海云观点 | 中文分词是个伪命题

Posted 2021-04-24 海云数据

赵丹｜海云研究院 

作者介绍

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赵丹（Diana）：1973年生于天津，1996年毕业于厦门大学法律系，做了二十年码农，写了百来万行程序，2014年作为技术合伙人加盟海云。业余时间爱好户外运动，曾攀登过5000米雪山，完成过北京马拉松全程。

关注知识图谱，开放数据互联，智能数据分析，自然语言处理方向。 喜欢各种不太剧烈的体育运动，比较擅长瑜伽、游泳、乒乓球、定向越野。喜欢徒步和骑车旅行。

正文部分

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六年以前，第一个中文分词系统的发明人郝玺龙先生对我讲，中文分词是个伪问题。当时NLP刚入门的我完全听不懂。

最近试用了一下BERT，做了个简单的文本分类。以前做这类任务的方法都是先分词，然后把词向量化，在向量上跑各种分类模型。但是只要一分词就引入了误差，在不定制词典的前提下，分词系统本身的准确率只能做到90%。在这个基础上做向量做分类，就是个误差逐步积累的过程，最终结果可想而知。

刚开始的时候，考虑直接用LSTM。就像在唇语识别任务中一样，后来考虑到语料太少，LSTM提取不到完全的特征，效果无法保证，必须引入基于大量语料的预训练层，才能达到好的效果。当即想到了最近风头正盛的BERT。看了下git上的BERT项目，刚好有分类的例子，动手略做改造，加载自己的语料就搞成了。用下载的预训练中文模型一跑，PR都在98%以上，这是传统方法不可能达到的指标。

 

图 1  某分类任务PR曲线

 

这个结果确实很惊艳，不仅仅是指标如此之好，而且过程也如此简单，如此一来可能一大票NLP工程师都要失业了，什么分词、向量化、镶嵌、主题模型等等邪术都该丢到垃圾堆去了。BERT的原理既有原始论文可查，也有一大票介绍文章，我就不赘述了。与传统方法不同，BERT中文模型的tokenization是基于单个字的。下图是BERT词汇表vocab.txt的一小段。

 

图 2  BERT词汇表一部分

 

这个表包含字母、数字、英文、符号和中文，其中的中文都是单字。训练模型的时候console打出来的tokenization结果也都是单字。这个事实证明了，基于字的中文NLP任务可以得到比基于词更好的结果。其实仔细想想也容易明白，中文中的构词是一种序列上的低级特征，很容易被带记忆的卷积网络提取到。只要语料足够大，用RCNN很容易拟合到构词规律，不仅能拟合大的规律，而且对于各种特例代表的小范围规律尤其有效，表现能力远远强于传统分词使用的隐马模型及其各种变形。可以说分词算法已经内置在BERT的前几层参数里了，就如同边缘检测算法已经内置在YOLO的前几层参数中一样。

那么为什么我们还要分词呢？分词其实是特定历史条件下的无奈之举。一方面因为NLP最初是以美国为主的英语国家中发展起来的，早期的研究成果都是基于英文的，而中文的词与英文的基本单位word有更好的对应关系。中文与英文的一个基本差异在于，中文的基本构成单位是字，每个字都是独立的意义单元；而英文的基本单位是字母，字母不是意义单元，只用来拼写，完全没有意义，只有词才是独立的意义单元。中文在古代，基本上是严格的一字一意，要表达新的含义就要造新的字出来，这种表意方法在古代语义系统较为简单固定，变化不大，并且抽象程度不高的环境下是可行的，因为新字及其各组成部分基本是象形的，可以观其形而知意，并且总字数不算太多，记忆负担不大。然而到了后来，新概念越来越多，语言变化越来越快，这种靠造新字扩展语言含义的办法就行不通了，中文逐渐发展成单字和多字词混合表意的系统特别是近现代，已经发展成以双字词为主要语义单元的系统。所以大多数中文使用者都直观感觉到中文的词而不是字，是英文中word的对应之物。最早一批中文NLP研究者，为了能够借用基于英文的NLP早期研究成果，就需要以词为单位对中文进行处理，然而中文的书写传统是基于字的，词并没有明显的边界，于是就产生了分词的需求。分词带来的一个额外的好处是，把语言处理这样的复杂问题分层，从而简化了每层复杂度；把语言的处理单位减少了，于是起到了一定程度上节省算力的效果，这在之前理论不足、计算资源昂贵的年代是颇具实用价值的。

然而到了今天，中文分词还有存在的必要吗？我认为虽不说完全没有，但是也在逐渐降低，迟早会消失。深度学习直接把短程特征和长程特征一并处理了，并不需要再在中间划一条界线，算力也已经充足到不用刻意节约的程度。如果说今天还有什么需要分词的场合，那大概是那些要复用传统模型和程序的地方吧，也就是某些legacy system。

回想六年前，没有BERT，没有GPT，没有LSTM，甚至RCNN也没有在语言问题中使用的案例，在那种情况下，郝玺龙先生，作为中文分词方法的发明人，提出那样的观点，可以说是超越时代的。郝先生是引领我入门NLP的导师，也是海云数据的天使投资人，是我生命中的恩人。

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