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背景

給定一串文字，它是否代表一個(gè)地址? 一般地址里有xx路,xx街之類的，這些字符都是地址串的很強(qiáng)的特征。

但是如果僅靠這樣，還是不夠，比如：延安路發(fā)生重大交通事故，很明顯不是地址串。 這類問(wèn)題直覺上是更適合用語(yǔ)言模型來(lái)捕獲地址的常用說(shuō)法。借助tensorflow，我們可以很容易訓(xùn)練一個(gè)這樣的模型。

訓(xùn)練數(shù)據(jù)

本模型中，使用了100w+個(gè)地址串，加上全國(guó)省市區(qū)縣的組合(特別規(guī)整的xx省xx市xx縣). 覆蓋了大部分地址串的樣例

• 北京朝陽(yáng)區(qū)朝陽(yáng)北路101號(hào)朝陽(yáng)大悅城6樓(近星河灣)

• 汕頭金平區(qū)汕樟立交橋底金華街口(近金華小學(xué))

• 綏化肇東市利民南路

• 長(zhǎng)春經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)臨河街天地十二坊C29棟(近肯德基)

• 六盤水鐘山區(qū)人民中路220號(hào)

• 寧波河頭路83、87、91號(hào)

• 上海楊浦區(qū)殷行路752號(hào)(城達(dá)集貿(mào)市場(chǎng)大門口)

• 衢州江山市鹿溪南路鹿溪廣場(chǎng)北側(cè)鹿溪大廈2幢11—16號(hào)

模型輸入

語(yǔ)言模型可以是基于字的，也也可以是基于詞的，基于字的，對(duì)中文而已，也有幾千個(gè)不同的字。 基于詞就更大了。

基于詞的則還另外需要借助分詞器，分好詞，而且分詞也可能損失精度。 基于字的相對(duì)模型簡(jiǎn)單點(diǎn)，容錯(cuò)也更強(qiáng)。

我們訓(xùn)練的采用基于字的語(yǔ)言模型。這樣我們對(duì)輸入的地址串先按Unicode分割，然后只保留出現(xiàn)頻率超過(guò)1的作為字典。另外，我們地址串中假設(shè)最長(zhǎng)50個(gè)字符，要不然每段(50個(gè))單獨(dú)處理。 考慮到我們訓(xùn)練時(shí)采用的字符不一定能覆蓋所有在線測(cè)試時(shí)的字符，如果不在字典中，字典會(huì)把它映射到id為0。 但是字符串末尾還需要特殊表示下，以區(qū)分這種不在字典里的情況，我們對(duì)每個(gè)串末尾加上來(lái)表示結(jié)尾

Label & Loss

字語(yǔ)言模型的本質(zhì)就是給定上下文， 計(jì)算下一個(gè)位置出現(xiàn)的字符的概率分布，訓(xùn)練的時(shí)候，我們給出的地址串，隱含的給出了每個(gè)timestep的標(biāo)注輸出值。

一般語(yǔ)言模型的損失函數(shù)是困惑度，這里采用的是類似的，把每一步的交叉熵加總起來(lái)，由于timestep是固定的，這樣相當(dāng)于把困惑度近似放大了timestep*batch_size倍.

訓(xùn)練代碼

這樣整個(gè)訓(xùn)練代碼其實(shí)很短，如下：

在線使用

線上代碼使用c++調(diào)用的，而python訓(xùn)練出來(lái)的模型變量和計(jì)算圖是分開存儲(chǔ)的，我們使用tensorflow自帶的工具tensorflow/python/tools/freeze_graph.py來(lái)把這些合并在一個(gè)模型文件中，然后我們C++代碼中載入模型。 計(jì)算某個(gè)句子的困惑度時(shí)先把句子按Unicode字符切分，填充好input以及target對(duì)應(yīng)的tensor，然后運(yùn)行指定的計(jì)算節(jié)點(diǎn)，獲取loss，計(jì)算困惑度，這里我們對(duì)困惑度做了簡(jiǎn)單歸一化，困惑度越低分值越接近1，反之越接近0。