蚂蚁金服颠覆中文词向量，笔画算法写新章

蚂蚁金服的基于笔画的中文词向量：创新与突破

自然语言处理（NLP）领域正在蓬勃发展，词向量算法作为其基石，在序列标注、问答系统和机器翻译等任务中发挥着至关重要的作用。然而，现有的词向量算法，如Google在2013年提出的Word2vec，大多仅适用于拉丁字符构成的单词（如英文），无法有效处理中文等表意文字。

蚂蚁金服的研究人员最近在AAAI 2018大会上发表了一篇论文，介绍了一种创新的基于笔画的中文词向量算法。该算法从笔画这一中文独有的特征入手，有效解决了中文词向量表示中的语义相似性和多义性问题。

笔画之道的启发

中文是表意文字，其每一个汉字都由一个或多个笔画组成。笔画顺序和组合方式不同，会产生不同的汉字。因此，蚂蚁金服的研究人员认为，笔画信息蕴含着丰富的语义信息，可以用来构建更有效的中文词向量。

他们将笔画视为词语的基本组成单元，通过将笔画信息融入词向量算法中，能够更加准确地捕捉中文词语之间的语义关系。

算法的实现

蚂蚁金服的基于笔画的中文词向量算法主要分为以下几个步骤：

1. 笔画提取： 将输入的中文文本分割成一个个笔画，并为每个笔画分配一个唯一的ID。
2. 笔画共现统计： 计算不同笔画之间的共现频率，形成笔画共现矩阵。
3. 笔画嵌入： 利用笔画共现矩阵，通过深度学习技术将笔画映射到低维的向量空间中，得到笔画嵌入向量。
4. 词向量构建： 将词语中的笔画嵌入向量进行加权平均，得到词语的词向量。

优势与应用

与传统的基于词频或字符的词向量算法相比，蚂蚁金服的基于笔画的中文词向量算法具有以下优势：

• 语义相似性更强： 由于笔画信息包含了丰富的语义信息，该算法能够更好地捕捉中文词语之间的语义相似性。
• 多义性处理更佳： 笔画信息可以帮助区分不同语义下的同音词，从而提高词向量对多义性的处理能力。
• 鲁棒性更高： 笔画信息相对稳定，不受词语形态变化的影响，因此该算法具有更高的鲁棒性。

该算法在中文NLP任务中的应用前景十分广阔，如：

• 词语相似度计算： 利用词向量计算词语之间的相似度，可用于文本聚类、问答系统和推荐系统等任务。
• 文本分类： 将文本表示为词向量的集合，可用于文本分类、垃圾邮件过滤和情感分析等任务。
• 机器翻译： 利用词向量建立中文和外语之间的语义桥梁，可提高机器翻译的准确性和流畅性。

结语

蚂蚁金服的基于笔画的中文词向量算法为中文NLP领域带来了新的突破。通过挖掘中文独有的笔画信息，该算法能够构建出更准确、更鲁棒的中文词向量，从而为各种NLP任务提供更加强大的基础。

随着该算法的不断完善和应用，中文NLP技术将迎来新的发展机遇，为智能对话、信息检索和文本挖掘等领域带来更广阔的可能性。