15
Nov
《当彩色的声音尝起来是甜的》电子版
By 苏剑林 | 2009-11-15 | 25313位读者 | 引用内容来源于：http://www.verycd.com/topics/2777592/
站长注：虽然有电子版，但是还是建议没有购买纸版的读者到书店或者网上购买一本。一是为了支持科学松鼠会和中国科学出版事业，二是拿着一本纸版书细细品味的感觉是读电子书绝对感受不到的。
《当彩色的声音尝起来是甜的》
《当彩色的声音尝起来是甜的》是科学松鼠会出版的第一本书，站长在得到消息后的第一时间，就在卓越上购买了它。这本书由上海三联书店出版。本书不是一本博客集，出自松鼠会网站的文章只占了1/3。全书54篇文章，精选自百位松鼠近三年创作的上千篇文章，从口腔溃疡到国际空间站，从玫瑰花到数学思想实验，内容天马行空，文字灵动活泼，一改传统科普的严肃面孔。
7
Feb
你的CRF层的学习率可能不够大
By 苏剑林 | 2020-02-07 | 93757位读者 | 引用CRF是做序列标注的经典方法，它理论优雅，实际也很有效，如果还不了解CRF的读者欢迎阅读旧作《简明条件随机场CRF介绍（附带纯Keras实现）》。在BERT模型出来之后，也有不少工作探索了BERT+CRF用于序列标注任务的做法。然而，很多实验结果显示（比如论文《BERT Meets Chinese Word Segmentation》）不管是中文分词还是实体识别任务，相比于简单的BERT+Softmax，BERT+CRF似乎并没有带来什么提升，这跟传统的BiLSTM+CRF或CNN+CRF的模型表现并不一样。
基于CRF的4标签分词模型示意图
这两天给bert4keras增加了用CRF做中文分词的例子（task_sequence_labeling_cws_crf.py），在调试过程中发现了CRF层可能存在学习不充分的问题，进一步做了几个对比实验，结果显示这可能是CRF在BERT中没什么提升的主要原因，遂在此记录一下分析过程，与大家分享。
26
Oct
新词发现的信息熵方法与实现
By 苏剑林 | 2015-10-26 | 101137位读者 | 引用在本博客的前面文章中，已经简单提到过中文文本处理与挖掘的问题了，中文数据挖掘与英语同类问题中最大的差别是，中文没有空格，如果要较好地完成语言任务，首先得分词。目前流行的分词方法都是基于词库的，然而重要的问题就来了：词库哪里来？人工可以把一些常用的词语收集到词库中，然而这却应付不了层出不穷的新词，尤其是网络新词等——而这往往是语言任务的关键地方。因此，中文语言处理很核心的一个任务就是完善新词发现算法。
新词发现说的就是不加入任何先验素材，直接从大规模的语料库中，自动发现可能成词的语言片段。前两天我去小虾的公司膜拜，并且试着加入了他们的一个开发项目中，主要任务就是网络文章处理。因此，补习了一下新词发现的算法知识，参考了Matrix67.com的文章《互联网时代的社会语言学：基于SNS的文本数据挖掘》，尤其是里边的信息熵思想，并且根据他的思路，用Python写了个简单的脚本。
5
Dec
科学空间：2009年12月重要天象
By 苏剑林 | 2009-12-05 | 21579位读者 | 引用
6
Dec
决定命运的时刻——哥本哈根气候大会！
By 苏剑林 | 2009-12-06 | 15416位读者 | 引用
20
Dec
哥本哈根没有“句号”，留下一个“逗号”
By 苏剑林 | 2009-12-20 | 15471位读者 | 引用
26
Dec
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