Select Language

AI社区

公开数据集

腾讯AI Lab开源大规模高质量中文词向量数据

腾讯AI Lab开源大规模高质量中文词向量数据

39.4G
404 浏览
0 喜欢
8 次下载
0 条讨论
NLP,MNIST Classification

腾讯AI Lab此次公开的中文词向量数据包含800多万中文词汇,其中每个词对应一个200维的向量。相比现有的中文词向量数据,腾讯AI L......

数据结构 ? 39.4G

    README.md

    腾讯AI Lab此次公开的中文词向量数据包含800多万中文词汇,其中每个词对应一个200维的向量。相比现有的中文词向量数据,腾讯AI Lab的中文词向量着重提升了以下3个方面,相比已有各类中文词向量大大改善了其质量和可用性:

    ⒈ 覆盖率(Coverage): 该词向量数据包含很多现有公开的词向量数据所欠缺的短语,比如“不念僧面念佛面”、“冰火两重天”、“煮酒论英雄”、“皇帝菜”、“喀拉喀什河”等。以“喀拉喀什河”为例,利用腾讯AI Lab词向量计算出的语义相似词如下:

    墨玉河、和田河、玉龙喀什河、白玉河、喀什河、叶尔羌河、克里雅河、玛纳斯河

    ⒉ 新鲜度(Freshness): 该数据包含一些最近一两年出现的新词,如“恋与制作人”、“三生三世十里桃花”、“打call”、“十动然拒”、“供给侧改革”、“因吹斯汀”等。以“因吹斯汀”为例,利用腾讯AI Lab词向量计算出的语义相似词如下:

    一颗赛艇、因吹斯听、城会玩、厉害了word哥、emmmmm、扎心了老铁、神吐槽、可以说是非常爆笑了

    ⒊ 准确性(Accuracy): 由于采用了更大规模的训练数据和更好的训练算法,所生成的词向量能够更好地表达词之间的语义关系,如下列相似词检索结果所示: Image:https://ai.tencent.com/ailab_op/ueditor/php/upload/image/20181203/1543803878473374.png

    腾讯AI Lab词向量的构建

    为了生成高覆盖率、高新鲜度、高准确性的词向量数据,腾讯AI Lab主要从以下3个方面对词向量的构建过程进行了优化:

    ⒈ 语料采集: 训练词向量的语料来自腾讯新闻和天天快报的新闻语料,以及自行抓取的互联网网页和小说语料。大规模多来源语料的组合,使得所生成的词向量数据能够涵盖多种类型的词汇。而采用新闻数据和最新网页数据对新词建模,也使得词向量数据的新鲜度大为提升。

    ⒉ 词库构建: 除了引入维基百科和百度百科的部分词条之外,还实现了Shi等人于2010年提出的语义扩展算法 [5],可从海量的网页数据中自动发现新词——根据词汇模式和超文本标记模式,在发现新词的同时计算新词之间的语义相似度。

    ⒊ 训练算法: 腾讯AI Lab采用自研的Directional Skip-Gram (DSG)算法 [6] 作为词向量的训练算法。DSG算法基于广泛采用的词向量训练算法Skip-Gram (SG),在文本窗口中词对共现关系的基础上,额外考虑了词对的相对位置,以提高词向量语义表示的准确性。

    此份中文词向量数据的开源,是腾讯AI Lab依托公司数据源优势,对自身基础AI能力的一次展示,将为中文环境下基于深度学习的NLP模型训练提供高质量的底层支持,推动学术研究和工业应用环境下中文NLP任务效果的提升。

    除发布此份中文词向量数据外,腾讯AI Lab长期以来在文本表示学习方面有着持续的投入,相关研究成果近期在ACL、EMNLP、IJCAI等自然语言处理及人工智能顶级会议上发表[7,8,9,10],并被应用于多个落地场景。未来,腾讯AI Lab将着眼于常规文本与社交媒体文本两种不同的文本类型,继续探索词汇、词组/实体、句子/消息、篇章/对话等各粒度文本对象的语义建模和理解,为自然语言处理领域的重要应用提供基础支持。

    [1] Tomas Mikolov, Ilya Sutskever, Kai Chen, Gregory S. Corrado, and Jeffrey Dean:Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality. NIPS 2013. [2] Jeffrey Pennington, Richard Socher, and Christopher D. Manning. GloVe: Global Vectors for Word Representation. EMNLP 2014. [3] P. Bojanowski, E. Grave, A. Joulin, T. Mikolov, Enriching Word Vectors with Subword Information. TACL 2017 (5). [4] Shen Li, Zhe Zhao, Renfen Hu, Wensi Li, Tao Liu, Xiaoyong Du. Analogical Reasoning on Chinese Morphological and Semantic Relations. ACL 2018. [5] Shuming Shi, Huibin Zhang, Xiaojie Yuan, and Ji-Rong Wen. Corpus-based Semantic Class Mining: Distributional vs. Pattern-based Approaches. COLING 2010. [6] Yan Song, Shuming Shi, Jing Li, and Haisong Zhang. Directional Skip-Gram: Explicitly Distinguishing Left and Right Context for Word Embeddings. NAACL 2018. [7] Jialong Han, Yan Song, Wayne Xin Zhao, Shuming Shi, and Haisong Zhang. hyperdoc2vec: Distributed Representations of Hypertext documents. ACL 2018. [8] Jichuan Zeng, Jing Li, Yan Song, Cuiyun Gao, Michael R. Lyu, and Irwin King. Topic Memory Networks for Short Text Classification. EMNLP 2018. [9] Yan Song and Shuming Shi. Complementary Learning of Word Embeddings. IJCAI 2018. [10] Yan Song, Shuming Shi, and Jing Li. Joint Learning Embeddings for Chinese Words and their Components via Ladder Structured Networks. IJCAI 2018.

    暂无相关内容。
    暂无相关内容。
    • 分享你的想法
    去分享你的想法~~

    全部内容

      欢迎交流分享
      开始分享您的观点和意见,和大家一起交流分享.
    所需积分:25 去赚积分?
    • 404浏览
    • 8下载
    • 0点赞
    • 收藏
    • 分享