中文字符向量

[michael92ht]

什么时候可以提供中文字符的向量表示

[shenshen-hungry]

最近一直都在做词向量方面的工作，字向量稍后会提供。 在我个人看来，下游任务通常分词做比不分词效果普遍要好。可能字向量各种信息压缩程度太高了。

[rubby33]

@shenshen-hungry 谢谢你们，但是在一些特定场景中，句子或话语很短的时候，字向量还是有些必要。辛苦啦

[zhezhaoa]

@michael92ht @rubby33 谢谢你们的建议，我们会尽快加上。如果你们现在就需要 可以去 various co-occurrence information的表里面去下载context vector，然后把长度为一的拿出来就是字向量哈。这个向量也会有不错的性质，比如“吃”和“食”，“厅”和“堂” 会很相近

[aluminumbox]

@zhezhaoa 你是指Co-occurrence Type为Word → Character (1)的Context Word Vectors嘛？还是说任意一个Context Word Vectors都可以呢？

[shenshen-hungry]

@aluminumbox character的context里面会包含char的ngram，其中会有unigram也就是单个的汉字。

[zhezhaoa]

@aluminumbox 是的，把Word → Character (1)的中的context vector拿出来，只保留里面的单个汉字，就是中文的字向量

[michael92ht]

@zhezhaoa @shenshen-hungry 试了一下，里面单个字符的字符还是比较丰富的，一些非常特殊的字符都有相应的向量表示。相对来说还是比较大的，希望只对常见的中文字符做字嵌入就好。还是希望有专门为中文字符做的字符向量。

[WangHexie]

@zhezhaoa @shenshen-hungry 试了一下，里面单个字符的字符还是比较丰富的，一些非常特殊的字符都有相应的向量表示。相对来说还是比较大的，希望只对常见的中文字符做字嵌入就好。还是希望有专门为中文字符做的字符向量。

@shenshen-hungry 放字符向量的时候，能否按出现频率进行排序？ 字典数将近七十万字相对来说确实有点大，如果能按出现频率排好，要多少个直接readline()方便很多，不用自己挑常用字

[shenshen-hungry]

@WangHexie 所有词向量文件里面的token都是按字符频率排序的，从高到低依次减少。

[EricLingRui]

能不能直接把词频放上？老铁

[shenshen-hungry]

@EricLingRui 近期没有放词频的计划。实际上，词频对于大部分需要词向量的任务来说并没有什么特别重要的意义。而且词向量文件是按词频顺序排列，基本上能满足绝大部分需求了。

[AliceHuJie]

哪里可以拿到训练后的字向量呢?

[shenshen-hungry]

@AliceHuJie 在主页Various Co-occurrence Information里面的Feature Character的Context Word Vectors。

[sunnychou0330]

单纯的word和character 都比较容易训练，想问一下训练word+character和word +character+n-gram，是怎么训练的，神经网络模型的输入是什么，实现的原理能讲一下吗？有没有代码？或者是已发表的论文都可以的谢谢您

[shenshen-hungry]

@sunnychou0330 我们使用ngram2vec项目的工具包训练的，具体可以参考ngram2vec论文。 word+char的原理大致如图：

[sunnychou0330]

@shenshen-hungry 谢谢您，我去了解一下，不会的再来咨询您

[Ramlinbird]

@WangHexie 所有词向量文件里面的token都是按字符频率排序的，从高到低依次减少。

现在想基于词向量，生成句向量，想要参考SIF的做法，里面会有用到词频文件。可否将词频也分享一下呢～（百度百科语料）

[shenshen-hungry]

@Ramlinbird 其实用Zipf's Law估算一下就可以:)

[Lindahe0707]

@shenshen-hungry 请问一下 co-currence那里，Word → Character (1)里面的（1）是什么意思呢 我看到下面有（1-2）（1-4）。谢谢

[shenshen-hungry]

@Lindahe0707 后面的数字指的是character级别的Ngram，1-2是包括character unigram和bigram。

[Lindahe0707]

@shenshen-hungry 谢谢! 我们现在发现一个问题是，用上面说到的方法“context vector，然后把长度为一的拿出来就是字向量”， 取出来之后，大约只有7000个字，但是很多常用字都不在里面，比如“乐”， “玻”， “璃”之类。这个你们有注意到吗？

[shenshen-hungry]

@Lindahe0707 刚看了一下，大多有一万多字，而且这几个字都是有的，要不然你再试试？

[wzs951015]

你好，请问现在有字符向量吗？？还是只能从word->character中提取？

[shenshen-hungry]

@wzs951015 目前是这样操作的，这里的词向量在大部分任务中可以满足需求的。

[BrikerMan]

期待字向量

[zengzenghe]

对于词向量中没有的，怎么解决

[shenshen-hungry]

@zengzenghe 如果是单独使用词向量的话，可以用均值来表示未出现的。如果是用词向量初始化模型的词向量层，可以用均值或者随机初始化。

[matthew77]

请问 Word → Character (1) 和Word → Character (1-2)以及Word → Character (1-4)里面的字向量有区别吗？如果有哪个效果好？

[shenshen-hungry]

@matthew77 区别在于训练中字符context不一样，比如：1-2指的是character unigram和character bigram。实际使用中，得根据下游任务实践才能知道哪个效果好。

[matthew77]

我在做一个实体标注的项目。训练集是基于字的标注，如：

西 B-SHS 子 I-SHS 电 I-SHS 梯 I-SHS 于 O 2 B-CHD 0 I-CHD 1 I-CHD 5 I-CHD

由于训练集不是很大，所以想用Pre trained 字向量。请问这种情况下用，那个字向量的效果会比较好？

[shenshen-hungry]

@matthew77 建议都下载试试，对于不同的任务不同的字向量可能有差异。

[matthew77]

请问一下，如果今后你们出专门的字向量，那同现在“Various Co-occurrence Information” 里面的字向量会有什么区别呢？

[shenshen-hungry]

@matthew77 本质上区别不大，因为利用的信息几乎一样。

[matthew77]

谢谢！ 还想请教一个问题，我是否可以用facebook 的fasttext，将里面的单个汉字拿出来做为我的字向量？这样做法是否合理？ 同样，我是不是也可以从“Various Co-occurrence Information” 里面，用各种Context Word Vectors来测试，比如从Ngram里面讲字向量分离出来，做测试。是否是合理的？

[shenshen-hungry]

@matthew77 可以用的。不过Facebook的fasttext是在wiki上面训练的，对于下游任务来说百度百科语料是要好于wiki语料的，具体可以看这个项目首页的两篇论文。

[matthew77]

谢谢！那我就每个都拿来做做测试。目前我用了fasttext和Word → Character (1)这两个。发现fastext的效果好不少。

[shenshen-hungry]

@matthew77 可以试试Word → Character (1-4) context vector。

[guotong1988]

现在有了吗 《Is Word Segmentation Necessary for Deep Learning of Chinese Representations?》

[shenshen-hungry]

@guotong1988 在Word → Character (1-4) context vector里面有字向量，和词向量混合训练的，信息更充分。

[deardeerluluu]

作者大大，你说的那个字符向量文件解压完以后里面有一些不是单字的呀（比如“中国”，“一个”）

[shenshen-hungry]

@deardeerluluu 里面有字向量，不是只有字向量。

[MrRace]

会专门训练字向量吗？ 发现 Context Word Vectors中的字向量效果不如纯粹训练的字向量。

[Embedding]

会专门训练字向量吗？ 发现 Context Word Vectors中的字向量效果不如纯粹训练的字向量。

BERT模型大多数是基于字的 可以下载一个BERT模型，抽取里面的embedding，得到字向量 一个选择是从这里面下载BERT预训练模型 https://github.com/dbiir/UER-py/wiki/Modelzoo 然后用这个脚本抽取embedding https://github.com/dbiir/UER-py/blob/master/scripts/extract_embeddings.py

[shenshen-hungry]

@MrRace 请问“Context中的字向量效果不如单独训练的”这个有做过具体的比较吗？在什么情况下可以相差多少？

[MrRace]

@MrRace 请问“Context中的字向量效果不如单独训练的”这个有做过具体的比较吗？在什么情况下可以相差多少？

我在fasttext中分别测试的，分别使用预训练这两种的。也可能与数据集或者数据量有关。具体相差多少，有些忘记了。后续找找，兴许进一步对比。

[shenshen-hungry]

@MrRace 感觉可能跟数据集有关系，和下游任务越相似并且越大的数据集训练出来的向量效果越好。如果方便的话还请提供一下具体的实验配置，比如数据集、参数等相关信息，以便让看到的人持续地讨论。

[zhangmianhongni]

如何使用字向量对比2个不同长度的词语，比如“你好”和“我爱你”？