NLP中向量表示的各向异性

各向异性(Anisotropic) 的概念在BERT-flow的文章中有明确的定义：

“Anisotropic” means word embeddings occupy a narrow cone in the [vector space](https://www.zhihu.com/search?q=vector space&search_source=Entity&hybrid_search_source=Entity&hybrid_search_extra={“sourceType”%3A"answer"%2C"sourceId"%3A2353153090}).

翻译过来就是：“各向异性”表示词嵌入在向量空间中占据了一个狭窄的圆锥形体。但这个定义有点过于场景化，实际上各向异性的表现形式并不一定是锥形。

各向异性最早是一个物理概念，是指物体的全部或部分物理、化学等性质随方向的不同而有所变化的特性。各向异性在向量空间上的含义就是分布与方向有关系，而各向同性就是各个方向都一样，比如二维的空间，各向异性和各向同性对比如下(左图为各向异性，右图为各向同性)：

学者们(Gao et al. 2019 和 Wang et al. (2020))发现Transformer学到的词向量在空间的分布是这个样子的：

Ethayarajh, 2019 发现类似的情况在BERT，GPT-2中同样存在。看上面的图就知道模型学到的向量分布是各向异性的。

各向异性的缺点

各向异性就有个问题，那就是最后学到的向量都挤在一起，彼此之间计算余弦相似度都很高，并不是一个很好的表示。一个好的向量表示应该同时满足Alignment 和 uniformity，前者表示相似的向量距离应该相近，后者就表示向量在空间上应该尽量均匀，最好是各向同性的。

如何消除各向异性？

解决各向异性的方法有很多，比如

1. 映射为各向同性

BERT-flow的工作就是将原来的分布校准为高斯分布。标准的高斯分布就是各向同性的。

类似的还有whitening操作。大概流程就是根据SVD分解的结果，旋转缩放后得到一个标准正态分布。

2. 消除主成分

参见论文：

A Simple but Tough-to-Beat Baseline for Sentence Embeddings

All-but-the-Top: Simple and Effective Postprocessing for Word Representations

3. 正则化

参见论文：

Representation Degeneration Problem in Training Natural Language Generation Models

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参考

https://www.zhihu.com/question/460991118/answer/2353153090