨语言场景下的发展趋势。 词向量表示的发展历程可以分为两个阶段：静态词表示和动态词表示。静态词表示是指使用低维度词向量来表示词语的语义含义，这种表示方式广泛应用于自然语言处理任务中，如词性标注、句法分析、命名实体识别、语义角色标注、机器翻译等。然而，静态词表示存在一些缺陷，例如无法处理多义词问题，因为多义词的含义取决于其上下文环境。 为了解决多义词问题，研究者们开始探索动态词表示形式。动态词表示是指根据上下文环境来动态地调整词向量的表示方式，这种表示方式可以更好地捕捉多义词的含义。在跨语言场景下，动态词表示也可以应用于词向量表示的学习和推理。 词向量表示的评估指标是衡量词向量表示模型效果的重要标准。常见的词向量表示评估指标包括词语相似度、词语类比、词语 clustering 等。这些指标可以评估词向量表示模型对词语语义含义的捕捉能力和泛化能力。 词向量表示模型的应用非常广泛，涵盖了自然语言处理的多个方面，如信息检索、文本分类、 Sentiment 分析、机器翻译等。在这些应用中，词向量表示模型可以作为特征提取器或 embedding 层来捕捉词语的语义含义。 词向量表示是自然语言处理中一个重要的研究话题。从静态到动态的词向量表示形式的发展过程已经取得了较大的进展，并且在跨语言场景下的发展趋势也非常值得关注。 future works including incremental learning, few-shot learning, and explainability of word embeddings. 词向量表示的开源问题和未来工作包括增量学习、少样本学习、词向量表示的可解释性等。这些问题和工作都是词向量表示发展的重要方向，并且对自然语言处理的发展具有重要影响。 词向量表示模型的分类可以从多个角度进行，例如从词向量表示的静态和动态角度、从词向量表示的监督和无监督角度、从词向量表示的词内和词外角度等。不同的分类角度可以反映词向量表示模型的不同特点和优势。 词向量表示模型的评估是一项非常重要的工作。常见的词向量表示评估指标包括词语相似度、词语类比、词语 clustering 等。这些指标可以评估词向量表示模型对词语语义含义的捕捉能力和泛化能力。 在跨语言场景下，词向量表示模型的学习和推理变得更加复杂。为了解决这个问题，研究者们开始探索跨语言词向量表示模型，例如使用多语言词典、多语言训练数据等。这些方法可以提高词向量表示模型在跨语言场景下的泛化能力和robustness。 词向量表示是自然语言处理中一个重要的研究话题，从静态到动态的词向量表示形式的发展过程已经取得了较大的进展，并且在跨语言场景下的发展趋势也非常值得关注。 future works including incremental learning, few-shot learning, and explainability of word embeddings.