缘由

  • 新看到的一篇文章,被吓尿。Text Understanding from Scratch,认为word的cnn抽象能力还不够好,使用character来做cnn效果更佳。结果是,由于论文的使用的数据集里test和train有隐含的重叠,作者一度撤稿。
  • 但是不妨碍这一思路的进展。由此扩展到中文内容理解,但是中文的单个汉子已经是最小个体了啊。
  • 莫温台!把汉字转成拼音再训练character的卷积。

pip install xpinyin

  • 这是个中文转拼音的pakage
  • >>> from xpinyin import Pinyin
    >>> p = Pinyin()
    >>> # default splitter is `-`
    >>> p.get_pinyin(u"上海")
    'shang-hai'
    >>> # show tone marks
    >>> p.get_pinyin(u"上海", show_tone_marks=True)
    'shàng-hǎi'
    >>> # remove splitter
    >>> p.get_pinyin(u"上海", '')
    'shanghai'
    >>> # set splitter as whitespace
    >>> p.get_pinyin(u"上海", ' ')
    'shang hai'
    >>> p.get_initial(u"上")
    'S'
    >>> p.get_initials(u"上海")
    'S-H'
    >>> p.get_initials(u"上海", u'')
    'SH'
    >>> p.get_initials(u"上海", u' ')
    'S H'

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