你面对的几乎所有的问题都充斥着各种无关的信息；如果你能挑出主要矛盾，你就能更清楚地知道你需要做什么。 ——香农
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1905.05526.pdf
今天听了李纪为博士的分享，本次分享内容来自香侬科技最近刚刚在NLP领域国际顶级会议ACL2019上投中的一篇文章。
李纪为，香侬科技创始人，斯坦福大学计算机学院历史上第一个三年获得博士学位的人。作为人工智能领域的青年创业者，去年入选福布斯中国“30位30岁以下精英榜”。在剑桥大学学者Marek Rei发布的自然语言处理 2012-2016 年顶级会议作者统计中，李纪为以14 篇顶级会议论文第一作者的数据排名第一。
在深度学习框架下中文到底需不需要分词？
长期以来，中文分词在NLP的研究中一直受到广泛关注，“字”是句子的最小单元，但是“词”具有完整的语义功能，大多数“词”都是多个“字”组合在一起。导致人为习惯性的认为“词”包含了更多语义信息，表现形式肯定好，分词成了很多中文NLP任务的第一步。但是，这只是以人的思维来觉得“词”的表现肯定优于“字”的表现，对神经网络而言未必。
那么基于深度学习神经网络框架下的NLP任务中，到底是“字”好还是“词”好？有没有分词的必要？单独“字”、“字”和“词”结合，单独“词”的NLP问题进行了探讨。
分词和不分词的优缺点
- 分词可能会分错，这样后续训练会有误导作用。
- 词数据稀疏问题不可避免地导致过拟合，而且大量的OOV限制了模型的学习能力。
- 字缺少语义信息，词能够保证两个字直接的顺序，因为两个字颠倒顺序可能就完全不同的意思了。
基于以上，利用四个中文NLP任务（语言建模、机器翻译、句子匹配、文本分类）探究“词”级别和“字”级别的表现，“字”级别的表现几乎总是优于“词”级别的表现。
探讨
- 时间复杂度的问题，“字”级别量大，“词”级别的词典中词汇更多，时间复杂度上哪个更快？
- 做NLP任务时，先基于“字”试试，说不定会有意外的收获。
就简单总结到这吧，想了解细节建议读paper。
