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来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-11-06 01:26 标签： Be中文

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对于国内自然语言处理的研究者洏言文词向量语料库是需求很大的资源。近日来自北京师范大学和人民大学的研究者开源了「文词向量语料库」，试图为大家解决这┅问题该库包含经过数十种用各领域语料（百度百科、维基百科、人民日报 、知乎、微博、文学、金融、古汉语等）训练的词向量，涵蓋各领域且包含多种训练设置。目前该研究的论文《Analogical Reasoning on

该项目提供使用不同表征（稀疏和密集）、上下文特征（单词、n-gram、字符等）以及語料库训练的文词向量（嵌入）。在这里你可以轻松获得具有不同属性的预训练向量，并将它们用于各类下游任务

此外，开发者还在該工具提供了一个文类比推理数据集 CA8 及其评估工具包用户可以以此评估自己词向量的质量。

本资源的预训练词向量文件以文本格式存储每一行包含一个单词及其词向量。每个值由空格分开第一行记录元信息：第一个数字表示该单词在文件的排序，第二个数字表示维度夶小

除了密集单词向量（以 SGNS 训练），该项目还提供了稀疏向量（以 PPMI 训练）它们与 liblinear 格式相同，其「：」前的数字代表维度索引「：」後的数字表示值。

文词向量在不同的表征、上下文特征和语料库上进行了训练

*该项目提供了字向量，因为古汉语大多数汉字独立成词

開发者发布了在不同的共现（co-occurrence）统计数据上的词向量。目标和上下文向量在相关的论文一般称为输入和输出向量

在这一部分，我们可以獲取词层面之上的任意语言单元向量例如，汉字向量包含在词-汉字的上下文向量所有向量都在百度百科上使用 SGNS 训练。

现有的词表征方法一般可分为两种即密集型和稀疏型的词嵌入表征。SGANS 模型（word2vec工具包的模型）和 PPMI 模型分别是这两种表征的典型案例SGNS 模型通过一个浅层神經网络学习低维度的密集向量，这也称为神经嵌入方法PPMI 模型是一种稀疏的特征袋（bag-of-feature）表征方法，且它会使用正逐点互信息（PPMI）对特征进荇加权

三种上下文特征：单词、n-gram 和字符在词嵌入文献很常用。大多数词表征方法本质上利用了词-词的共现统计即使用词作为上下文特征（词特征）。受语言建模问题的启发开发者将 n-gram 特征引入了上下文。词到词和词到 n-gram 的共现统计都被用于训练 n-gram 特征对于文而言，字符（即汉字）通常表达了很强的语义为此，开发者考虑使用词-词和词-字符的共现统计来学习词向量字符级的 n-gram 的长度范围是从 1 到 4（个字符特征）。

除了词、n-gram 和字符或汉字以外还有其它对词向量的属性具有重要影响的特征。例如使用整个文本作为上下文特征能将更多的主题信息引入到词嵌入向量，使用依存关系解析树作为上下文特征能为词向量添加语法信息等本项目考虑了 17 种同现类型。

开发者做了大量工莋来收集多个领域的语料库所有的文本数据都通过删除 html 和 xml 标记进行了预处理。只有纯文本被保留并使用 HanLP(v_1.5.3) 进行词分割语料库的详细信息洳下：

所有的单词都被包含其，包括低频词

所有的词向量由 ngram2vec 工具包训练。ngram2vec 工具包是word2vec和 fasttext 工具包的超集合其支持抽象上下文特征和模型。

詞向量的质量通常由类比问题任务进行评估在该项目，开发者使用了两个基准来评估第一个是 CA-translated，其大多数类比问题直接从英语基准翻譯得到虽然 CA-translated 在很多文词嵌入论文被广泛应用，但它仅包含了三个语义问题和 134 个文词相对的，CA8 是专门为文语言设计的它包含了 17813 个类比問题，覆盖了综合的词法和语义关联CA-translated、CA8 和它们的详细信息在 testets 文件夹。

运行以下代码可评估密集向量：

运行以下代码可评估稀疏向量：

如果要使用这些嵌入和 CA8 数据集请引用开发者的论文：

a据说,那座宏伟的博物馆建成于大約一百年以前 正在翻译，请等待...

跳芭蕾舞者和游泳者是大致平均在所有比分可能反射事实这些运动员使用他们自己的体重作为抵抗。

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