简述句子表征的 3 种无监督深度学习方式

在自然语言处理领域，句子表征是一项关键任务，旨在将句子转换为可计算和可比较的向量形式，以便进行后续的分析和处理。以下将简述 3 种常见的无监督深度学习方式来实现句子表征。

第一种方式是基于词向量的平均。这种方法相对简单直观，首先将句子中的每个词转换为预先训练好的词向量，然后对这些词向量进行平均计算，得到句子的表征向量。其优点在于计算简便，能够快速获取句子的初步表征。然而，它忽略了词序和语法结构等重要信息，对于复杂的句子结构可能无法准确表示。

第二种方式是使用循环神经网络（RNN），特别是长短期记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）。RNN 能够处理序列数据，通过依次读取句子中的单词，将每个单词的信息与之前的隐藏状态相结合，逐步生成句子的表征。LSTM 和 GRU 则解决了传统 RNN 存在的梯度消失和梯度爆炸问题，能够更好地捕捉长距离依赖关系。这种方式能够考虑词序和上下文信息，但计算复杂度相对较高。

第三种方式是基于 Transformer 架构的模型，如 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）。Transformer 利用多头自注意力机制，能够同时关注句子中不同位置的单词，从而更全面地捕捉句子中的语义关系。BERT 通过在大规模无标注文本上进行预训练，学习到丰富的语言知识和语义表示。预训练后的 BERT 可以根据具体任务进行微调，在各种自然语言处理任务中取得了显著的成果。

这 3 种无监督深度学习方式为句子表征提供了有效的手段，各有其优势和适用场景。在实际应用中，研究人员和开发者可以根据具体需求和数据特点选择合适的方法，以获得更准确和有用的句子表征，从而推动自然语言处理技术的不断发展和创新。