前言
- 如果你想了解word2vec的原理，这篇文章并不适合你，出门右转用google。
- 这篇文章的东西含金量不高，希望搞NLP，ML，DL的专业人士轻拍。
- 因为含金量不高，所以有一些诸如数据预处理的一些琐碎的东西，因此比较适合新手村的新手任务。
背景
在我们的系统中，有一处是需要校验一个人提供的学历信息是否真实。系统现有的算法准确率比较高，但是召回率比较低。
举一个例子来说明一下学历造假相关背景。以计算机相关专业为例：
计算机科学与技术是一级学科，计算机应用技术,信息安全,计算机系统结构是二级学科。软件工程现在貌似已经是一级学科?
在硕士研究生和博士研究生的授位中，是按照二级学科来区分的。但学计算机的人都懂的，其实都一样。以至于很多人都不知道自己是哪个二级学科的，然后问题就来了，让你填你的毕业专业，你填哪个呢？填错了会不会被认为是学历造假？
问题
显然，这是一个短文本匹配问题，文本短到仅由两三个词构成。而且，由于专业的局限性，非专业人士基本分不清某个一级学科下面有哪些二级学科。
解决办法
- 编辑距离，这个算法的缺点明显：
计算机科学与技术和信息安全的编辑距离，想想都觉得大，字面上看来一点关系都没有。 - word2vec： 借助NLP的东西来计算两个专业之间的相似度，挖掘隐藏信息。
基于word2vec的短文本相似度
语料
语料我选择的是中文维基百科，下载地址是：https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2
获得语料之后，还需要对语料进行一些预处理：
（此处参考了：http://licstar.net/archives/262）
- 抽取正文文本
- 繁简转换
分词
中文相关的处理，分词是绕不开的一个步骤，我采用了ICT分词的java版。
word2vec
我试图用一些线程的word2vec的jar包来直接训练分词后的语料，但找了好几个，内存都爆了。无奈，我只能在spark mllib上手动做了一个。代码就不贴了，很简单，mllib有现成的word2vec算法库。
得到词向量之后，怎么表达成短文的向量呢？
我采用了一个简单粗暴的办法：向量叠加。直接将短文本分词后的词向量叠加起来，再用余弦相似度来计算相似度。
看一下结果吧：
其中，相似度A是现在系统跑的算法，相似度B是基于word2vec向量叠加的相似度。
可见，word2vec有效地挖掘出来了专业之间的潜在联系。
结论
- 从上面的图中可以看出，在word2vec中，一级学科和二级学科的相似度显著提升。
- 软件工程作为一个一级学科，跟计算机科学与技术也有极高的相似度，带来了更大的误导，但其实软件工程作为计算机的相关专业确实相关性极高。
未来工作
- 有比向量叠加更好的点子么？应该有吧，卷积应该是一个不错的选择，但是我还没有想好怎么卷积，毕竟我的场景比较特殊，没有标注好的样本进行训练（因为专业是有限可枚举的，如果有功夫标注的话，我想不需要模型来算相似度了，因此我的场景只是需要一个办法来计算相似度）。如果各位有啥好的点子，还请不吝赐教。
