科学空间|Scientific Spaces

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。

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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。

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哈哈，在2009年最后一天，还发现了一件好事情：
Spaces.Ac.cn的Google PR已经升到了3了！

建立“科学空间”网站，也可以算是2009年做的最重要、最成功的事情之一了。在“宇宙驿站”的支持下，慢慢地建立起来，然后经过多次转换，从原先的转载到现在的撰写，现在已经基本定型，保持每周至少更新一次。

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之前在这篇文章中，我们使用过一个牛顿引力场中的自由落体公式：
$t=\sqrt{\frac{r_0}{2GM}}{r_0 \cdot arctg \sqrt{\frac{r_0 -r}{r}}+\sqrt{r(r_0 -r)}}$——（1）

我们来尝试一下推导出这个公式来。同时，站长在逐渐深入研究的过程中，发现微分方程极其重要。以前一些我认为不可能解决的问题，都用微分方程逐渐解决了。在以后的文章里，我们将会继续体验到微分方程的伟大魔力！因此，建议各位有志研究物理学的朋友，一定要掌握微分方程，更加深入的，需要用到偏微分方程！

首先，质量为m的物理在距离地心r处的引力为$\frac{GMm}{r^2}$，根据牛顿第二定律F=ma，自然下落的物体所获得的加速度为$\frac{GM}{r^2}$。假设物体从距离地心r开始向地心自由下落，求位移s关于t的函数s=s(t).

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(图片说明：极光、流星、雪夜，版权:Bj?rnar G. Hansen)

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这是兄弟网站“空间天文网”原创作品，上面还尽可能详细的标注了与日期对应的天象。精挑细选了6张高质量的天文风光摄影作品。可以作为电脑桌面，也可以打印出来，能够使您在视觉享受的同时了解近期的天象信息 在此对“空间天文网”站长表示无限感谢^_^！。

请移步“科学空间相册”阅览：http://album.spaces.ac.cn/?id=20_1

为了让大家有一个更好的科学交流平台，本站特意弄了一个简洁的讨论社区。在观测日环食之际，正式对广大读者开放。

登录入口：http://bbs.spaces.ac.cn

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一枚炮弹以速度$v_0$向上射出，只考虑重力因素，请问炮弹到达多远的距离后就会开始自由下落？

大炮的发射

对于这个问题，我们首先采取的是高中生的做法。考虑地球重力，也就是说炮弹在做加速度为-g（-9.8m/s²）的匀变速运动。根据公式$v_t^2-v_0^2=2as$，可得$s=\frac{v_0^2}{2g}$。
此即炮弹能够走得最远距离。

但是看了这条式子，我们会发现，这个“距离”始终是有限的。换一句话说，只要$v_0$不趋于无穷大，s就不会无穷大。但是我们还听到过牛顿这样说过：假如炮弹以某个速度（就是我们现在所所说的第二宇宙速度）飞离地球，它就永远不会回来了。两者不是矛盾吗？

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