摘要： 【目的/意义】文本表示是自然语言处理的基础工作，是信息检索、文本分类、问答系统的关键问题。【方法/ 过程】论文介绍了传统的文本表示方法，按照文本不同的粒度，回顾了近五年国内外基于神经网络模型的词表示、 句子表示、篇章（段落）表示的方法，并提出了未来的研究方向。【结果/结论】实验发现，通过在神经网络模型中融入 更多的特征能得到更优的词向量，但词向量还缺乏统一的评价标准，句子向量表示通常根据具体NLP任务建模，不 同结构的模型在特征表示、运算速度上各有优劣势，篇章表示通常使用层次组合模型。
摘要： 【目的/意义】文本表示是自然语言处理的基础工作，是信息检索、文本分类、问答系统的关键问题。【方法/ 过程】论文介绍了传统的文本表示方法，按照文本不同的粒度，回顾了近五年国内外基于神经网络模型的词表示、 句子表示、篇章（段落）表示的方法，并提出了未来的研究方向。【结果/结论】实验发现，通过在神经网络模型中融入 更多的特征能得到更优的词向量，但词向量还缺乏统一的评价标准，句子向量表示通常根据具体NLP任务建模，不 同结构的模型在特征表示、运算速度上各有优劣势，篇章表示通常使用层次组合模型。