转载：请注明出处https://blog.csdn.net/HHTNAN
相关论文下载：cw2vec: （Learning Chinese Word Embeddings with Stroke n-gram Information）
与2016年facebook提出的论文（Enriching Word Vectors with Subword Information）直通车
全国知识图谱与语义计算大会（CCKS2018）8月14日至17日在天津举行，凭借出色的专业能力，阿里健康团队在中文电子病历命名实体识别评测任务中夺冠。
cw2vec: （Learning Chinese Word Embeddings with Stroke n-gram Information）
AAAI 2018高分录用的一篇中文词向量论文，出自蚂蚁金服人工智能部。本文将从背景知识、模型简介、c++实现、实验结果、结论等几个方面来进行阐述。
一、背景知识
目前已经存在很多的词向量模型，但是较多的词向量模型都是基于西方语言，像英语，西班牙语，德语等，这些西方语言的内部组成都是拉丁字母，然而，由于中文书写和西方语言完全不同，中文词语包含很少的中文字符，但是中文字符内部包含了很强的语义信息，因此，如何有效利用中文字符内部的语义信息来训练词向量，成为近些年研究的热点。
单个英文字符（character）是不具备语义的，而中文汉字往往具有很强的语义信息。不同于前人的工作，我们提出了“n元笔画”的概念。所谓“n元笔画”，即就是中文词语（或汉字）连续的n个笔画构成的语义结构。
问题与挑战：
自然语言处理的顶级会议ACL 2017，共提出了未来的四大研究方向，如何更好的利用“亚词”信息就是其中的一个。在中文词向量场景下，仅将中文词语拆解到汉字粒度，会一定程度上提高中文词向量的质量，是否存在汉字粒度仍不能刻画的情况？
可以看出，“木材”和“森林”是两个语义很相关的词语，但是当我们拆解到汉字粒度的时候，“木”和“材”这两个字对比“森”和“材”没有一个是相同的（一般会用一个下标去存储一个词语或汉字），因此对于这个例子而言，汉字粒度拆解是不够的。我们所希望得到的是：
“木”和“材”可以分别拆解出“木”和“木”（来源于“材”的左半边）结构，而“森”和“林”分别拆解得到多个“木”的相同结构。此外，可以进一步将汉字拆解成偏旁、字件，对于以上例子可以有效提取出语义结构信息，不过我们也分析到：
可以看出，“智”的偏旁恰好是“日”，而“日”不能表达出“智”的语义信息。实际上，偏旁的设计是为了方便在字典中查询汉字，因此结构简单、出现频率高变成了首要原则，并不一定恰好能够表达出该汉字的语义信息。此外，将“智”拆分到字件粒度，将会得到“失”，“口”和“日”三个，很不巧的是，这三个字件也均不能表达其汉字语义。我们需要设计出一种新的方法，来重新定义出词语（或汉字）具有语义的结构：
这里，“知”是可以表达出“智”语义的模块，如何得到这样的亚词结构，并结合句子上下文设计模型的优化目标，生成出更好的中文词向量，将是后文要探索的内容。
通过观察中文字符内部组成，发现中文字符包含偏旁部首、字符组件，笔画信息等语义信息特征（如下图），基于偏旁部首和汉字组件特征的中文词向量模型已经有人提出，并取得了较好的效果。
▲图1 n元笔画生成的例子
思想来源于2016年facebook提出的论文（Enriching Word Vectors with Subword Information），目前facebook这篇论文已经被引用300多次，影响力很大，cw2vec可以称之为中文版本的fasttext。
cw2vec模型
word2vec提出了CBOW和Skip-Gram两个模型（详解），cw2vec在Skip-Gram基础之上进行改进，把词语的n-gram笔画特征信息代替词语进行训练，cw2vec模型如下图。
短语：治理 雾霾 刻不容缓
中心词：雾霾
上下文词：治理，刻不容缓
如上图所示，对于“治理 雾霾 刻不容缓”这句话，假设此刻当前词语恰好是“雾霾”，上下文词语是“治理”和“刻不容缓”。首先将当前词语“雾霾”拆解成n元笔画并映射成数字编码，然后划窗得到所有的n元笔画，根据设计的Objective Function(损失函数)，计算每一个n元笔画和上下文词语的相似度，进而根据损失函数求梯度并对上下文词向量和n元笔画向量进行更新。
Objective Function
在论文中提出了一种基于n元笔画的新型的损失函数，如下：
其中，和
分别为当前词语和上下文词语，
是sigmoid函数，
是当前词语划窗内的所有词语集合，
是训练语料的全部文本。为了避免传统softmax带来的巨大计算量，我们也采用了负采样的方式。
为随机选取的词语，称为“负样例”，
是负样例的个数，而
则表示负样例
按照词频分布进行的采样，其中语料中出现次数越多的词语越容易被采样到。相似性
函数被按照如下构造：
其中，为当前词语对应的一个n元笔画向量，而
是其对应的上下文词语的词向量。我们将当前词语拆解为其对应的n元笔画，但保留每一个上下文词语不进行拆解。
为词语
所对应的n元笔画的集合。在算法执行前，我们先扫描每一个词语，生成n元笔画集合，针对每一个n元笔画，都有对应的一个n元笔画向量，在算法开始之前做随机初始化，其向量维度和词向量的维度相同。
其中：sigmoid函数
论文中提及上下文词向量（context word embedding）为最终cw2vec模型的输出词向量。
n-grams特征构建的流程
1、 词语分割
把中文词语分割为单个字符，为了获取中文字符的笔画信息。
词语：大人 分割为：（1）大 （2）人
2、 笔画特征
获取中文字符的笔画信息，并且把字符的笔画信息合并，得到词语的笔画信息。
大： 一ノ丶
人： ノ丶
大人： 一ノ丶 ノ丶
3、 笔画特征数字化
为了方便，论文提及把笔画信息数字化，用数字代表每一种笔画信息，如下图。
那么“大人”这个词的笔画信息就可以表示为：
大人： 一ノ丶 ノ丶
大人：13434
我从训练语料中获取到13354个汉字，并获取笔画信息，统计笔画种类和上图一致，只有5种笔画信息。
4、 N元笔画特征
提取词语笔画信息的n-gram特征。
3-gram：134、343、434
4-gram：1343、3434
5-gram：13434
……
上述4个步骤，如下图：
相关算法对比：
更多算法对比内容请阅读原来的paper.
参考资料：
word2vec提出了CBOW和Skip-Gram两个模型
cw2vec 一个c++版本的cw2vec github代码：
参考文献：
[1] Cao, Shaosheng, et al. “cw2vec: Learning Chinese Word Embeddings with Stroke n-gram Information.” (2018).
[2] Bojanowski, Piotr, et al. “Enriching word vectors with subword information.” arXiv preprint arXiv:1607.04606 (2016).
[3] Chen, Xinxiong, et al. “Joint Learning of Character and Word Embeddings.” IJCAI 2015.
[4] Sun, Yaming, et al. “Radical-enhanced Chinese character embedding.” ICNIP 2014.
[5] Li, Yanran, et al. “Component-enhanced Chinese character embeddings.” arXiv preprint arXiv:1508.06669 (2015).
[6] Yu, Jinxing, et al. “Joint Embeddings of Chinese Words, Characters, and Fine-grained Subcharacter Components.” EMNLP 2017.
[7] Mikolov, Tomas, et al. “Efficient estimation of word representations in vector space.” arXiv preprint arXiv:1301.3781 (2013).