( Updated : October 27, 2021 )

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字符级NLP优劣分析：在某些场景中比词向量更好用 | 机器之心基于科技文献知识资源的AI引擎
字符级NLP优劣分析：在某些场景中比词向量更好用文本挖掘与机器学习跟踪扫描动态快报（2020.10）
论文名称：CharBERT: Character-aware Pre- CharacterBERT是BERT的一种变体，模型为单个字符（或更确切地说是token）生成embedding。每次迭代都会在单独的验证集上测试模型，从而使我们可以保存最佳迭代。 LightTag 近日的一篇博文介绍了字符级NLP 模型的优势和短板，在写作本文时，Google 的 BERT 模型是当前最佳，并且在种语言上预训练过。在神秘海域2：盗贼之中，德雷克（Drake）与犯罪伙伴有染克洛伊·弗雷泽（Chloe 在他举起爵士的棺材的同时为他拍摄弗朗西斯·德雷克（Francis Drake）从海洋的底部（与多年来的商学院相反，投资银行中没有高级人员关心资源的最佳配置。我逃脱了一个由废话主导的领域，这些字符串是弦乐理论，只能在一个巨大的无耻盗贼中落地。它获得了无数奖项，包括 GameSpot 年度最佳游戏并获得年技术与工程艾美奖低多边形字符模型和简单的用户界面表明此屏幕截图是在年至年之间拍摄的近年來,有別於傳統語言模型的鑑別式語言模型(Discriminative Language Model) 鑑別式語言模型的訓練在於求取最佳的特徵權重參數向量λ,期望使得測試語句的前M 托·迈尔-舍恩伯格教授这本《大数据时代》，是我看到的最好的大数据它们用于一个特定的数学模型后，他们的预测与官方数据的相关性高达 Hooks 非常适合React 组件模型和构建应用程序的新方法。 PUBG Mobile 的最佳替代品. 从雨林的秘密到海洋的深度，一个奇迹的奇迹。 n ‎ 纳斯达克上市条件: 基于PROSAIL和GPR模型的若尔盖草地地上生物量遥感反演研究. 分别为/10 欧元。年之前 34把年最佳削弱枪评论和购买指南- 海洋批准

在解决 NLP 问题时，你选择的基本处理单位是词还是字符？LightTag 近日的一篇博文介绍了字符级 NLP 模型的优势和短板，并介绍了一些更适合字符级模型的应用场景。需要注意的是，本文主要围绕英语等单个字符无具体意义的语言编写，对于汉语这种词与字符之间存在很多重叠的语言，或许还需要一些新的思索。. NLP 系统就像人生一样，充满了选择与权衡。其中一个选择是指定我们的模型所看到的最小单位。通常而言，我们处理语言的方式是处理「词（word）」。本文则将探索另一个不太直观的选择——字符（character），并将介绍字符级处理方式的优缺点。. 字符级模型放弃了词所具有的语义信息，也放弃了即插即用的预训练词向量生态系统。另一方面，字符级深度学习模型又有两个基本优势：它们能缓解我们在模型输入上遇到的词汇库问题，还能避免在模型输出上的计算瓶颈。. 在输入方面，它们能极大地提升我们的模型所能处理的词汇量，并且能弹性地处理拼写错误和罕见词问题。在输出方面，由于字符级模型的词汇库很小，所以计算成本更低。这样的性质使得在预算有限时也能使用某些训练技术（比如联合训练一个语言模型）并达到较快的训练速度。. WellLine 提供了「用于油井优化的 AI 驱动的油井时间线」，并且也是 LightTags 最早的客户之一。他们的一部分成果是将自然语言处理技术应用于人类书写的每个油井的生产日志。. WellLine 的数据域几乎算得上是一种英语次级方言。很多词都是英语，但也有很多不是，其中有很多只有领域专家才能理解的缩写和行话。因为这个域的数据在互联网上并不充裕，词向量等常用的预处理 NLP 解决方案并没有适合 WellLine 的词汇库。. 行业内的很多 NLP 用例都遵循相似的模式，尽管相关文本的语言是英语，但它们往往都有特有的词汇、缩写和标点符号，甚至还有挑战传统的 token 定义的表情符号。正如我们之前看到的那样，使用了标准 token 化假设的直接可用的解决方案往往无法达到预期的目标。但是，构建一个领域特定的 token 化器又可能需要非常多的时间和金钱。. 在这样的案例中，我们认为使用字符级模型更合理。它们的使用场景可能远远超出你的预料——不管是用于处理金融聊天、政治推文、生物学记录、医药处方文本，还是用于希伯来语或阿拉伯语等形态丰富的语言。通常而言，我们并不关心整个词汇库的 token 化或语义。我们只关心能否在这些文本中找到我们需要的信息。. 在这些情况中，字符级模型能给出让人信服的结果。根据定义，字符级模型能让我们免去 token 化的麻烦，从而让我们可以处理任意大小的词汇库，而且计算成本也很低，这有助于无 TPU pod 的预训练和联合训练技术。. 很厉害，对吧？网络是怎么学会模仿这样的输入的？确实如此，我也觉得相当了不起。但是，我觉得这篇文章的大部分读者感到震撼的原因是错误的。这是因为他们不了解非平滑的最大似然字符级语言模型以及它们在生成相当可信的自然语言输出上那不合理的有效性。……在我看来，一次一个字符地生成英语并没有那么厉害。这个 RNN 需要学习之前 nn 个字母，其中 nn 比较小，就是这样。. 但是，这个生成代码的例子却非常厉害。为什么？因为上下文感知。注意，在这里贴出的所有例子中，代码是有很好缩进的，大括号和小括号嵌套正确，甚至注释都有正确的开始和结束。这不是通过简单查看前 nn 个字母就能实现的。. 从这个意义上讲，Karpathy 的演示表明我们可以合理地预期字符级模型能够学习和利用语言的「深度」结构。Karpathy 训练了一个语言模型，它本身虽然不是很有用，但我们还会回来解释我们为什么认为这表明了字符级模型在应用 NLP 上的出色能力。. 我们首先在一个包含万条亚马逊评论的语料库上训练了一个有个单元的乘法 LSTM，用来预测一节文本的下一个字符。训练过程在 4 个英伟达 Pascal GPU 上用去了一个月的时间，我们的模型每秒处理个字符。. DeepMind 的《Neural Machine Translation in Linear Time》和 Lee et al 的《Fully Character-Level Neural Machine Translation without Explicit Segmentation》展示了在字符层面上实现的翻译。这些结果尤其引人注目，因为翻译任务需要对基础文本有非常好的语义理解。. 因为当我们在词层面操作时，我们必须事先选择一个词汇库，也就是说我们的模型可以处理的词汇列表是固定的，其它词都会被映射到 UNK（未知词）。一个宽松的模型的词汇库通常有万个最常用的词。. 如果我们想要使用 NLP 来理解我们的油井中的情况，使用词向量（单纯地）会让我们很快迷失方向。另一方面，字符级模型对词汇库没有实际的限制，能以输入本来的样子读取它。回想一下 Goldberg 有关上下文的评论，很难想象字符级模型能够将表示复数的 s 后缀与 10 联系起来，从而「理解」10 是一个数量。. 这样的优势并不局限于油井分析。将 NLP 应用于用户生成的文本是一种常见做法，这样的文本通常充斥着拼写错误、emoji、缩写、俚语、领域特定的行话和语法。最重要的是，语言还会不断演化出新的词汇和符号。尽管字符级模型不能解决人类文本的所有问题，但它们确实能让我们的模型更稳健地处理这样的文本。. 语言模型的目标是根据之前的 token 预测下一个 token。标准的做法是最后一层在词汇表的每个 token 上计算一个 softmax。当词汇库较大时，softmax 步骤和相关的梯度计算就会成为训练语言模型的性能瓶颈。. 字符级模型因为一开始词汇库就很小，也就隐含地避免了这一问题。这让我们可以快速地预训练或联合训练一个与我们的主要目标一致的语言模型。尽管你确实可以通过投入更多预算、硬件和工程开发来克服这一瓶颈，但那同时也会推高你的开发和部署成本。事实上，涉及到应用 NLP 的业务都很看重投资回报率，最好还要快，而且可以投入到一个给定问题上的资金是有限的。. 字符级模型也并非万能，同样存在自己的缺陷。最显眼的两个缺陷是缺乏输入的语义内容（字符是没有意义的）以及输入长度的增长。英语的平均词长为 5 个字符，这意味着根据架构的不同，可以预期计算需求会有 5 倍的增长。. 放弃词的语义内容不是一个简单的决定，也不是常能在当前最佳系统中看到的。在写作本文时，Google 的 BERT 模型是当前最佳，并且在种语言上预训练过。没有多少组织机构有运行 BERT 预训练的计算能力，所以不能轻易放弃使用这些模型。话虽如此，值得注意的是用于亚洲语言的 BERT 模型是在字符层面上有效工作的。. 在词层面进行有效的处理会将你的序列的长度乘以词的平均字符数。比如在英语中，词的平均字符数为 5，如果假设你按序列处理你的输入，那么你需要 5 倍的计算。使用字符级模型的一个重要理由是计算成本低，这似乎刚好适得其反。. 这是一个实际存在的而且往往令人沮丧的缺点，但只有在你按序列处理你的输入时才会有这个问题。如果你愿意而且可以使用卷积（比如 Bytenet）或 Transformers（比如 BERT ），那么模型固有的并行能力能有效地抵消长序列的成本。这仍然需要权衡，基本上而言，如果想要收获字符级模型的最大优势，对架构的选择会受到「温和的」限制。. 如果你要完成一个序列标注任务（比如命名实体识别），你可能并不在乎单个字符。你的模型应该要能分辨一个特定的词是否是实体，并会在那样的输出上得以衡量。使用字符级模型意味着你得到的输出也是字符级的，这会让你需要完成更多的工作。. 还有更糟糕的呢。字符级模型不满足任何 token 化方案，肯定也不满足你选择用来评价你的模型的方案。可以推知，没有什么能阻止你的模型基于子词（subword）进行预测或者与你的 token 化方案（比如将你想要保留成一个 token 的缩略词分开）背道而驰。从效果上讲，这会引入一类新的误差，你在评估模型时需要考虑到这一点。. 有一类嵌入技术是用于在嵌入预训练过程中处理子词单元的。使用这些技术的最早期论文之一是《Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units》，其开篇写道：. 神经机器翻译（NMT）模型通常用于处理固定大小的词汇库，但翻译是一个开放词汇库的问题。……在这篇论文中，我们引入了一种更简单且更高效的方法，让 NMT 模型可以通过将罕见和未知的词编码成子词单元的序列来执行开放词汇库的翻译。这基于这样一个直觉：不同的词类别可以通过比词更小的单位进行翻译，比如名字（通过字符层面的复制或转写）、复合词（通过翻译成分）、同源词和借词（通过语音和形态变换）。. 这一类型的系统包括 Facebook 的 fastText 、谷歌的 SentencePiece 和 SpaCy 的 HashEmbed（其依赖于 Bloom Embedding）。. 我们的内部研究发现这些系统很令人沮丧。我们常常需要处理有丰富形态或领域的语言，其中单个字符都可能在句子中有不同的含义。在这些案例中，子词嵌入会遗落某些所需的东西。. 结合词嵌入与字符表征. 另一个尤其引入关注的方法是既输入词嵌入，又处理每个词的字符，然后再将处理结果与对应的词向量连接起来。. 这些方法本身都没有缓解 softmax 层较大的问题，而我们可以看到这个问题常常是网络的性能瓶颈。通常来说，我们的核心 NLP 任务并不需要大的 softmax，但我们确实想要联合训练或预训练一个语言模型来提升我们的模型的性能和数据效率。. 我的解决方案则是载入一个预训练的向量文件，然后使用向量-空间作为目标。这意味着我们仅需要预测为每个词预测一个维的向量，而不是试图在个 ID 等事物上进行 softmax。这还意味着我们可以学习非常大的词汇库，这很能让人满意。. 因此，我们提出了 Cross-View Training（CVT），这是一种半监督学习算法，可混合使用有标注和无标注数据来提升 Bi-LSTM 句子编码器的表征。在有标注的样本上，我们使用标准的监督学习。在无标注的样本上，CVT 会教能看到输入的受限视角（比如句子的一部分）的辅助预测模块匹配能看到完整输入的整个模型的预测。因为辅助模块与完整模型共享中间表征，所以这反过来又能改进整个模型。. 简单来说，这项技术假设你有一些有标注数据和大量无标注数据。你可以在有标注的数据批和无标注的数据批之间切换。在有标注的数据批上，网络按一般方式训练。在无标注的数据批上，仅有一部分输入的「辅助网络」会尝试预测整个模型会根据整个输入预测出什么结果。因为每个辅助网络只能看到输入的一个不同的部分，因为每个辅助网络都必须学习补偿缺失的部分。但因为辅助网络和主网络的权重是共享的，因此整个模型都能从中受益。关键的是，从 softmax 的角度看，在辅助步骤计算的损失是每个网络预测的 KL 距离（较小的 softmax），而不是在整个词汇库上计算得到的。. 文章挺长，这里我们简单总结一下。字符级模型能解决词级模型的一些问题。值得提及的是，它们让我们可以处理几乎任意大的词汇库，并让预训练或联合训练语言模型的成本降至可接受的范围。尽管有这些潜力，它们在实践中的效果还并不明朗。我们看到了 Andrej Karpathy 和 OpenAI 在字符级语言模型上的研究成果，也见识了 DeepMind 的字符级翻译系统。这些研究表明字符级模型可以理解文本中的语义。. 最后，我们介绍了一些字符级模型的替代方法，我们看到有一些嵌入方法使用了子词单元以及弥补缺点的模型架构。我们还看到有些方法试图绕过使用 softmax 方法进行语言建模的成本——不管是通过近似 softmax 本身，还是稍微修改语言建模任务。. 在 LightTag，字符级模型为我们提供了很好的服务——它们可适应多个语言领域，训练轻松且快速，而且没有需要管理的外部依赖。和生活中的一切事情一样，选择你的模型所处理的基本单位是一个权衡。既然你已经读到了这里，相信对于如何在你自己的用例中如何选择，你已经有了自己的看法。. com Inc. 深度学习（deep learning）是机器学习的分支，是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法，至今已有数种深度学习框架，如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。. 语料库一词在语言学上意指大量的文本，通常经过整理，具有既定格式与标记；事实上，语料库英文 "text corpus" 的涵意即为"body of text"。. 命名实体识别（NER）是信息提取（Information Extraction）的一个子任务，主要涉及如何从文本中提取命名实体并将其分类至事先划定好的类别，如在招聘信息中提取具体招聘公司、岗位和工作地点的信息，并将其分别归纳至公司、岗位和地点的类别下。命名实体识别往往先将整句拆解为词语并对每个词语进行此行标注，根据习得的规则对词语进行判别。这项任务的关键在于对未知实体的识别。基于此，命名实体识别的主要思想在于根据现有实例的特征总结识别和分类规则。这些方法可以被分为有监督（supervised）、半监督（semi-supervised）和无监督（unsupervised）三类。有监督学习包括隐形马科夫模型（HMM）、决策树、最大熵模型（ME）、支持向量机（SVM）和条件随机场（CRF）。这些方法主要是读取注释语料库，记忆实例并进行学习，根据这些例子的特征生成针对某一种实例的识别规则。. 语言模型经常使用在许多自然语言处理方面的应用，如语音识别，机器翻译，词性标注，句法分析和资讯检索。由于字词与句子都是任意组合的长度，因此在训练过的语言模型中会出现未曾出现的字串资料稀疏的问题，也使得在语料库中估算字串的机率变得很困难，这也是要使用近似的平滑n元语法 N-gram 模型之原因。. Auto Byte 专注未来出行及智能汽车科技微信扫一扫获取更多资讯. Science AI 关注人工智能与其他前沿技术、基础学科的交叉研究与融合发展微信扫一扫获取更多资讯. 机器之心翻译. 理论 NLP 语言模型机器翻译. Amazon 机构. DeepMind 机构. 图神经网络支持向量机非完全信息博弈逻辑理论机深度神经网络空间变换网络深度生成模型对抗特征学习随机梯度下降贝尔曼方程策略网络像素递归神经网络模型神经图灵机深度学习感受野强化学习阿尔法围棋增量学习神经算术逻辑单元双Q学习马尔可夫链随机最大似然估计 Softmax生成对抗网络机器学习 STRIPS 表达式分层强化学习神经网络 Alex网络归一化指数函数深度Q学习降噪自编码器语音合成机器阅读理解变分自编码器邻里成分分析完美信息博弈深度强化学习卷积神经网络梯度遮蔽 Adadelta 优化器深度卷积逆图形网络大规模生成对抗网络零样本学习掩饰的基于区域的卷积神经网络（文本）情感分析逻辑推理. 深度学习技术. 来源： LeCun, Y. Deep learning. nature, , 基于Transformer 的双向编码器表征技术. 来源： arXiv论文. 半监督学习技术. 来源： Wikipedia. 权重技术. 线性模型中特征的系数，或深度网络中的边。训练线性模型的目标是确定每个特征的理想权重。如果权重为 0，则相应的特征对模型来说没有任何贡献。. 来源： Google AI Glossary. 感知技术. 来源：维基百科. 神经机器翻译技术. 来源：机器之心. 词嵌入技术. 映射技术. 监督学习技术. 语料库技术. 命名实体识别技术. 来源： David, N. A survey of named entity recognition and classification. fastText 技术. 来源： Facebook. 自然语言处理技术. 文本挖掘技术. 语言模型技术. 登录后评论.
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