【中文分词系列】 1. 基于AC自动机的快速分词
By 苏剑林 | 2016-08-17 | 96862位读者 | 引用前言:这个暑假花了不少时间在中文分词和语言模型上面,碰了无数次壁,也得到了零星收获。打算写一个专题,分享一下心得体会。虽说是专题,但仅仅是一些笔记式的集合,并非系统的教程,请读者见谅。
中文分词
关于中文分词的介绍和重要性,我就不多说了,matrix67这里有一篇关于分词和分词算法很清晰的介绍,值得一读。在文本挖掘中,虽然已经有不少文章探索了不分词的处理方法,如本博客的《文本情感分类(三):分词 OR 不分词》,但在一般场合都会将分词作为文本挖掘的第一步,因此,一个有效的分词算法是很重要的。当然,中文分词作为第一步,已经被探索很久了,目前做的很多工作,都是总结性质的,最多是微弱的改进,并不会有很大的变化了。
目前中文分词主要有两种思路:查词典和字标注。首先,查词典的方法有:机械的最大匹配法、最少词数法,以及基于有向无环图的最大概率组合,还有基于语言模型的最大概率组合,等等。查词典的方法简单高效(得益于动态规划的思想),尤其是结合了语言模型的最大概率法,能够很好地解决歧义问题,但对于中文分词一大难度——未登录词(中文分词有两大难度:歧义和未登录词),则无法解决;为此,人们也提出了基于字标注的思路,所谓字标注,就是通过几个标记(比如4标注的是: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),把句子的正确分词法表示出来。这是一个序列(输入句子)到序列(标记序列)的过程,能够较好地解决未登录词的问题,但速度较慢,而且对于已经有了完备词典的场景下,字标注的分词效果可能也不如查词典方法。总之,各有优缺点(似乎是废话~),实际使用可能会结合两者,像结巴分词,用的是有向无环图的最大概率组合,而对于连续的单字,则使用字标注的HMM模型来识别。
从Boosting学习到神经网络:看山是山?
By 苏剑林 | 2016-07-01 | 64073位读者 | 引用前段时间在潮州给韩师的同学讲文本挖掘之余,涉猎到了Boosting学习算法,并且做了一番头脑风暴,最后把Boosting学习算法的一些本质特征思考清楚了,而且得到一些意外的结果,比如说AdaBoost算法的一些理论证明也可以用来解释神经网络模型这么强大。
AdaBoost算法
Boosting学习,属于组合模型的范畴,当然,与其说它是一个算法,倒不如说是一种解决问题的思路。以有监督的分类问题为例,它说的是可以把弱的分类器(只要准确率严格大于随机分类器)通过某种方式组合起来,就可以得到一个很优秀的分类器(理论上准确率可以100%)。AdaBoost算法是Boosting算法的一个例子,由Schapire在1996年提出,它构造了一种Boosting学习的明确的方案,并且从理论上给出了关于错误率的证明。
以二分类问题为例子,假设我们有一批样本$\{x_i,y_i\},i=1,2,\dots,n$,其中$x_i$是样本数据,有可能是多维度的输入,$y_i\in\{1,-1\}$为样本标签,这里用1和-1来描述样本标签而不是之前惯用的1和0,只是为了后面证明上的方便,没有什么特殊的含义。接着假设我们已经有了一个弱分类器$G(x)$,比如逻辑回归、SVM、决策树等,对分类器的唯一要求是它的准确率要严格大于随机(在二分类问题中就是要严格大于0.5),所谓严格大于,就是存在一个大于0的常数$\epsilon$,每次的准确率都不低于$\frac{1}{2}+\epsilon$。
【中文分词系列】 4. 基于双向LSTM的seq2seq字标注
By 苏剑林 | 2016-08-22 | 462258位读者 | 引用关于字标注法
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
基于双向LSTM和迁移学习的seq2seq核心实体识别
By 苏剑林 | 2016-09-06 | 160808位读者 | 引用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。
【中文分词系列】 5. 基于语言模型的无监督分词
By 苏剑林 | 2016-09-12 | 148937位读者 | 引用迄今为止,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。
【理解黎曼几何】2. 从勾股定理到黎曼度量
By 苏剑林 | 2016-10-14 | 74493位读者 | 引用黎曼度量
几何,英文名是Geometry,原意是大地测量。既然是测量,就必须有参考物,还有得知道如何计算距离。
有了参照物,我们就可以建立坐标系,把每个点的坐标都写下来,至于计算距离,我们有伟大的勾股定理:
$$ds^2 = dx^2 + dy^2 \tag{1} $$
但这里我们忽略了两个问题。
第一个问题是,我们不一定使用直角坐标系,如果使用极坐标,那么应该是
$$ds^2 = dr^2 + r^2 d\theta^2 \tag{2} $$
因此可以联想,最一般的形式应该是
$$ds^2 = E(x^1, x^2)(dx^1)^2 + 2F(x^1, x^2)dx^1 dx^2 + G(x^1, x^2)(dx^2)^2 \tag{3} $$
这里的$x^1,x^2$是广义坐标,使用上标而不是下标来标记序号,是为了跟传统的教材记号一致。那这公式是什么意思呢?其实很简单,正如我们没理由要求全世界都使用人民币一样,我们没必要要求世界各地都使用同一个坐标系,而更合理的做法是,每一处地方都使用自己的坐标系(局部坐标系),然后给出当地计算距离的方法。因此,上述公式正是说,在位置$(x^1, x^2)$处计算向量$(dx^1, dx^2)$的长度的公式(当地的勾股定理)是$ds^2 = E(x^1, x^2)(dx^1)^2 + 2F(x_1, x_2)dx^1 dx^2 + G(x^1, x^2)(dx^2)^2$。
【理解黎曼几何】5. 黎曼曲率
By 苏剑林 | 2016-10-18 | 55544位读者 | 引用现在我们来关注黎曼曲率。总的来说,黎曼曲率提供了一种方案,让身处空间内部的人也能计算自身所处空间的弯曲程度。俗话说,“不识庐山真面目,只缘身在此山中”,还有“当局者迷,旁观者清”,等等,因此,能够身处空间之中而发现空间中的弯曲与否,是一件很了不起的事情,就好像我们已经超越了我们现有的空间,到了更高维的空间去“居高临下”那样。真可谓“心有多远,路就有多远,世界就有多远”。
如果站在更高维空间的角度看,就容易发现空间的弯曲。比如弯曲空间中有一条测地线,从更高维的空间看,它就是一条曲线,可以计算曲率等,但是在原来的空间看,它就是直的,测地线就是直线概念的一般化,因此不可能通过这种途径发现空间的弯曲性,必须有一些迂回的途径。可能一下子不容易想到,但是各种途径都殊途同归后,就感觉它是显然的了。
怎么更好地导出黎曼曲率来,使得它能够明显地反映出弯曲空间跟平直空间的本质区别呢?为此笔者思考了很长时间,看了不少参考书(《引力与时空》、《场论》、《引力论》等),比较了几种导出黎曼曲率的方式,简要叙述如下。
为什么勒贝格积分比黎曼积分强?
By 苏剑林 | 2016-11-16 | 115300位读者 | 引用学过实变函数的朋友,总会知道有个叫勒贝格积分的东西,号称是黎曼积分的改进版。虽然“实变函数学十遍,泛函分析心泛寒”,在学习实变函数的时候,我们通常都是云里雾里的,不过到最后,在老师的“灌溉”之下,也就耳濡目染了知道了一些结论,比如“黎曼可积的函数(在有限区间),也是勒贝格可积的”,说白了,就是“勒贝格积分比黎曼积分强”。那么,问题来了,究竟强在哪儿?为什么会强?
这个问题,笔者在学习实变函数的时候并没有弄懂,后来也一直搁着,直到最近认真看了《重温微积分》之后,才有了些感觉。顺便说,齐民友老师的《重温微积分》真的很赞,值得一看。
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