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基于深度学习的中文分词尝试

基于深度学习的中文分词尝试

使用的数据是参考资料中的中文分词资源，即Bakeoff中微软研究院的中文语料库，它的训练文本带有每个字的标注（BEMS），同时带有测试文本和测试脚本。此外使用了补充的语料库，即sogou新闻语料库，不带字标注，但可用来学习字向量。

使用的工具是python中的gensim库和keras库，gensim可用于学习词向量，keras是基于theano的深度学习库。在本例中只使用了普通的MLP方法。

整体工作的步骤如下：

• 步骤1：使用sogou的语料库建立初始的字向量，向量维度为100，迭代50次。
• 步骤2：读入有标注的训练语料库，处理成keras需要的数据格式。
• 步骤3：根据训练数据建模，使用左右各3个字做为上下文，7*100个神经元为输入层，隐藏层为100，输出层为4，神经网络结构为[700->100->4]，总共进行了约50次迭代。
• 步骤4：读入无标注的测试语料库，用训练得到的神经网络进行分词标注
• 步骤5：使用自动脚本检查最终的效果

最终测试脚本输出的summary如下。

=== SUMMARY: === TOTAL INSERTIONS: 2872 === TOTAL DELETIONS: 2896 === TOTAL SUBSTITUTIONS: 6444 === TOTAL NCHANGE: 12212 === TOTAL TRUE WORD COUNT: 106873 === TOTAL TEST WORD COUNT: 106849 === TOTAL TRUE WORDS RECALL: 0.913 === TOTAL TEST WORDS PRECISION: 0.913 === F MEASURE: 0.913 === OOV Rate: 0.026 === OOV Recall Rate: 0.673 === IV Recall Rate: 0.919

后续折腾畅想：

• 本例中带标注的语料库相当大，可以直接在这个上面先训练字向量试试。
• 有空时还可以测试下jieba分词的效果评估。
• 用RNN等其它的方法试试效果。

参考资料: 中文分词资源 中文分词标注法 word2vec原理 基于word2vec的中文分词