25 Nov

三顾碎纸复原:基于CNN的碎纸复原

赛题回顾

不得不说,2013年的全国数学建模竞赛中的B题真的算是数学建模竞赛中百年难得一遇的好题:题目简洁明了,含义丰富,做法多样,延伸性强,以至于我一直对它念念不忘。因为这个题目,我已经在科学空间写了两篇文章了,分别是《一个人的数学建模:碎纸复原》《迟到一年的建模:再探碎纸复原》。以前做这道题的时候,还只有一点数学建模的知识,而自从学习了数据挖掘、尤其是深度学习之后,我一直想重做这道题,但一直偷懒。这几天终于把它实现了。

如果对题目还不清楚的读者,可以参考前面两篇文章。碎纸复原共有五个附件,分别代表了五种“碎纸片”,即五种不同粒度的碎片。其中附件1和2都不困难,难度主要集中在附件3、4、5,而3、4、5的实现难度基本是一样的。做这道题最容易想到的思路就是贪心算法,即随便选一张图片,然后找到与它最匹配的图片,然后继续匹配下一张。要想贪心算法有效,最关键是找到一个良好的距离函数,来判断两张碎片是否相邻(水平相邻,这里不考虑垂直相邻)。

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24 Nov

科学空间“微信群|聊天机器人”上线测试

花了点时间,完成了一个微信的聊天机器人,并建立了微信群。

目前实现的功能如下:

1、搜索微信号spaces_ac_cn,添加为好友后,会自动给你发送加群邀请,你通过之后就可以加入到群聊中;
2、进群后自动发送欢迎信息;
3、记录群的聊天记录,定时分享给大家,以后大家就不担心有价值的群信息丢失了;
4、如果哪天群满了,则另开新群,一个群的信息,会自动同步到另外一个群,这样不至于冷落了某一个群;
5、如果你向微信号spaces_ac_cn发送消息,则自动在知乎搜索答案并返回,这还是一个简单的知乎搜索机器人。

还有一些管理员用到的功能,就不详细列出了。

欢迎大家加入!有问题请及时反馈,代码可能会有问题,因此希望大家多多测试。

12 Sep

【中文分词系列】 5. 基于语言模型的无监督分词

迄今为止,前四篇文章已经介绍了分词的若干思路,其中有基于最大概率的查词典方法、基于HMM或LSTM的字标注方法等。这些都是已有的研究方法了,笔者所做的就只是总结工作而已。查词典方法和字标注各有各的好处,我一直在想,能不能给出一种只需要大规模语料来训练的无监督分词模型呢?也就是说,怎么切分,应该是由语料来决定的,跟语言本身没关系。说白了,只要足够多语料,就可以告诉我们怎么分词。

看上去很完美,可是怎么做到呢?《2.基于切分的新词发现》中提供了一种思路,但是不够彻底。那里居于切分的新词发现方法确实可以看成一种无监督分词思路,它就是用一个简单的凝固度来判断某处该不该切分。但从分词的角度来看,这样的分词系统未免太过粗糙了。因此,我一直想着怎么提高这个精度,前期得到了一些有意义的结果,但都没有得到一个完整的理论。而最近正好把这个思路补全了。因为没有查找到类似的工作,所以这算是笔者在分词方面的一点原创工作了。

语言模型

首先简单谈一下语言模型。

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6 Sep

基于双向LSTM和迁移学习的seq2seq核心实体识别

暑假期间做了一下百度和西安交大联合举办的核心实体识别竞赛,最终的结果还不错,遂记录一下。模型的效果不是最好的,但是胜在“端到端”,迁移性强,估计对大家会有一定的参考价值。

比赛的主题是“核心实体识别”,其实有两个任务:核心识别 + 实体识别。这两个任务虽然有关联,但在传统自然语言处理程序中,一般是将它们分开处理的,而这次需要将两个任务联合在一起。如果只看“核心识别”,那就是传统的关键词抽取任务了,不同的是,传统的纯粹基于统计的思路(如TF-IDF抽取)是行不通的,因为单句中的核心实体可能就只出现一次,这时候统计估计是不可靠的,最好能够从语义的角度来理解。我一开始就是从“核心识别”入手,使用的方法类似QA系统:

1、将句子分词,然后用Word2Vec训练词向量;

2、用卷积神经网络(在这种抽取式问题上,CNN效果往往比RNN要好)卷积一下,得到一个与词向量维度一样的输出;

3、损失函数就是输出向量跟训练样本的核心词向量的cos值。

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5 Sep

进驻中山大学南校区,折腾校园网

开始研究僧之旅,希望有一天能企及扫地僧的境界。

进入中山大学后,各种郁闷的事情就来了。首先最郁闷的就是开学时间特早,8月26日开学,感觉至少比一般学校早了一星期,开学这么早有意思么~~接着就是感觉中大的管理制度各种混乱,比我本科的华师差多了。好吧,这些琐事先不吐槽,接下来弄校园网,这是作死的开始。

我们是在南校区的,校园网是通过锐捷客户端来认证的,而我是用macbook的,不过中大这边还很人性化地提供了Mac版的锐捷,体积就1M左右,挺好的。但众所周知,macbook并没有有线网卡,每次我上网都得插着个USB网卡然后连着网线,这该有多郁闷。于是想办法通过路由器拨号。我也不算没经验的了,对openwrt这个系统有过一定研究,以前在本科的时候也是锐捷,可以用mentohust替代拨号,很简单。于是我在这里重复这样的过程,发现一直认证失败,按照网上提示的各种方法,都无法解决。

经过研究,我发现在Windows下,这里就只能用官方提供了锐捷4.90版本,从其他地方下载的更高级或者更低级的锐捷,都无法通过验证。估计就是因为这个机制,导致了mentohust难以通过验证。而且网上流行的mentohust都是基于V2协议的,但4.90是基于V4的。后来我又去下载了V4版本的进行交叉编译,测试发现还不成功。几近绝望的时候,我发现了mentohust-proxy,一个mentohust的改进版,让我找到了希望。(怎么找到它?我是直接到github搜索了,因为实在没辙了~~)

原理很简单,如果直接通过mentohust无法完成认证,那么就通过代理模式,由电脑来完成认证,而mentohust只需要负责发送心跳包维持联网就行。这是个很折中的方案,但应该说是一个很通用的方案,因为它的成功与否,基本就取决于自己电脑的锐捷客户端而已。看到这个方案,我就知道有戏了,于是赶紧补习了一下交叉编译的知识,最后成功编译好了,并且在路由上成功地完成了认证。

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22 Aug

【中文分词系列】 4. 基于双向LSTM的seq2seq字标注

关于字标注法

上一篇文章谈到了分词的字标注法。要注意字标注法是很有潜力的,要不然它也不会在公开测试中取得最优的成绩了。在我看来,字标注法有效有两个主要的原因,第一个原因是它将分词问题变成了一个序列标注问题,而且这个标注是对齐的,也就是输入的字跟输出的标签是一一对应的,这在序列标注中是一个比较成熟的问题;第二个原因是这个标注法实际上已经是一个总结语义规律的过程,以4tag标注为为例,我们知道,“李”字是常用的姓氏,一半作为多字词(人名)的首字,即标记为b;而“想”由于“理想”之类的词语,也有比较高的比例标记为e,这样一来,要是“李想”两字放在一起时,即便原来词表没有“李想”一词,我们也能正确输出be,也就是识别出“李想”为一个词,也正是因为这个原因,即便是常被视为最不精确的HMM模型也能起到不错的效果。

关于标注,还有一个值得讨论的内容,就是标注的数目。常用的是4tag,事实上还有6tag和2tag,而标记分词结果最简单的方法应该是2tag,即标记“切分/不切分”就够了,但效果不好。为什么反而更多数目的tag效果更好呢?因为更多的tag实际上更全面概括了语义规律。比如,用4tag标注,我们能总结出哪些字单字成词、哪些字经常用作开头、哪些字用作末尾,但仅仅用2tag,就只能总结出哪些字经常用作开头,从归纳的角度来看,是不够全面的。但6tag跟4tag比较呢?我觉得不一定更好,6tag的意思是还要总结出哪些字作第二字、第三字,但这个总结角度是不是对的?我觉得,似乎并没有哪些字固定用于第二字或者第三字的,这个规律的总结性比首字和末字的规律弱多了(不过从新词发现的角度来看,6tag更容易发现长词。)。

双向LSTM

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19 Aug

【中文分词系列】 3. 字标注法与HMM模型

在这篇文章中,我们暂停查词典方法的介绍,转而介绍字标注的方法。前面已经提到过,字标注是通过给句子中每个字打上标签的思路来进行分词,比如之前提到过的,通过4标签来进行标注(single,单字成词;begin,多字词的开头;middle,三字以上词语的中间部分;end,多字词的结尾。均只取第一个字母。),这样,“为人民服务”就可以标注为“sbebe”了。4标注不是唯一的标注方式,类似地还有6标注,理论上来说,标注越多会越精细,理论上来说效果也越好,但标注太多也可能存在样本不足的问题,一般常用的就是4标注和6标注。

值得一提的是,这种通过给每个字打标签、进而将问题转化为序列到序列的学习,不仅仅是一种分词方法,还是一种解决大量自然语言问题的思路,比如命名实体识别等任务,同样可以用标注的方法来做。回到分词来,通过字标注法来进行分词的模型有隐马尔科夫模型(HMM)、最大熵模型(ME)、条件随机场模型(CRF),它们在精度上都是递增的,据说目前公开评测中分词效果最好的是4标注的CRF。然而,在本文中,我们要讲解的是最不精确的HMM。因为在我看来,它并非一个特定的模型,而是解决一大类问题的通用思想,一种简化问题的学问。

这一切,还得从概率模型谈起。

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18 Aug

【中文分词系列】 2. 基于切分的新词发现

上一篇文章讲的是基于词典和AC自动机的快速分词。基于词典的分词有一个明显的优点,就是便于维护,容易适应领域。如果迁移到新的领域,那么只需要添加对应的领域新词,就可以实现较好地分词。当然,好的、适应领域的词典是否容易获得,这还得具体情况具体分析。本文要讨论的就是新词发现这一部分的内容。

这部分内容在去年的文章《新词发现的信息熵方法与实现》已经讨论过了,算法是来源于matrix67的文章《互联网时代的社会语言学:基于SNS的文本数据挖掘》。在那篇文章中,主要利用了三个指标——频数、凝固度(取对数之后就是我们所说的互信息熵)、自由度(边界熵)——来判断一个片段是否成词。如果真的动手去实现过这个算法的话,那么会发现有一系列的难度。首先,为了得到$n$字词,就需要找出$1\sim n$字的切片,然后分别做计算,这对于$n$比较大时,是件痛苦的时间;其次,最最痛苦的事情是边界熵的计算,边界熵要对每一个片段就行分组统计,然后再计算,这个工作量的很大的。本文提供了一种方案,可以使得新词发现的计算量大大降低。

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