31
Dec
2017年快乐！Responsive Geekg for Typecho
By 苏剑林 | 2016-12-31 | 34134位读者 | 引用
6
Jan
获取并处理中文维基百科语料
By 苏剑林 | 2017-01-06 | 107942位读者 | 引用中文语料库中，质量高而又容易获取的语料库，应该就是维基百科的中文语料了，而且维基百科相当厚道，每个月都把所有条目都打包一次（下载地址在这里：https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/），供全世界使用，这才是真正的“取之于民，回馈于民”呀。遗憾的是，由于天朝的无理封锁，中文维基百科的条目到目前只有91万多条，而百度百科、互动百科都有千万条了（英文维基百科也有上千万了）。尽管如此，这并没有阻挡中文维基百科成为几乎是最高质量的中文语料库。（百度百科、互动百科它们只能自己用爬虫爬取，而且不少记录质量相当差，几乎都是互相复制甚至抄袭。）
门槛
尽量下载很容易，但是使用维基百科语料还是有一定门槛的。直接下载下来的维基百科语料是一个带有诸多html和markdown标记的文本压缩包，基本不能直接使用。幸好，已经有热心的高手为我们写好了处理工具，主要有两个：1、Wikipedia Extractor；2、gensim的wikicorpus库。它们都是基于python的。
然而，这两个主流的处理方法都不能让我满意。首先，Wikipedia Extractor提取出来的结果，会去掉{{}}标记的内容，这样会导致下面的情形
西方语言中“数学”（；）一词源自于古希腊语的（）
13
Jan
【中文分词系列】 6. 基于全卷积网络的中文分词
By 苏剑林 | 2017-01-13 | 59411位读者 | 引用之前已经写过用LSTM来做分词的方案了，今天再来一篇用CNN的，准确来说是FCN，全卷积网络。其实这个模型的主要目的并非研究中文分词，而是练习tensorflow。从两年前就开始用Keras了，可以说对它比较熟了，也渐渐发现了它的一些不足，比如处理变长输入时不方便、加入自定义的约束比较困难等，所以干脆试试原生的tensorflow了，试了之后发现其实也不复杂。嗯，都是python，能有多复杂。本文就是练习一下如何用tensorflow处理不定长输入任务，以中文分词为例，并在最后加入了硬解码，将深度学习与词典分词结合了起来。
CNN
另外，就是关于FCN的。放到语言任务中看，（一维）卷积其实就是ngram模型，从这个角度来看其实CNN远比RNN来得自然，RNN好像就是为序列任务精心设计的，而CNN则是传统ngram模型的一个延伸。另外不管CNN和RNN都有权值共享，看上去只是为了降低运算量的一个折中选择，但事实上里边大有道理。CNN中的权值共享是平移不变性的必然结果，而不是仅仅是降低运算量的一个选择，试想一下，将一幅图像平移一点点，或者在一个句子前插入一个无意义的空格（导致后面所有字都向后平移了一位），这样应该给出一个相似甚至相同的结果，而这要求卷积必然是权值共享的，即权值不能跟位置有关系。
6
Mar
【中文分词系列】 7. 深度学习分词？只需一个词典！
By 苏剑林 | 2017-03-06 | 115905位读者 | 引用这个系列慢慢写到第7篇，基本上也把分词的各种模型理清楚了，除了一些细微的调整（比如最后的分类器换成CRF）外，剩下的就看怎么玩了。基本上来说，要速度，就用基于词典的分词，要较好地解决组合歧义何和新词识别，则用复杂模型，比如之前介绍的LSTM、FCN都可以。但问题是，用深度学习训练分词器，需要标注语料，这费时费力，仅有的公开的几个标注语料，又不可能赶得上时效，比如，几乎没有哪几个公开的分词系统能够正确切分出“扫描二维码，关注微信号”来。
本文就是做了这样的一个实验，仅用一个词典，就完成了一个深度学习分词器的训练，居然效果还不错！这种方案可以称得上是半监督的，甚至是无监督的。
19
Feb
Python的多进程编程技巧
By 苏剑林 | 2017-02-19 | 38152位读者 | 引用过程
在Python中，如果要多进程运算，一般是通过multiprocessing来实现的，常用的是multiprocessing中的进程池，比如：
from multiprocessing import Pool
import time
def f(x):
time.sleep(1)
print x+1
return x+1
a = range(10)
pool = Pool(4)
b = pool.map(f, a)
pool.close()
pool.join()
print b
这样写简明清晰，确实方便，有趣的是，只需要将multiprocessing换成multiprocessing.dummy，就可以将程序从多进程改为多线程了。
23
Feb
SVD分解(三)：连Word2Vec都只不过是个SVD？
By 苏剑林 | 2017-02-23 | 95144位读者 | 引用这篇文章要带来一个“重磅”消息，如标题所示，居然连大名鼎鼎的深度学习词向量工具Word2Vec都只不过是个SVD！
当然，Word2Vec的超级忠实粉丝们，你们也不用太激动，这里只是说模型结构上是等价的，并非完全等价，Word2Vec还是有它的独特之处。只不过，经过我这样解释之后，估计很多问题就可以类似想通了。
词向量=one hot
让我们先来回顾一下去年的一篇文章《词向量与Embedding究竟是怎么回事？》，这篇文章主要说的是：所谓Embedding层，就是一个one hot的全连接层罢了（再次强调，这里说的完全等价，而不是“相当于”），而词向量，就是这个全连接层的参数；至于Word2Vec，就通过大大简化的语言模型来训练Embedding层，从而得到词向量（它的优化技巧有很多，但模型结构就只是这么简单）；词向量能够减少过拟合风险，是因为用Word2Vec之类的工具、通过大规模语料来无监督地预训练了这个Embedding层，而跟one hot还是Embedding还是词向量本身没啥关系。
有了这个观点后，马上可以解释我们以前的一个做法为什么可行了。在做情感分类问题时，如果有了词向量，想要得到句向量，最简单的一个方案就是直接对句子中的词语的词向量求和或者求平均，这约能达到85%的准确率。事实上这也是facebook出品的文本分类工具FastText的做法了（FastText还多引入了ngram特征，来缓解词序问题，但总的来说，依旧是把特征向量求平均来得到句向量）。为什么这么一个看上去毫不直观的、简单粗暴的方案也能达到这么不错的准确率？
11
Mar
【中文分词系列】 8. 更好的新词发现算法
By 苏剑林 | 2017-03-11 | 226687位读者 | 引用如果依次阅读该系列文章的读者，就会发现这个系列共提供了两种从0到1的无监督分词方案，第一种就是《【中文分词系列】 2. 基于切分的新词发现》，利用相邻字凝固度（互信息）来做构建词库（有了词库，就可以用词典法分词）；另外一种是《【中文分词系列】 5. 基于语言模型的无监督分词》，后者基本上可以说是提供了一种完整的独立于其它文献的无监督分词方法。
但总的来看，总感觉前面一种很快很爽，却又显得粗糙；后面一种很好很强大，却又显得太过复杂（viterbi是瓶颈之一）。有没有可能在两者之间折中一下？这就导致了本文的结果，达到了速度与效果的平衡。至于为什么说“更好”？因为笔者研究词库构建也有一段时间了，以往构建的词库总不能让人（让自己）满意，生成的词库一眼看上去，都能够扫到不少不合理的地方，真的要用得需要经过较多的人工筛选。而这一次，一次性生成的词库，一眼扫过去，不合理的地方少了很多，如果不细看，可能就发现不了了。
分词的目的
30
Mar
文本情感分类（四）：更好的损失函数
By 苏剑林 | 2017-03-30 | 122382位读者 | 引用文本情感分类其实就是一个二分类问题，事实上，对于分类模型，都会存在这样一个毛病：优化目标跟考核指标不一致。通常来说，对于分类（包括多分类），我们都会采用交叉熵作为损失函数，它的来源就是最大似然估计（参考《梯度下降和EM算法：系出同源，一脉相承》）。但是，我们最后的评估目标，并非要看交叉熵有多小，而是看模型的准确率。一般来说，交叉熵很小，准确率也会很高，但这个关系并非必然的。
要平均，不一定要拔尖
一个更通俗的例子是：一个数学老师，在努力提高同学们的平均分，但期末考核的指标却是及格率（60分及格）。假如平均分是100分（也就意味着所有同学都考到了100分），那么自然及格率是100%，这是最理想的。但现实不一定这么美好，平均分越高，只要平均分还没有达到100，那么及格率却不一定越高，比如两个人分别考40和90，那么平均分就是65，及格率只有50%；如果两个人的成绩都是60，平均分就是60，及格率却有100%。这也就是说，平均分可以作为一个目标，但这个目标并不直接跟考核目标挂钩。
那么，为了提升最后的考核目标，这个老师应该怎么做呢？很显然，首先看看所有学生中，哪些同学已经及格了，及格的同学先不管他们，而针对不及格的同学进行补课加强，这样一来，原则上来说有很多不及格的同学都能考上60分了，也有可能一些本来及格的同学考不够60分了，但这个过程可以迭代，最终使得大家都在60分以上，当然，最终的平均分不一定很高，但没办法，谁叫考核目标是及格率呢？
最近评论