摘要
深度学习当前在NLP领域发展也相当快，翻译，问答，摘要等基本都被深度学习占领了。 本文给出基于深度学习的中文分词实现，借助大规模语料，不需要构造额外手工特征，在2014年人民日报语料上取得97.5%的准确率。模型基本是参考论文：http://www.aclweb.org/anthology/N16-1030
相关方法
中文分词是个比较经典的问题，各大互联网公司都会有自己的分词实现。 考虑到性能，可维护性，词库更新，多粒度，以及其他的业务需求，一般工业界中文分词方案都是基于规则。
1） 基于规则的常见的就是最大正/反向匹配，以及双向匹配。
2） 规则里糅合一定的统计规则，会采用动态规划计算最大的概率路径的分词
以上说起来很简单，其中还有很多细节，比如词法规则的高效匹配编译，词库的索引结构等。
3） 基于传统机器学习的方法 ，以CRF为主，也有用svm，nn的实现，这类都是基于模型的，跟本文一样，都有个缺陷，不方便增加用户词典（但可以结合，比如解码的时候force-decode）。 速度上会有损耗。 另外都需要提取特征。传统CRF一般是定义特征模板，方便性上有所提高。另外传统CRF训练算法(LBFGS)较慢，也有使用sgd的，但多线程都支持的不好。代表有crf++, crfsuite, crfsgd, wapiti等。
深度学习方法
深度学习主要是特征学习，端到端训练， 适合有大量语料的场景。另外各种工具越来越完善，利用GPU可大幅提高训练速度。
前文提过，深度学习主要是特征学习，在NLP里各种词嵌入是一种有效的特征学习。 本文实现的第一步也是对语料进行处理，使用word2vec对语料的字进行嵌入，每个字特征为50维。
得到字嵌入后，用字嵌入特征喂给双向LSTM， 对输出的隐层加一个线性层，然后加一个CRF就得到本文实现的模型。
另外，字符嵌入的表示可以是纯预训练的，但也可以在训练模型的时候再fine-tune,一般而言后者效果更好。
对于fine-tune的情形，可以在字符嵌入后，输入双向LSTM之前加入dropout进一步提升模型效果。
最后，对于最优化方法，文本语言模型类的貌似Adam效果更好， 对于分类之类的，貌似AdaDelta效果更好。
原文链接：
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODIzNDQ3Mw==&mid=2649966433&idx=1&sn=be6c0e5485003d6f33804261df7c3ecf&chksm=beca376789bdbe71ef28c509776132d96e7e662be0adf0460cfd9963ad782b32d2d5787ff499&mpshare=1&scene=1&srcid=1122cZnCbEKZCCzf9LOSAyZ6&pass_ticket=lT4VaDjNiXiIPNmtxEJuioi434%2Bhm9W7at4S93hYP0U%3D#rd