腾讯AI Lab此次公开的中文词向量数据包含800多万中文词汇，其中每个词对应一个200维的向量。相比现有的中文词向量数据，腾讯AI Lab的中文词向量着重提升了以下3个方面，相比已有各类中文词向量大大改善了其质量和可用性：

⒈ 覆盖率（Coverage）： 该词向量数据包含很多现有公开的词向量数据所欠缺的短语，比如“不念僧面念佛面”、“冰火两重天”、“煮酒论英雄”、“皇帝菜”、“喀拉喀什河”等。以“喀拉喀什河”为例，利用腾讯AI Lab词向量计算出的语义相似词如下：

墨玉河、和田河、玉龙喀什河、白玉河、喀什河、叶尔羌河、克里雅河、玛纳斯河

⒉ 新鲜度（Freshness）： 该数据包含一些最近一两年出现的新词，如“恋与制作人”、“三生三世十里桃花”、“打call”、“十动然拒”、“供给侧改革”、“因吹斯汀”等。以“因吹斯汀”为例，利用腾讯AI Lab词向量计算出的语义相似词如下：

一颗赛艇、因吹斯听、城会玩、厉害了word哥、emmmmm、扎心了老铁、神吐槽、可以说是非常爆笑了

⒊ 准确性（Accuracy）： 由于采用了更大规模的训练数据和更好的训练算法，所生成的词向量能够更好地表达词之间的语义关系，如下列相似词检索结果所示： Image：https://ai.tencent.com/ailab_op/ueditor/php/upload/image/20181203/1543803878473374.png

腾讯AI Lab词向量的构建

为了生成高覆盖率、高新鲜度、高准确性的词向量数据，腾讯AI Lab主要从以下3个方面对词向量的构建过程进行了优化：

⒈ 语料采集： 训练词向量的语料来自腾讯新闻和天天快报的新闻语料，以及自行抓取的互联网网页和小说语料。大规模多来源语料的组合，使得所生成的词向量数据能够涵盖多种类型的词汇。而采用新闻数据和最新网页数据对新词建模，也使得词向量数据的新鲜度大为提升。

⒉ 词库构建： 除了引入维基百科和百度百科的部分词条之外，还实现了Shi等人于2010年提出的语义扩展算法 [5]，可从海量的网页数据中自动发现新词——根据词汇模式和超文本标记模式，在发现新词的同时计算新词之间的语义相似度。

⒊ 训练算法： 腾讯AI Lab采用自研的Directional Skip-Gram (DSG)算法 [6] 作为词向量的训练算法。DSG算法基于广泛采用的词向量训练算法Skip-Gram (SG)，在文本窗口中词对共现关系的基础上，额外考虑了词对的相对位置，以提高词向量语义表示的准确性。

此份中文词向量数据的开源，是腾讯AI Lab依托公司数据源优势，对自身基础AI能力的一次展示，将为中文环境下基于深度学习的NLP模型训练提供高质量的底层支持，推动学术研究和工业应用环境下中文NLP任务效果的提升。

除发布此份中文词向量数据外，腾讯AI Lab长期以来在文本表示学习方面有着持续的投入，相关研究成果近期在ACL、EMNLP、IJCAI等自然语言处理及人工智能顶级会议上发表[7,8,9,10]，并被应用于多个落地场景。未来，腾讯AI Lab将着眼于常规文本与社交媒体文本两种不同的文本类型，继续探索词汇、词组/实体、句子/消息、篇章/对话等各粒度文本对象的语义建模和理解，为自然语言处理领域的重要应用提供基础支持。

[1] Tomas Mikolov, Ilya Sutskever, Kai Chen, Gregory S. Corrado, and Jeffrey Dean:Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality. NIPS 2013. [2] Jeffrey Pennington, Richard Socher, and Christopher D. Manning. GloVe: Global Vectors for Word Representation. EMNLP 2014. [3] P. Bojanowski, E. Grave, A. Joulin, T. Mikolov, Enriching Word Vectors with Subword Information. TACL 2017 (5). [4] Shen Li, Zhe Zhao, Renfen Hu, Wensi Li, Tao Liu, Xiaoyong Du. Analogical Reasoning on Chinese Morphological and Semantic Relations. ACL 2018. [5] Shuming Shi, Huibin Zhang, Xiaojie Yuan, and Ji-Rong Wen. Corpus-based Semantic Class Mining: Distributional vs. Pattern-based Approaches. COLING 2010. [6] Yan Song, Shuming Shi, Jing Li, and Haisong Zhang. Directional Skip-Gram: Explicitly Distinguishing Left and Right Context for Word Embeddings. NAACL 2018. [7] Jialong Han, Yan Song, Wayne Xin Zhao, Shuming Shi, and Haisong Zhang. hyperdoc2vec: Distributed Representations of Hypertext documents. ACL 2018. [8] Jichuan Zeng, Jing Li, Yan Song, Cuiyun Gao, Michael R. Lyu, and Irwin King. Topic Memory Networks for Short Text Classification. EMNLP 2018. [9] Yan Song and Shuming Shi. Complementary Learning of Word Embeddings. IJCAI 2018. [10] Yan Song, Shuming Shi, and Jing Li. Joint Learning Embeddings for Chinese Words and their Components via Ladder Structured Networks. IJCAI 2018.