深度学习中汉语字向量和词向量结合方式探究
深度学习技术的兴起为自然语言处理带来了新的机遇和挑战。其中，汉语字向量和词向量的结合方式是深度学习中一个亟待解决的问题。本文旨在探究深度学习中汉语字向量和词向量的有效结合方式。
在自然语言处理中，词向量是最基本的语义单元。然而，对于汉语来说，直接用一个词作为语义单元进行表示似乎并不合适。由分词工具得到的中文分词结果并非完全正确，不同的分词工具的分词结果也不同；直接用一个词作为语义单元进行表示，也忽略了词内字间的信息。另一方面，汉语中单独的一个字歧义性较大，可能是多个词的组成，若用单独的字作为一个语义单元进行表示，不能准确地表示当前语境的信息。
为了解决这个问题，我们提出了一种新的结合方式，即将字向量和词向量结合起来。我们在以词作为基础语义单元和以字作为基础语义单元这两个方向进行探究，实验了字、词信息多种浅层结合方式和深层结合方式。为了验证该文提出的结合方式的有效性，我们改进了一种compare-aggregate模型，并在基于文档的问答系统上进行了实验。实验结果表明，有效的汉语字向量和词向量的结合方式超越了单独的字向量和词向量，提升了基于文档的问答系统的性能，使其结果与目前最好的结果可媲美。
在本文中，我们还讨论了深度学习中汉语字向量和词向量结合方式的影响因素，包括词向量的维度、字向量的维度、结合方式的选择等。我们发现，词向量的维度对结合方式的影响最大，字向量的维度次之。同时，我们还发现，浅层结合方式比深层结合方式更容易受到词向量的维度的影响。这说明，选择合适的结合方式和维度是深度学习中汉语字向量和词向量结合方式的关键。
本文的研究结果表明，深度学习中汉语字向量和词向量的结合方式对基于文档的问答系统的性能有着重要的影响。我们提出的结合方式可以有效地提升基于文档的问答系统的性能，使其结果与目前最好的结果可媲美。同时，我们的研究结果还可以为深度学习中汉语自然语言处理提供理论依据和实践指南。
在未来的研究中，我们还将继续探究深度学习中汉语字向量和词向量结合方式的其他影响因素，例如词向量的选择、字向量的选择、结合方式的优化等。我们相信，深度学习中汉语字向量和词向量结合方式的研究将会对自然语言处理领域产生重要的影响。
