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來自創新工場大灣區人工智慧研究院的兩篇論文入選了自然語言處理領域（NLP）頂級學術會議 ACL 2020 。
這兩篇論文均聚焦中文分詞領域，是深度學習引入知識後的有益嘗試，將該領域近年來廣泛使用的各資料集上的分數全部刷至新高，在工業中也有著可觀的應用前景。
本文來自創新工場公眾號
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創新工場兩篇論文入選ACL 2020，將中文分詞性能刷至新高
“土地，我的金箍棒在哪裡？”
“大聖，你的金箍，棒就棒在，特別配你的髮型。”
感謝神奇的中文分詞，給我們帶來了多少樂趣。豐富多變的中文行文，給人的理解造成歧義，也給AI分詞帶來挑戰。
近日，自然語言處理領域（NLP）頂級學術會議 ACL 2020 (https://acl2020.org/)正在火熱舉行。
令人振奮的是，來自創新工場大灣區人工智慧研究院的兩篇論文入選。這兩篇論文均聚焦中文分詞領域，是深度學習引入知識後的有益嘗試，將該領域近年來廣泛使用的各資料集上的分數全部刷至新高，在工業中也有著可觀的應用前景。
分詞及詞性標注是中文自然語言處理的基本任務，尤其在工業場景對分詞有非常直接的訴求，但當前沒有比較好的一體化解決方案，而且中文分詞普遍存在歧義和未登錄詞的難題。
基於此，兩篇論文各自提出了“鍵-值記憶神經網路的中文分詞模型”和“基於雙通道注意力機制的分詞及詞性標注模型”，將外部知識（資訊）創造性融入分詞及詞性標注模型，有效剔除了分詞“噪音”誤導，大幅度提升了分詞及詞性標注效果。
兩篇文章的作者有：華盛頓大學博士研究生、創新工場實習生田元賀，創新工場大灣區人工智慧研究院執行院長宋彥，創新工場科研合夥人張潼，創新工場CTO兼人工智慧工程院執行院長王詠剛等人。
ACL（The Association for ComputationalLinguistics）國際計算語言學協會是自然語言處理領域影響力最大、最具活力的國際學術組織之一，自1962年創立以來已有58年歷史，其每年夏天舉辦的年會是該領域學術頂會。
與往年不同的是，受新冠疫情影響，ACL2020全部轉為線上進行，不過這絲毫沒有減弱熱度。根據之前公佈的資料，今年大會投稿數量超過3000篇，共接收 779 篇論文，包括 571 篇長論文和 208 篇短論文，接收率為 25.2%，在全球疫情衝擊下反而是有史以來最盛大的一屆ACL會議，創新工場的技術大牛們也頂著時差連續數晚熬夜參會。
▌利用記憶神經網路，將中文分詞性能刷到歷史新高
中文分詞目的是在中文的字序列中插入分隔符號，將其切分為詞。例如，“我喜歡音樂”將被切分為“我/喜歡/音樂”(“/”表示分隔符號)。
中文語言因其特殊性，在分詞時面臨著兩個主要難點。一是歧義問題，由於中文存在大量歧義，一般的分詞工具在切分句子時可能會出錯。例如，“部分居民生活水準”，其正確的切分應為“部分/居民/生活/水準”，但存在“分居”、“民生”等歧義詞。“他從小學電腦技術”，正確的分詞是：他/從小/學/電腦技術，但也存在“小學”這種歧義詞。
二是未登錄詞問題。未登錄詞指的是不在詞表，或者是模型在訓練的過程中沒有遇見過的詞。例如經濟、醫療、科技等科學領域的專業術語或者社交媒體上的新詞，或者是人名。這類問題在跨領域分詞任務中尤其明顯。
對此，《ImprovingChinese Word Segmentation with Wordhood Memory Networks》這篇論文提出了基於鍵-值記憶神經網路的中文分詞模型。
該模型利用n元組（即一個由連續n個字組成的序列，比如“居民”是一個2元組，“生活水準”是一個4元組）提供的每個字的構詞能力，通過加（降）權重實現特定語境下的歧義消解。並通過非監督方法構建詞表，實現對特定領域的未標注文本的利用，進而提升對未登錄詞的識別。
例如，在“部分居民生活水準”這句話中，到底有多少可能成為詞的組塊？單字可成詞，如“民”；每兩個字的組合可能成詞，如“居民”；甚至四個字的組合也可能成詞，例如“居民生活”。
把這些可能成詞的組合全部找到以後，加入到該分詞模型中。通過神經網路，學習哪些詞對於最後完整表達句意的幫助更大，進而分配不同的權重。像“部分”、“居民”、“生活”、“水準”這些詞都會被突出出來，但“分居”、“民生”這些詞就會被降權處理，從而預測出正確的結果。
在“他從小學電腦技術” 這句話中，對於有歧義的部分“從小學”（有“從/小學”和“從小/學”兩種分法），該模型能夠對“從小”和“學”分配更高的權重，而對錯誤的n元組——“小學”分配較低的權重。
為了檢驗該模型的分詞效果，論文進行了嚴格的標準實驗和跨領域實驗。
實驗結果顯示，該模型在5個資料集（MSR、PKU、AS、CityU、CTB6）上的表現，均達了最好的成績（F值越高，性能越好）。（注：所選擇的五個資料集是中文分詞領域目前全世界唯一通用的標準資料集）
創新工場大灣區人工智慧研究院執行院長宋彥表示，與前人的模型進行比較發現，該模型在所有資料集上的表現均超過了之前的工作，“把中文分詞領域廣泛使用的標準資料集上的性能全部刷到了新高。”
在跨領域實驗中，論文使用網路博客資料集（CTB7）測試。實驗結果顯示，在整體F值以及未登陸詞的召回率上都有比較大提升。
▌“雙通道注意力機制”，有效剔除“噪音”誤導
第二篇論文《Joint ChineseWord Segmentation and Part-of-speech Tagging via Two-way Attentions ofAuto-analyzed Knowledge》提供了一種基於雙通道注意力機制的分詞及詞性標注模型。
中文分詞和詞性標注是兩個不同的任務。詞性標注是在已經切分好的文本中，給每一個詞標注其所屬的詞類，例如動詞、名詞、代詞、形容詞。詞性標注對後續的句子理解有重要的作用。
在詞性標注中，歧義仍然是個老大難的問題。例如，對於“他要向全班同學報告書上的內容”中，“報告書”的正確的切分和標注應為“報告_VV/書_N”。但由於“報告書”本身也是一個常見詞，一般的工具可能會將其標注為“報告書_NN”。
句法標注本身需要大量的時間和人力成本。在以往的標注工作中，使用外部自動工具獲取句法知識是主流方法。在這種情況下，如果模型不能識別並正確處理帶有雜音的句法知識，很可能會被不準確的句法知識誤導，做出錯誤的預測。
例如，在句子“他馬上功夫很好”中，“馬”和“上”應該分開（正確的標注應為“馬_NN/上_NN”）。但按照一般的句法知識，卻可能得到不準確的切分及句法關係，如“馬上”。
針對這一問題，該論文提出了一個基於雙通道注意力機制的分詞及詞性標注模型。該模型將中文分詞和詞性標注視作聯合任務，可一體化完成。模型分別對自動獲取的上下文特徵和句法知識加權，預測每個字的分詞和詞性標籤，不同的上下文特徵和句法知識在各自所屬的注意力通道內進行比較、加權，從而識別特定語境下不同上下文特徵和句法知識的貢獻。
這樣一來，那些不準確的，對模型預測貢獻小的上下文特徵和句法知識就能被識別出來，並被分配小的權重，從而避免模型被這些有噪音的資訊誤導。
即便在自動獲取的句法知識不準確的時候，該模型仍能有效識別並利用這種知識。例如，將前文有歧義、句法知識不準確的句子（“他馬上功夫很好”），輸入該雙通道注意力模型後，便得到了正確的分詞和詞性標注結果。
為了測試該模型的性能，論文在一般領域和跨領域分別進行了實驗。
一般領域實驗結果顯示，該模型在5個資料集（CTB5，CTB6，CTB7，CTB9，Universal Dependencies）的表現（F值）均超過前人的工作，也大幅度超過了斯坦福大學的 CoreNLP 工具，和伯克利大學的句法分析器。
即使是在與CTB詞性標注規範不同的UD資料集中，該模型依然能吸收不同標注帶來的知識，並使用這種知識，得到更好的效果。
而在跨領域的實驗中，和斯坦福大學的CoreNLP 工具相比，該模型也有近10個百分點的提升。
▌主動引入和分辨知識，實現中文分詞技術突破
中文分詞在中國科研領域已經有幾十年的歷史。最初的中文分詞是基於詞典構建，詞典的好壞會直接影響到最後分析的效果。如果某個新詞在詞典裡沒有，那麼模型是死活都分不出來的。
這種方式的局限性還在於，詞典和分詞兩件事情中間始終有一條鴻溝，儘管詞典可以編撰得非常全面，但在處理分詞的時候，因為每一句話都有上下文語境，往往會產生多種不同的切分方法，從而無法有效地在當前語境下對分詞結構進行恰當的指導。
從2003年開始，分詞方法出現了新的突破。研究人員提出了打標籤的方式，通過給每一個字打詞首、詞尾、詞中的標籤，不再需要構建詞典，大幅度提升了未登錄詞的召回效果。
到了2014年左右，深度學習和神經網路開始被廣泛應用到中文分詞中，打標籤的模型從之前的淺層學習變成了深度學習，但演算法本質沒有發生變化，所以提升作用並不太大。
近兩年，學界開始研究怎麼在打標籤的過程中加入外部知識和資訊。創新工場的這兩篇文章就是沿著這個路徑，用記憶神經網路的方式記錄對分詞結果有影響的 n元組，並引入對詞性標注有影響的句法知識，將分詞結果和自動獲得的知識銜接起來，既發揮了神經網路的優勢，也把知識的優勢用上，實現了分詞技術上小而有效的改進和突破。
宋彥表示，“從技術創新的角度，我們的貢獻主要有兩點。一是在現有技術的基礎上，建立了一個一體化的模型框架，使用非監督方法構建詞表，並把知識（資訊）融入進來，使用更高層次的句法知識，來幫助詞性標注，起到'他山之石，可以攻玉’的效果。”
“二是主動吸收和分辨不同的外部知識（資訊）。通過鍵-值記憶神經網路和雙通道注意力機制，進行動態權重的分配，能夠有效分辨知識，區分哪些是有效的，哪些是無效的。雖然這些知識是自動獲取的、不準確的，但‘三個臭皮匠，頂個諸葛亮’，經過有效利用，總能湊出一些有用的資訊。如何實現模型的主動吸收和分辨，就變得更加重要。”
據瞭解，今年的ACL大會，在分詞領域一共收錄了18篇論文，創新工場人工智慧工程院同時有2篇入選，也表現出ACL官方對這一貢獻的認可。
▌具備跨領域分詞能力，提升工業應用效率
中文分詞和詞性標注是最底層的應用，對於接下來的應用和任務處理非常重要。例如對於文本分類、情感分析，文本摘要、機器翻譯等，分詞都是不可或缺的基本“元件”。
宋彥表示，做此項研究的目的是主要為了拓展其工業場景的應用，正確的分詞能夠平衡公司應用開發的效率和性能，同時方便人工干預及（預）後處理。
這也是創新工場人工智慧工程院的努力方向之一。工程院成立於2016年9月，宗旨是銜接科技創新和行業賦能，做嫁接科研和產業應用的橋樑，為行業改造業務流程、提升業務效率。
工程院下設北京總部、南京研究院和大灣區研究院。大灣區研究院再下設資訊感知和理解實驗室，專注于對自然語言處理（NLP）領域的研究。執行院長宋彥本人也有超過15年的NLP領域的科研經驗。
“在工業場景使用的時候，跨領域的模型能力是一個非常直接的訴求。”宋彥表示，在某個領域的訓練模型，大概率也需要應用到其他領域。
“如何在新領域缺少資料，或者新領域只有少量未標注資料的情況下，實現模型的冷開機，依然是項巨大的挑戰。如果能利用外部知識，提高模型性能，就能有效地召回很多在訓練集中沒有出現過的新詞。”
例如搜尋引擎的廣告系統，最初也是通過組詞匹配的方式，在某個特定領域訓練其分詞模型，但在進入一個新的領域時，例如從新聞領域進入醫療領域或體育領域，效果往往會大打折扣，甚至頻頻出錯。
而使用跨領域特性後，廣告系統在進入新領域時，便無需額外的資料，就可以對它進行比較準確的分詞和標注，從而有效匹配廣告和客戶，大大提升系統運行的效率和穩定性。
目前，這兩篇論文的工具都已經開源，在下面兩個連結中，可以找到對應的所有代碼和模型，各位朋友可按需自取：
分詞工具：https://github.com/SVAIGBA/WMSeg
分詞及詞性標注工具：https://github.com/SVAIGBA/TwASP
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❙#深度報導❙ 時尚品牌DNA是否已不再重要？
歷史傳承是奢華中的一個關鍵元素。但是在一個新鮮感比以往任何時候都重要的今天，Gucci這樣的暢銷品牌正在採取一種更加靈活的方式來尋找品牌 DNA。
美國紐約——如果沒有風衣，Burberry會變成什麼樣子？沒有馬銜扣的Gucci？沒有粗花呢的Chanel？上世紀90年代，當獨立品牌被重新設計，以服務日益全球化的消費者群體時，這些價值數十億美元的奢侈品企業就是建立在這些標誌之上的。
許多消費者對這些品牌的價值所在知之甚少。於是各家公司紛紛向他們講述Coco Chanel和Christian Dior的故事，或者柏金包是如何得名的。
但是，如果說過去幾年已經證明瞭什麼的話，那就是對於今天的消費者來說，新鮮感和文化相關性和傳統一樣重要，因為他們非常清楚自己在購買什麼。
法國巴黎銀行（BNP Exane Paribas）奢侈品業務負責人Luca Solca在2017年寫道：「就在幾年前，贏得‘首次購買’的奢侈品消費者的競賽還如火如荼，尤其是在中國。但是規則已經打破。如今推動需求的是老牌消費者。」
即使是新進入奢侈品市場的人也不像他們的前輩那樣關心歷史。咨詢公司德勤（Deloitte）在2017年對美國、英國、意大利和中國逾1000名20至30歲的千禧一代消費者進行的調查發現，「品質和獨特性」是吸引他們選擇奢侈品牌產品的最重要因素。
報告稱：「儘管高端奢侈品牌喜歡強調他們的傳統，高端品牌喜歡在營銷信息中強調鼓舞人心的品質，但這些並不是吸引千禧一代消費者的主要原因。」
一些奢侈品牌開始流行起來。開雲集團（Kering）首席執行官François-Henri Pinault在最近的一次採訪中告訴 BoF：「人們太高估‘DNA’對於品牌的影響，通過這種方式，人們把自己囚禁起來。」
Pinault在談論Gucci創意總監Alessandro Michele的大獲成功時說起這番話的。2014年被任命為品牌創意總監的Michele，用奇裝異服夢之地在2017年將品牌的銷售額從2014年的35億美元提升至62億美元。
他徹底改變了這家意大利公司性感而冷冽的風格，取而代之的是迷幻的罌粟花。這種風格由前創意總監Tom Ford在上世紀90年代創立，隨後被Frida Giannini延用。在這種情況下，放下過去是讓人們繼續保持興趣的唯一方法。
Pinault補充道：「品牌就是符號、圖標——它從來不是一種風格。風格是對某種東西的詮釋，如果你認為品牌的風格必須得到尊重，那麼你永遠不會前進。」
而這樣的話引出了一個問題：品牌 DNA 到底有多重要？
今天的奢侈品消費者越來越多地被品牌所吸引，這些品牌讓他們覺得自己是某些獨特的、新穎的、與文化相關的東西的一部分。
穿著Off-White、Balenciaga和Celine服飾的群體，與其說關心這些品牌的歷史故事，不如說關心他們從參與時尚潮流中獲得的歸屬感和特殊感。
趨勢預測公司Tobe Report的執行副總裁Leslie Ghize表示：「創造性的天賦和原創性，即挖掘與消費者社會和文化相關的東西的能力，是推動零售業前進的動力。」
這也並不意味著一個品牌的歷史必須被完全抹去。「儘管消費者不再需要直接從品牌那裡聽到整個故事——尤其是年輕消費者，他們會自己做研究——逐漸將自己融入到品牌故事之中，可能會產生令人難以置信的影響，」
Ghize補充道，並引用了近幾季Demna Gvasalia對Balenciaga品牌標誌性元素的嫻熟詮釋。但還有一些品牌繼續依賴他們的傳統，並取得了顯著的成功。
例如，Chanel在全球仍很受歡迎，因為它的品牌元素是長青的。2017年，它創造了96.2億美元的銷售額，同比增長11%。
關鍵是要解開「品牌代碼」和「品牌風格」的概念，品牌代碼永遠存在; 風格會改變。在Gucci，Michele興高采烈地蒐集雙G圖樣與馬銜扣標識建立他的詞典。
他的奇異風格可能是非常不同於Ford，但這大獲成功，因為他擅長與那些著名的品牌元素交織在一起。考恩公司（Cowen & co.）奢侈品和零售業分析師Oliver Chen表示：「你必須綜合考慮一切。」
但改變風格並不總是那麼容易實現的。對於每一個 像Gucci或Balenciaga一樣敢於開創先河重新定義風格的品牌，都會有一家努力利用其自身元素的品牌。
比如說，近年來一直受困於其傳統的Ralph Lauren，2018財年的銷售額為62億美元，比兩年前的74億美元下降了近10億美元。最近該公司改革其Polo系列並且與總部位於倫敦的街頭服飾品牌Palace合作的舉措，激起了人們的興奮點，但這還遠遠不足夠。
「美國人不一定像（歐洲消費者）那樣需要非常悠久的品牌故事來吸引。」Oliver Chen補充道， 「很多偉大的美國品牌都沒有這樣的故事可說。」
我們不如來想想由Diego Della Valle執掌，以休閒樂福鞋聞名的意大利鞋履品牌 Tod’s。
儘管今日平底便鞋和運動鞋，可能是時裝發佈會和零售業的主宰。2017年，單是奢侈品運動鞋就創造了35億美元的收入，同比增長10%。但近百年歷史的 Tod’s 仍就難以脫穎而出。2018年上半年——以Kendall Jenner作為廣告女郎的系列——為該品牌創造了2.562億美元的銷售額，同比下降了3%以上。為了實現模式的現代化，該公司設立了一個名為「男士系列創意官」的角色，並聘請前《 GQ 》意大利雜誌主編Michele Lupi來推動這一進程。
已經於12月1日上任的Lupi非常幸運，因為他所合作的這家公司的基因更多的是建立在品牌元素上，而非某一任創意總監梳理的風格。在Dior，人們對創始人Christian Dior最初的願景做出了幾次重新詮釋，但是讓品牌延續下去的，是創始人在掌舵的10年間發明的那些元素。
不管今日的設計師是誰——從John Galliano、Raf Simons還是到Maria Grazia Chiuri，他們都會將當年聞名的Dior夾克重新演繹——使這些成名元素現代化是歷任創意總監的職責之一。
但在其他情況下，創造性革命可能並不必要，甚至不可取。在Saint Laurent，設計師Anthony Vaccarello的任務是在Hedi Slimane掌管四年後繼續推動品牌的發展。Slimane在以自己的方式向品牌創始人Yves Saint Laurent致敬的同時，徹底改變了品牌形象。
當Slimane於2016年離開該品牌時，當年銷售額為12億美元，遠遠高於2011年他加入公司前一年的3.53億美元。
Vaccarello也同時為女裝系列帶來了自己的風格——更加奢華、浮華、經典的性感——既符合Slimane風格，也符合品牌創始人當年所確立的品牌形象。
同時，當年由Slimane首次推出的經典產品的版本，如切爾西靴和皮夾克，仍然可以在今日購買。這種「進化，而非革命」的方式，使開雲集團得以繼續收穫其在Slimane上任後對品牌進行全面改革所做投資的成果。
「當然，對於我們這個行業來說，當你在一季又一季，反復看到同一件產品時，它就成為了你對於這個品牌熟知的標識， 」 Saint Laurent首席執行官Francesca Bellettini在2016年曾對BoF這樣說道，「這是一種創建品牌元素的方式。你在每季推出的系列中重復使用的產品，與你的品牌DNA有聯繫的產品，自然就會在之後成為品牌歷史的一部分——消費者會認為它們是在每季中獲得更多成功的產品。」
然而，隨著Saint Laurent消費者們日漸變得成熟，而諸如Hedi Slimane執掌的Celine也推出類似的產品後，Saint Laurent作為品牌可能需要更多的新鮮感，而這正是Vaccarello試圖通過擴大女裝關注比例來解決的問題。
2017年，Saint Laurent的銷售增長開始放緩，同比增長23%，而2016年則為25%。這樣的進化還在不斷繼續， 2018年第三季度，收入達到4.47億美元，同比增長16%。
儘管如此，根據貝恩咨詢公司（Bain & Company）的數據，YSL的業務增長速度仍遠高於整個奢侈品市場6%至8%的平均增長速度。 公司目標是到2022年達到 Bellettini 曾承諾的20億美元的收入目標，使其成為開雲集團僅次於Gucci的第二大業務。
到盡頭，所有的目光都集中在設計師Riccardo Tisci身上，在長期擔任首席創意官的Christopher Bailey離開後，他正在重塑Burberry品牌形象。
雖然Tisci在Burberry的首個系列作品受到了褒貶不一的反響——有些人覺得它過於龐大，缺乏重點，而其他人則稱贊它的可穿戴性——但他的「Drop」發售市場營銷策略以及由Peter Saville設計的全新品牌標誌卻贏得了大量贊譽。 儘管今天你依然能在品牌店裡看到許多格紋元素和風衣陳列，但這並不意味著這個品牌需要看起來像以前那樣。
再回到零售業分析師Oliver Chen的說法，歸根結底就要為品牌講述一個好的故事，他說：「DNA 為你提供了充實故事的材料。品牌的基石是傳統的一部分，但與此同時，你需要卓越的創新。」
圖文轉載自：https://cn.businessoffashion.com/2018/12/how-much-does-brand-dna-matter-burberry-gucci-ralph-lauren-saint-laurent.html
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詳細的資訊跟折扣碼我都放在下面～
大家有興趣的話可以參考?
然後倫敦的陶陶居超級好吃!!!
我香港朋友們也說讚！
特別是那個牛肉河粉 我吃到差點哭出來哈哈哈哈哈
然後今天第三學期已經開始了
不過我剛回英國 還有好多事情要處理?
不過還是會努力產出影片給大家看的?
那我們就下支影片見嚕? Cheers✨
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