神经网络Transformer架构中的多语言词嵌入对齐<\/strong><\/p>

词嵌入基础<\/strong>：词嵌入是将词汇映射到固定维度连续向量空间的技术。在自然语言处理中，它使机器能通过向量运算近似语义关系。单语嵌入模型（如Word2Vec）在单一语言语料上训练，每个语言会形成独立的向量空间，不同语言空间之间没有直接对应关系。<\/p> <\/li>

多语言词嵌入的挑战<\/strong>：为了让一个模型处理多种语言，我们需要将不同语言的词汇映射到一个共享的语义空间<\/strong>。核心挑战是，不同语言的词汇在形态、句法和语序上差异巨大，即使含义相同，其单语词向量的方向和位置也完全不同，无法直接比较或混合。<\/p> <\/li>

对齐的目标与方法概览<\/strong>：多语言词嵌入对齐的目标是学习一个映射函数或一个统一模型，使得不同语言中语义等价的词（如“apple”和“苹果”）在共享向量空间中的位置非常接近。主要方法分为两大类：有监督对齐<\/strong>（利用双语词典作为锚点）和无监督\/自监督对齐<\/strong>（不依赖平行数据，利用单语分布相似性或对抗学习）。<\/p> <\/li>

有监督对齐（基于映射的方法）<\/strong>：这是较早期且直观的方法。假设我们已有两个预先训练好的单语词向量空间（如英语和中文），以及一个规模较小的双语词典（锚点词对）。目标是学习一个线性变换矩阵W，使得在锚点词对上，将源语言词向量映射后与目标语言词向量的距离最小化（例如使用均方误差）。优化后，矩阵W可用于将整个源语言向量空间“旋转”到与目标语言空间对齐。这种方法依赖于高质量双语词典，且通常假设映射是线性的。<\/p> <\/li>

无监督\/自监督对齐<\/strong>：当缺乏双语词典时，需要更智能的方法。一种常见思路基于跨语言分布相似性假设<\/strong>：在不同语言中，语义相似的词，其周围出现的词（上下文）的分布也相似。方法包括：<\/p>

对抗训练<\/strong>：训练一个生成器（即映射矩阵）和一个判别器。生成器试图将两种语言的词向量映射到同一空间，使判别器无法区分向量来自哪种语言；判别器则尽力区分。通过对抗博弈，最终学习到对齐的共享空间。<\/li>
自学习迭代<\/strong>：首先通过一些初始弱信号（如相同字符串的数字、名称或通过机器翻译得到的粗糙词典）建立初步对齐。然后，在这个初步对齐的空间里，基于最近邻寻找更多高置信度的词对作为新“锚点”，迭代优化映射函数，逐步扩大对齐词汇表。<\/li> <\/ul> <\/li>

Transformer架构中的预训练对齐（上下文嵌入对齐）<\/strong>：现代多语言Transformer模型（如mBERT、XLM、XLM-R）采用更根本的方法。它们在预训练阶段就设计目标，促使模型直接学习跨语言对齐的上下文词表示。关键技术包括：<\/p>

多语言掩码语言建模<\/strong>：将多种语言的语料混合在一起，随机遮盖单词并进行预测。模型被迫从跨语言的上下文中学习，从而隐式地将不同语言中对等的概念关联起来。<\/li>
翻译语言建模<\/strong>：提供平行句对，随机遮盖其中一个句子中的单词，要求模型根据另一种语言的完整句子来预测被遮盖的词。这直接建立了跨语言的词语级对应关系。<\/li>
共享词汇表\/子词<\/strong>：使用跨语言的共享子词词汇表，使不同语言中形态或语义相近的词可能共享子词单元，为对齐提供了底层桥梁。<\/li> <\/ul> <\/li>

对齐的评估与应用<\/strong>：评估多语言词嵌入对齐质量的常用任务是双语词典归纳<\/strong>和跨语言词相似度计算<\/strong>。良好的对齐是实现高质量零样本跨语言迁移<\/strong>的基础，例如：在英语数据上微调的多语言模型，可以直接在法语、中文等语言上执行文本分类、命名实体识别等任务，而无需目标语言的标注数据。这是多语言自然语言处理应用（如多语言搜索、客服、内容审核）的核心支撑技术之一。<\/p> <\/li> <\/ol>