文本数据是自然语言处理任务中最普遍的数据类型。文本的基本组成单元是单词,如果将自然语句中的单词序列看作在离散时间上出现的观测值,单词顺序就构成了相应的文本序列。显然,文本序列中的单词并不是相互独立的,单词之间存在潜在的关联关系。然而,将单词看作独立个体的词袋模型,依然是文本数据处理过程中最常用的特征表示方法。基于词袋模型的表征学习和语义理解的方法,没有使用上下文的顺序依赖特征,无法准确表示文本上下文之间的依存关系。此外,除了传统的自然文本数据,多个文本标签也可以构成文本序列,目前缺乏对标签之间语义关系的分析。以序列数据中上下文的语义分析为基础,可以展开对文本表示学习,词义理解和文本生成及应用等科学问题的相关研究。传统词向量的学习过程只考虑单词的排列特征,忽略了单词之间的潜在语义信息。考虑序列数据中单词语义之间存在的关联关系,通过序列话题模型获取序列中潜在的语义依赖信息,并将此信息融入到词向量的学习过程中,训练并学习到表示能力更强的词向量,提出了一种结合语义依赖关系的词向量学习方法。考虑上下文中单词词义的依赖信息,采用隐马尔科夫依赖假设对文本序列的词义依赖进行建模,结合上下文中的语义关联信息和全局的统计特征,并利用知识库的先验知识,提出了一个基于潜在词义关联关系的词义消歧方法。此外,社交网络中的多个标签之间同样存在语义关联,考虑到标签和数据内容的强关联特性,多标签可以看作文本生成的目标序列,基于面向多模态社交网络数据的标签序列生成模型,实现对标签语义关联关系的建模及标签推荐,提出了一个面向多模态特征的文本序列生成架构。具体如下。一、融合语义依赖关系的词向量表示学习方法。为了融合潜在语义关系,对词向量的学习过程进行了拓展。原有的词向量学习方法依赖于上下文的共现特征,忽略了上下文中的语义依赖信息。在不改变词向量学习架构的基础上,将语义依赖关系信息融入到词向量的学习过程中。模型首先通过序列话题模型获取话题之间的依赖关系的相关系数,并将单词的话题分配视为对应的语义标签。利用话题关联权重辅助词向量的学习,同时不改变原有的学习框架。模型仅需极小的空间需求和额外的计算量,就能有效的将语义信息融入到学习过程,获得表达能力更强的词向量。通过单词相似度任务和单词类比任务对模型性能进行评估,实验结果表明融合了话题依赖关系的词向量,性能有显著提升,在训练数据总量较小时,性能优势更加明显。二、基于潜在词义关联关系的词义消歧方法。相同单词出现在不同语境和上下文的时候会表达不同的含义,单词的词义选择不仅依赖当前上下文的单词内容,同时也和上下文中其他单词的词义紧密相关。根据序列数据的特点,提出了基于词义关联关系的词义消歧方法。考虑文本序列的关联特性,提出词义之间的依赖性假设,通过连续位置关系构成的马尔科夫链建模词义之间的关联关系。利用潜在的序列话题模型将上下文关联关系和全局的词义分布信息结合,同时基于知识库信息的先验知识对词义关系进行分析和建模,并提出了不同策略缓解稀疏性问题。实验结果表明考虑了依存关系的词义消歧模型,在不同的测试集中都取得了具有竞争力的结果,对比基于知识库的模型有明显的性能提升。三、基于多模态特征的文本序列生成架构及在标签推荐中的应用。标签作社交网络中的常见的辅助信息,通常是以单词或短语的形式对数据内容进行主题提取和内容概述,因此和数据内容具有很强的相关性,同时标签之间也存在对应的语义关联。考虑到标签的序列特性,通过文本序列生成架构对标签的语义关系进行分析,并应用到标签推荐任务中。模型采用基于注意力机制的神经网络模型对数据的多模态特征进行提取,利用Encoder-Decoder架构生成数据内容相应的标签序列。在编码器的特征获取过程中加入注意力机制,从而得到和标签序列更具有相关性的特征。在解码器中采用循环神经网络生成标签序列。传统的标签研究方法直接以多标签分类或多类型分类的方式,忽略了标签序列中存在的关联关系。该模型通过序列生成架构对标签之间的关联进行建模,克服了此前方法灵活性不足,推荐结果单一等问题。在不同的公开数据集上对所提出模型的性能进行了验证,模型在不同的实验环境中都表现的更好,实验结果证明了文本生成方法在标签推荐任务中的有效性,证实了标签之间存在的语义关联,同时也表明了模型在多模态的数据环境中的良好性能。