中文词向量论文综述（三）
导读
最近在做中文词向量相关工作，其中看了一些中文词向量的相关论文，在这篇文章，将把近几年的中文词向量进展及其模型结构加以简述，大概要写3-4篇综述，每篇包含2-3篇论文。续 --- 中文词向量论文综述（二）。
一、Learning Chinese Word Representations From Glyphs Of Characters
论文来源
这是一篇2017年发表在EMNLP(Empirical Methods in Natural Language Processing)会议上的论文，作者来自于台湾大学 --- Tzu-Ray Su 和 Hung-Yi Lee。
Abstract
这篇论文的出发点也很新颖，中文汉字可以认为是由图形组件组成的，具有丰富的语义信息，基于此，提出了一个新的学习中文词向量的方法，通过图形字符（character glyphs）来增强词的表示，character glyphs通过图像卷积从位图（bitmaps）中编码得来，character glyphs特征加强了word的表示，也提高了character embedding。這篇论文虽然是在繁体中文进行的改进，不过idea同样也可以应用在简体中文中。在 Word Similarity 和 Word Analogy 上验证了其实验效果。
Model
這篇论文的模型参考了CWE模型和MGE模型，模型部分也是分为了几个阶段，第一个阶段是通过convAE从位图中抽取glyph特征，第二阶段是在已有的中文词向量模型中进行改进提高，像CWE，MGW模型，第三阶段是直接使用glyph特征学习中文词向量表示。
Character Bitmap Feature Extraction
前期把字符全部转换成图像，通过convAE对图像抽取特征，convAE的模型结构图如下图所示，通过convAE最后的输出得到的512维的特征，character的glyph特征表示为g_k。
Glyph-Enhanced Word Embedding (GWE)
在這部分对CWE模型做了两个调整分别构建了CWE+ctxG模型和CWE+tarG模型。
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Enhanced by Context Word Glyphs --- CWE+ctxG模型
在CWE的基础之上增加了上下文词的glyph特征， 模型图如下所示，
其中，W(ctxG)_i的表示如下，其实计算就是word embedding + avgall(character embedding + glyph embedding)，
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Enhanced by Target Word Glyphs --- CWE+tarG模型
CWE+tarG模型和上文差不多，不过这个加入的是目标词的glyph特征，具体的模型图如下。
Directly Learn From Character Glyph Features
在这部分仅仅通过glyph特征与RNN循环神经网络构建了两个模型，分别是 RNN-Skipgram 和 RNN-Glove。
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RNN-Skipgram
RNN-Skipgram是把RNN和skipgram结合，通过RNN对glyph特征进行编码，产生隐层表示，然后把隐层表示作为skipgram的输入，进行预测，具体的模型结构图如下图所示。
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RNN-Glove
通过两个RNN循环神经网络，输入分别是中心词和上下文词的glyph特征，与RNN-Skipgram有微小的差别，输入中心词的网络后连接的是一个共享网络，输入上下文词的网络后面是全连接层，然后两个的输出的内积就是log(X_ij)的预测。
Experiment Result
在 Word Similarity 和 Word Analogy 上验证了其实验效果，由于以前的评测文件都是基于简体中文的，他们对其手工翻译成繁体中文的数据集进行评测。
Word Similarity采用的评测文件是wordsim-240，wordsim-296，由于中文简体和繁体在翻译过程中产生的歧义性，他们手工构建了SimLex-999评测文件，并把SimLex-999作为第三个评测文件，具体的实验结果如下图。
Word Analogy采用的是Chen 2015年构造的评测文件，但是增加了一个Job&Place，具体的实验结果如下图。
二、Joint Embeddings of Chinese Words, Characters, and Fine-grained Subcharacter Components
论文来源
这是一篇2017年发表在EMNLP(Empirical Methods in Natural Language Processing)会议上的论文，作者来自于香港科技大学 --- Jinxing Yu。
Abstract
与西方语言不同，中文汉字包含了丰富的语义信息，这篇论文提出了一个联合学习word，character和更加细粒度的subcharacter的方法来学习word embedding。在Word Similarity 和 Word Analogy任务上验证其优越性。
Model
提出了一个联合（ Chinese words, characters, and subcharacter components）学习word embedding的模型，称之为JWE模型，JWE模型也是基于CBOW来进行的完善，模型结构如下图。根据下图，只是在输入端多了一些改变，w_i代表目标词；w_i+1，w_i-1代表上下文词；c_i-1，c_i+1代表上下文词的character；s_i+1，s_i-1代表上下文词的subcharacter(radical)，s_i代表目标词的subcharacter(radical)。
损失函数有所不同，为三者的相加，具体公式如下，其中h_i1，h_i2，h_i3分别代表context word，context character，context subcharacter，h_i1，h_i2，h_i3分别取三者的平均值作为表示，例如h_i1如下图2所示，v_wi代表的是context word。
Experiment Result
在 Word Similarity 和 Word Analogy 上验证了其优越性。
论文在模型上尝试了不同的组合来进行实验，具体如下：
- +c ：代表的是component特征
- +r ：代表的是radical特征
- +p ：代表的是subcharacter components 特征
- +p1 ：代表的是使用上下文词的subcharacter components 特征
- +p2 ：代表的是使用目标词的subcharacter components 特征
- +p3 ：代表的是使用上下文词和目标词的subcharacter components 的特征
- -n ：代表的是仅仅使用character
- 具体来说上面提到的
component，radical(偏旁)，subcharacter，比如照这个汉字，它的radical是 灬，component是日、刀、口，subcharacter是subcharacter components，应该是所有的components（包含radical）。
Word Similarity采用的评测文件是wordsim-240，wordsim-295，wordsim-296移除了评测文件中没有出现在训练语料中的一个词，变为评测文件wordsim-295，具体的实验结果如下图。
Word Analogy采用的是Chen 2015年构造的评测文件，具体的实验结果如下图。
References
[1] Learning Chinese Word Representations From Glyphs Of Characters
[2] Joint Embeddings of Chinese Words, Characters, and Fine-grained Subcharacter Components
个人信息
[1] Blog ： https://bamtercelboo.github.io/
[2] Github ： https://github.com/bamtercelboo
[3] 知乎 ：https://www.zhihu.com/people/bamtercelboo/activities
[4] 博客园： http://www.cnblogs.com/bamtercelboo/
