方法1：无监督，不使用额外的标注数据
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average word vectors：简单的对句子中的所有词向量取平均，是一种简单有效的方法，
缺点：没有考虑到单词的顺序，只对15个字以内的短句子比较有效，丢掉了词与词间的相关意思，无法更精细的表达句子与句子之间的关系。
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tfidf-weighting word vectors：指对句子中的所有词向量根据tfidf权重加权求和，是常用的一种计算sentence embedding的方法，在某些问题上表现很好，相比于简单的对所有词向量求平均，考虑到了tfidf权重，因此句子中更重要的词占得比重就更大。
缺点：没有考虑到单词的顺序
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bag of words：这种方法对于短文本效果很差，对于长文本效果一般，通常在科研中用来做baseline。缺点：1.没有考虑到单词的顺序，2.忽略了单词的语义信息。
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LDA：计算出一片文档或者句子的主题分布。也常常用于文本分类任务
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以smooth inverse frequency[1]（简称SIF)为权重，对所有词的word vector加权平均，最后从中减掉principal component，得到sentence embedding
[1] Sanjeev Arora, et al. 2017. A Simple but Tough-to-Beat Baseline for Sentence Embeddings
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通过Word Mover’s Distance[2]（简称WMD），直接度量句子之间的相似度
[2] Matt J. Kusner, et al. 2015. From Word Embeddings To Document Distances
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LSI或LSA：LSI是处理相似度的，基于SVD分解，用于特征降维，LSI求解出来的相似度跟topic相关性很强，而句子结构等信息较少。顺便说下，句子中词的顺序是不会影响LSI相似度结果的。
方法2：有监督，需要额外的标注数据
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分类任务，例如训练一个CNN的文本分类器[3]，取最后一个hidden layer的输出作为sentence embedding，其实就是取分类器的前几层作为预训练的encoder
[3] Yoon Kim. 2014. Convolutional Neural Networks for Sentence Classification
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sentence pair的等价性/等义性判定[4]，这种方法的好处是不仅可以得到sentence embedding，还可以直接学习到距离度量函数里的参数
[4] Jonas Mueller, et al. 2016. Siamese Recurrent Architectures for Learning Sentence Similarity
方法3：DSSM-LSTM，2016年提出
用DSSM-LSTM计算任意一对短文本的语义相似性，能够捕捉上下文信息。
方法4：doc2vec（paragraph2vec, sentence embeddings），2014年提出
一种非监督式算法，可以获得 sentences/paragraphs/documents 的向量表达，是 word2vec 的拓展。学出来的向量可以通过计算距离来找 sentences/paragraphs/documents 之间的相似性，可以用于文本聚类，对于有标签的数据，还可以用监督学习的方法进行文本分类，例如经典的情感分析问题。
训练过程中新增了paragraph id，即训练语料中每个句子都有一个唯一的id。paragraph id 和普通的word一样，先是映射成一个向量，即paragraph vector。paragraph vector与word vector的维数虽一样，但是来自于两个不同的向量空间。在之后的计算里，paragraph vector与word vector累加或者连接起来，作为输出层softmax的输入。在一个句子或者文档的训练过程中，paragraph id保持不变，共享同一个paragraph vector，相当于每次在预测单词的概率时，都利用了整个句子的语义。
DM(Distributed Memory，分布式内存)：DM试图在给定前面部分的词和paragraph向量来预测后面单独的单词，即使文本中的语境在变化，但paragraph向量不会变换，并且能保存词序信息。
分布式词袋(DBOW)：利用paragraph来预测段落中一组随机的词.
sentence2vec相对于word2vec的skip-gram模型，区别点为：在sentence2vec里，输入都是paragraph vector，输出是该paragraph中随机抽样的词。
参考文献：
【1】doc2vec原理及实践
【2】句子和文档的分布式表示