又一來(lái)自騰訊AI實(shí)驗(yàn)室的資源帖。騰訊AI實(shí)驗(yàn)室宣布，正式開(kāi)源一個(gè)大規(guī)模、高質(zhì)量的中文詞向量數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集包含800多萬(wàn)中文詞匯，相比現(xiàn)有的公開(kāi)數(shù)據(jù)，在覆蓋率、新鮮度及準(zhǔn)確性上大幅提高。在對(duì)話回復(fù)質(zhì)量預(yù)測(cè)、醫(yī)療實(shí)體識(shí)別等自然語(yǔ)言處理方向的業(yè)務(wù)應(yīng)用方面，騰訊內(nèi)部效果提升顯著。

數(shù)據(jù)集特點(diǎn)

總體來(lái)講，騰訊AI實(shí)驗(yàn)室此次公開(kāi)的中文詞向量數(shù)據(jù)集包含800多萬(wàn)中文詞匯，其中每個(gè)詞對(duì)應(yīng)一個(gè)200維的向量。

具體方面，騰訊自稱，該數(shù)據(jù)集著重在3方面進(jìn)行了提升：

1. 覆蓋率（Coverage）：

該詞向量數(shù)據(jù)包含很多現(xiàn)有公開(kāi)的詞向量數(shù)據(jù)所欠缺的短語(yǔ)，比如“不念僧面念佛面”、“冰火兩重天”、“煮酒論英雄”、“皇帝菜”、“喀拉喀什河”等。

以“喀拉喀什河”為例，利用騰訊AI Lab詞向量計(jì)算出的語(yǔ)義相似詞如下：

墨玉河、和田河、玉龍喀什河、白玉河、喀什河、葉爾羌河、克里雅河、瑪納斯河

2. 新鮮度（Freshness）：

該數(shù)據(jù)包含一些最近一兩年出現(xiàn)的新詞，如“戀與制作人”、“三生三世十里桃花”、“打call”、“十動(dòng)然拒”、“供給側(cè)改革”、“因吹斯汀”等。

以“因吹斯汀”為例，利用騰訊AI Lab詞向量計(jì)算出的語(yǔ)義相似詞如下：

一顆賽艇、因吹斯聽(tīng)、城會(huì)玩、厲害了word哥、emmmmm、扎心了老鐵、神吐槽、可以說(shuō)是非常爆笑了

3. 準(zhǔn)確性（Accuracy）：

由于采用了更大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和更好的訓(xùn)練算法，所生成的詞向量能夠更好地表達(dá)詞之間的語(yǔ)義關(guān)系，如下列相似詞檢索結(jié)果所示：

在開(kāi)源前，騰訊內(nèi)部經(jīng)歷了多次測(cè)評(píng)，認(rèn)為該數(shù)據(jù)集相比于現(xiàn)有的公開(kāi)數(shù)據(jù)，在相似度和相關(guān)度指標(biāo)上均達(dá)到了更高的分值。

數(shù)據(jù)集構(gòu)建經(jīng)驗(yàn)

那么這樣的數(shù)據(jù)集，騰訊AI實(shí)驗(yàn)室是如何構(gòu)建的呢？

他們圍繞3方面分享了構(gòu)建及優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)：

1. 語(yǔ)料采集：

訓(xùn)練詞向量的語(yǔ)料來(lái)自騰訊新聞和天天快報(bào)的新聞?wù)Z料，以及自行抓取的互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁(yè)和小說(shuō)語(yǔ)料。

大規(guī)模多來(lái)源語(yǔ)料的組合，使得所生成的詞向量數(shù)據(jù)能夠涵蓋多種類型的詞匯。

而采用新聞數(shù)據(jù)和最新網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)對(duì)新詞建模，也使得詞向量數(shù)據(jù)的新鮮度大為提升。

2. 詞庫(kù)構(gòu)建：

除了引入維基百科和百度百科的部分詞條之外，還實(shí)現(xiàn)了Shi等人于2010年提出的語(yǔ)義擴(kuò)展算法，可從海量的網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)中自動(dòng)發(fā)現(xiàn)新詞——根據(jù)詞匯模式和超文本標(biāo)記模式，在發(fā)現(xiàn)新詞的同時(shí)計(jì)算新詞之間的語(yǔ)義相似度。

3. 訓(xùn)練算法：

騰訊AI Lab采用自研的Directional Skip-Gram (DSG)算法作為詞向量的訓(xùn)練算法。

DSG算法基于廣泛采用的詞向量訓(xùn)練算法Skip-Gram (SG)，在文本窗口中詞對(duì)共現(xiàn)關(guān)系的基礎(chǔ)上，額外考慮了詞對(duì)的相對(duì)位置，以提高詞向量語(yǔ)義表示的準(zhǔn)確性。

意義

最后，表?yè)P(yáng)一下鵝廠的開(kāi)源之舉。

目前針對(duì)英語(yǔ)環(huán)境，工業(yè)界和學(xué)術(shù)界已發(fā)布了一些高質(zhì)量的詞向量數(shù)據(jù)，并得到了廣泛的使用和驗(yàn)證。

其中較為知名的有谷歌公司基于word2vec算法、斯坦福大學(xué)基于GloVe算法、Facebook基于fastText項(xiàng)目發(fā)布的數(shù)據(jù)等。

然而，目前公開(kāi)可下載的中文詞向量數(shù)據(jù)還比較少，并且數(shù)據(jù)的詞匯覆蓋率有所不足，特別是缺乏很多短語(yǔ)和網(wǎng)絡(luò)新詞。

所以有資源有能力的騰訊，還有心做這樣的事情，對(duì)業(yè)界實(shí)屬利好。