标签：最大的 场景 最优 drop 哈哈 com 细节 摘要 自身
深度学习当前在NLP领域发展也相当快，翻译，问答，摘要等基本都被深度学习占领了。 本文给出基于深度学习的中文分词实现，借助大规模语料，不需要构造额外手工特征，在2014年人民日报语料上取得97.5%的准确率。模型基本是参考论文：http://www.aclweb.org/anthology/N16-1030
中文分词是个比较经典的问题，各大互联网公司都会有自己的分词实现。 考虑到性能，可维护性，词库更新，多粒度，以及其他的业务需求，一般工业界中文分词方案都是基于规则。
1） 基于规则的常见的就是最大正/反向匹配，以及双向匹配。
2） 规则里糅合一定的统计规则，会采用动态规划计算最大的概率路径的分词
以上说起来很简单，其中还有很多细节，比如词法规则的高效匹配编译，词库的索引结构等。
3） 基于传统机器学习的方法 ，以CRF为主，也有用svm，nn的实现，这类都是基于模型的，跟本文一样，都有个缺陷，不方便增加用户词典（但可以结合，比如解码的时候force-decode）。 速度上会有损耗。 另外都需要提取特征。传统CRF一般是定义特征模板，方便性上有所提高。另外传统CRF训练算法(LBFGS)较慢，也有使用sgd的，但多线程都支持的不好。代表有crf++, crfsuite, crfsgd, wapiti等。
深度学习主要是特征学习，端到端训练， 适合有大量语料的场景。另外各种工具越来越完善，利用GPU可大幅提高训练速度。
前文提过，深度学习主要是特征学习，在NLP里各种词嵌入是一种有效的特征学习。 本文实现的第一步也是对语料进行处理，使用word2vec对语料的字进行嵌入，每个字特征为50维。
得到字嵌入后，用字嵌入特征喂给双向LSTM， 对输出的隐层加一个线性层，然后加一个CRF就得到本文实现的模型。
另外，字符嵌入的表示可以是纯预训练的，但也可以在训练模型的时候再fine-tune,一般而言后者效果更好。
对于fine-tune的情形，可以在字符嵌入后，输入双向LSTM之前加入dropout进一步提升模型效果。
最后，对于最优化方法，文本语言模型类的貌似Adam效果更好， 对于分类之类的，貌似AdaDelta效果更好。
本文使用2014人民日报语料，一共50w+ 句子,1千多万的字符次数 (句子长度超过50的不考虑)
标注示例：
法新社/j 报道/v 说/v ，/w [泰国/nsf 政府/nis]/nt 已经/d 作/v 好/a 签发/v 紧急状态/n 令/v的/ude1 准备/vn 。/w （/w 老/a 任/v ）/w
我们首先使用word2vec对字进行嵌入，具体就是把每一句按字符切割，空格隔开，喂给word2vec,指定维度50
然后我们把每一句处理成 :
字索引1 字索引2 … 字索引N 标注1 标注2 … 标注N
对于标注，我们按字分词的典型套路，
这样处理后使用前面描述模型训练。
C++提供的在线服务demo：http://45.32.100.248:9090/ ?，或是点击“原文链接” 测试。
现在在尝试用深度学习来做各种NLP的实验，但是苦于现在已有的带GPU的机器的性能和大量任务。如果有哪位欣赏现在工作的金主，能捐赠一台价值两万（或是各位施主的打赏，哈哈）的GTX 1080机器，本人就开源现在的分词项目，和以后的其它NLP实验项目。
来自陈老师的公众号：daiziguizhongren
97.5%准确率的深度学习中文分词（字嵌入+Bi-LSTM+CRF）
标签：最大的 场景 最优 drop 哈哈 com 细节 摘要 自身
原文地址：http://www.cnblogs.com/DjangoBlog/p/6756369.html
