31
May
基于最小熵原理的NLP库：nlp zero
By 苏剑林 | 2018-05-31 | 104238位读者 | 引用陆陆续续写了几篇最小熵原理的博客，致力于无监督做NLP的一些基础工作。为了方便大家实验，把文章中涉及到的一些算法封装为一个库，供有需要的读者测试使用。
由于面向的是无监督NLP场景，而且基本都是NLP任务的基础工作，因此命名为nlp zero。
地址
Github: https://github.com/bojone/nlp-zero
Pypi: https://pypi.org/project/nlp-zero/
可以直接通过
pip install nlp-zero==0.1.6进行安装。整个库纯Python实现，没有第三方调用，支持Python2.x和3.x。
30
May
最小熵原理（三）：“飞象过河”之句模版和语言结构
By 苏剑林 | 2018-05-30 | 59974位读者 | 引用在前一文《最小熵原理（二）：“当机立断”之词库构建》中，我们以最小熵原理为出发点进行了一系列的数学推导，最终得到$(2.15)$和$(2.17)$式，它告诉我们两个互信息比较大的元素我们应该将它们合并起来，这有利于降低“学习难度”。于是利用这一原理，我们通过邻字互信息来实现了词库的无监督生成。
由字到词、由词到词组，考察的是相邻的元素能不能合并成一个好“套路”。可是套路为什么非得要相邻的呢？当然不一定相邻，我们学习语言的时候，不仅仅会学习到词语、词组，还要学习到“固定搭配”，也就是说词语怎么运用才是合理的，这是语法的体现，是本文所要探究的，希望最终能达到一定的无监督句法分析的效果。
由于这次我们考虑的是跨邻词的语言关联，因此我给它起个名字为“飞象过河”，正是
“套路宝典”第二式——“飞象过河”
语言结构
对于大多数人来说，并不会真正知道什么是语法，他们脑海里就只有一些“固定搭配”、“定式”，或者更正式一点可以叫“模版”。大多数情况下，我们是根据模版来说出合理的话来。而不同的人的说话模版可能有所不同，这就是个人的说话风格，甚至是“口头禅”。
18
May
简明条件随机场CRF介绍（附带纯Keras实现）
By 苏剑林 | 2018-05-18 | 330329位读者 | 引用笔者去年曾写过博文《果壳中的条件随机场(CRF In A Nutshell)》，以一种比较粗糙的方式介绍了一下条件随机场（CRF）模型。然而那篇文章显然有很多不足的地方，比如介绍不够清晰，也不够完整，还没有实现，在这里我们重提这个模型，将相关内容补充完成。
本文是对CRF基本原理的一个简明的介绍。当然，“简明”是相对而言中，要想真的弄清楚CRF，免不了要提及一些公式，如果只关心调用的读者，可以直接移到文末。
图示
按照之前的思路，我们依旧来对比一下普通的逐帧softmax和CRF的异同。
逐帧softmax
CRF主要用于序列标注问题，可以简单理解为是给序列中的每一帧都进行分类，既然是分类，很自然想到将这个序列用CNN或者RNN进行编码后，接一个全连接层用softmax激活，如下图所示
逐帧softmax并没有直接考虑输出的上下文关联
10
May
用Numpy实现高效的Apriori算法
By 苏剑林 | 2018-05-10 | 95646位读者 | 引用
2
May
基于Conv1D的光谱分类模型（一维序列分类）
By 苏剑林 | 2018-05-02 | 118995位读者 | 引用前段时间天池出了个天文数据挖掘竞赛——LAMOST光谱分类（将对应的光谱识别为4类中的一类），虽然没有奖金，但还是觉得挺有意思，所以就报名参加了。做了一段时间，成绩自我感觉还可以，然而最后我却忘记了（或者说根本就没留意到）初赛最后两天还有一步是提交新的测试集结果，然后就没有然后了，留下了一个未竟的模型，可谓“出师未捷身先死”，还是被自己弄死的～
天文数据挖掘大赛——天体光谱智能分类
后来跟其他参赛选手讨论了一下，发现其实我的这个模型还是不错的。当时我记得初赛第一名的成绩是0.83+，而我当时的成绩是0.82+，排名大概是第4、5左右，而且据说很多分数在0.8+的队伍都已经使用了融合模型，而我这0.82+的成绩仅仅是单模型的结果～在平时的群聊中发现也有不少朋友在做一维序列分类模型，而光谱分类本质上也就是一个一维的序列分类，所以分享一下模型，估计对相关朋友会有一定的参考价值。
模型
事实上也不是什么特别的模型，就是普通的一维卷积加残差，对于熟悉图像处理的朋友，这实在是再普通不过的结构了。
24
Apr
最小熵原理（二）：“当机立断”之词库构建
By 苏剑林 | 2018-04-24 | 84006位读者 | 引用在本文，我们介绍“套路宝典”第一式——“当机立断”：1、导出平均字信息熵的概念，然后基于最小熵原理推导出互信息公式；2、并且完成词库的无监督构建、给出一元分词模型的信息熵诠释，从而展示有关生成套路、识别套路的基本方法和技巧。
这既是最小熵原理的第一个使用案例，也是整个“套路宝典”的总纲。
你练或者不练，套路就在那里，不增不减。
为什么需要词语
从上一篇文章可以看到，假设我们根本不懂中文，那么我们一开始会将中文看成是一系列“字”随机组合的字符串，但是慢慢地我们会发现上下文是有联系的，它并不是“字”的随机组合，它应该是“套路”的随机组合。于是为了减轻我们的记忆成本，我们会去挖掘一些语言的“套路”。第一个“套路”，是相邻的字之间的组合定式，这些组合定式，也就是我们理解的“词”。
平均字信息熵
假如有一批语料，我们将它分好词，以词作为中文的单位，那么每个词的信息量是$-\log p_w$，因此我们就可以计算记忆这批语料所要花费的时间为
$$-\sum_{w\in \text{语料}}\log p_w\tag{2.1}$$
这里$w\in \text{语料}$是对语料逐词求和，不用去重。如果不分词，按照字来理解，那么需要的时间为
$$-\sum_{c\in \text{语料}}\log p_c\tag{2.2}$$
18
Apr
最小熵原理（一）：无监督学习的原理
By 苏剑林 | 2018-04-18 | 87346位读者 | 引用话在开头
在深度学习等端到端方案已经逐步席卷NLP的今天，你是否还愿意去思考自然语言背后的基本原理？我们常说“文本挖掘”，你真的感受到了“挖掘”的味道了吗？
无意中的邂逅
前段时间看了一篇关于无监督句法分析的文章，继而从它的参考文献中发现了论文《Redundancy Reduction as a Strategy for Unsupervised Learning》，这篇论文介绍了如何从去掉空格的英文文章中将英文单词复原。对应到中文，这不就是词库构建吗？于是饶有兴致地细读了一番，发现论文思路清晰、理论完整、结果漂亮，让人赏心悦目。
尽管现在看来，这篇论文的价值不是很大，甚至其结果可能已经被很多人学习过了，但是要注意：这是一篇1993年的论文！在PC机还没有流行的年代，就做出了如此前瞻性的研究。虽然如今深度学习流行，NLP任务越做越复杂，这确实是一大进步，但是我们对NLP原理的真正了解，还不一定超过几十年前的前辈们多少。
这篇论文是通过“去冗余”（Redundancy Reduction）来实现无监督地构建词库的，从信息论的角度来看，“去冗余”就是信息熵的最小化。无监督句法分析那篇文章也指出“信息熵最小化是无监督的NLP的唯一可行的方案”。我进而学习了一些相关资料，并且结合自己的理解思考了一番，发现这个评论确实是耐人寻味。我觉得，不仅仅是NLP，信息熵最小化很可能是所有无监督学习的根本。
15
Apr
基于CNN的阅读理解式问答模型：DGCNN
By 苏剑林 | 2018-04-15 | 437513位读者 | 引用2019.08.20更新：开源了一个Keras版（https://kexue.fm/archives/6906）
早在年初的《Attention is All You Need》的介绍文章中就已经承诺过会分享CNN在NLP中的使用心得，然而一直不得其便。这几天终于下定决心来整理一下相关的内容了。
背景
事不宜迟，先来介绍一下模型的基本情况。
模型特点
本模型——我称之为DGCNN——是基于CNN和简单的Attention的模型，由于没有用到RNN结构，因此速度相当快，而且是专门为这种WebQA式的任务定制的，因此也相当轻量级。SQUAD排行榜前面的模型，如AoA、R-Net等，都用到了RNN，并且还伴有比较复杂的注意力交互机制，而这些东西在DGCNN中基本都没有出现。
这是一个在GTX1060上都可以几个小时训练完成的模型！
截止到2018.04.14的排行榜
DGCNN，全名为Dilate Gated Convolutional Neural Network，即“膨胀门卷积神经网络”，顾名思义，融合了两个比较新的卷积用法：膨胀卷积、门卷积，并增加了一些人工特征和trick，最终使得模型在轻、快的基础上达到最佳的效果。在本文撰写之时，本文要介绍的模型还位于榜首，得分（得分是准确率与F1的平均）为0.7583，而且是到目前为止唯一一个一直没有跌出前三名、并且获得周冠军次数最多的模型。
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