深度学习模型的中文是否有必要分词_深度学习 中文分词

1 简介

本文根据2019年《Is Word Segmentation Necessary for Deep Learning of Chinese Representations？》翻译总结，即汉语的深度学习是否有必要进行分词。

英文因为其天然的用空格分割，不需要分词，而中文是连在一起的，所以存在了分词（Chinese Word Segmentation (CWS)）。现在也有很多开源的分词工具。

在处理中文文本时，通常第一步是进行分词，但它是否有效很少被探索。我们发现不分词反而比分词效果好。

采用分词的模型（word-based models）是数据稀疏的，数据稀疏意味着大量的参数存在，容易产生过拟合。同时因为其不可能保存一个巨大的词库，导致许多词是OOV（out-of-vocabulary），存在OOV问题。分词模型也不能很好的跨领域适配，如在一个训练数据集上训练后，不能很好的准确预测另一个不同分布的数据集。本文分词采用开源的jiaba。

我们不基于分词的模型叫做char-based models。

我们char-based模型在下面4个任务中超过基于分词（word-based）的模型。可以分词不一定有必要。

2 语言模型实验结果

该模型指根据前面的文本预测接下来的文本。可以看到基于char的模型ppl最好（低表示好），混合模型(word+char)的效果介于char模型和word模型之间。

3 机器翻译实验结果

可以看出基于char的模型好于基于word的。

4 句子匹配实验结果

句子匹配指给定两个句子，看它们两的意思是不是一样。可以看出基于char的模型好于基于word的。

5 文本分类

可以看出基于char的模型好于基于word的，除了第一个只差0.05外。

6 稀疏性分析

从下图左图可以看到，基于word的词汇表很大，较稀疏；从右图看出，基于word的模型不断的提高词的频率（即在这个频率之下的词会被标记为UNK），模型效果才更好，也反应出存在很多低频数据，即稀疏性。此外右图可以看到基于char的准确率比基于word的高，而且在频率限制到5时就准确率达到最高了，没有很多低频数据，数据不稀疏。

7 注意力展示

Word-based的模型，分词“利息费用”没有和“利息”建立很好的注意力关系。Char-base的模型，“利 息”和“利息”建立了很好的注意力关系