摘要：内容中的少即是多除了设计，内容上有时我们也追求少即是多。算法与数据中的少即是多我还是希望自己写的东西有一点技术性，所以想在最后提提算法与数据中的少即是多概念。至此，我们得到一个更加干净的小字典，但是少即是多，他的分词效果非常好。
每天被形形色色的信息包围着，看十几条来自Facebook的消息，刷上百张Instagram的照片，快速跳过百来个Snapchat的故事，仔细阅读一下Wechat的公众号和朋友圈，睡前点开Zaker上有趣的新闻推荐读一读。接收到的信息越多，使用手机频率越大，越明白“少即是多”这个话在设计，内容以及算法数据上的重要。
其实这个文章我主要想记录一个听到的数据降噪的故事，想看的可以跳过前两段。
设计中的少即是多
“少即是多”最早就在设计界被人提起，实体产品中有一个出名的例子就是无印良品。他们主打无标示，少设计的家用产品，功能上全心解决生活痛点。正是他们对生活文化的理解，造就了市值7000亿日元的品牌。
互联网也充满了“少即是多”的产品，Tinder有着像纸牌一样的界面，每个界面上的功能都及其简单，就像纸牌一样一目了然。你可以把纸牌理解成一个个stories，在某些互联网产品上进化为newsfeed，但是传统的纸牌模式比newsfeed更有助于你抛开干扰，快速的作出决定。
另一个最近常常谈到的产品就是snapchat，每当你看到视频或图片时都处于全屏状态，一方面可以说他们没有Design，一方面也可以说他们有最简单的Design。这种做法给他们带来了极大的广告完成率，因为用户很难意识到的自己在看广告。大屏幕的表现手法以及庞大的年轻人用户群对电影，体育，游戏相关类的广告有着很大的转换率。
内容中的少即是多
除了设计，内容上有时我们也追求“少即是多”。多显得杂，比如快手，内容虽多但不值钱。少有时能体现品牌，比如米未，拥有《奇葩说》A轮融资20亿。上亿的节目点击率和网络口碑以外，还造就了240万粉丝的马薇薇，颜如晶等网络名人。内容营销，有时在精不在多。
同时看看坐拥4.5亿用户的今日头条，尽管活跃用户不如某些门户网站，但是用户的流量消耗很大。他们所强调的精准推送与无限刷新，让你第一眼看到的内容少而精。尽管因为他们算法的不足，我已经把他们的app删掉了，但还是不得不承认他们获得的成功。
算法与数据中的少即是多
我还是希望自己写的东西有一点技术性，所以想在最后提提算法与数据中的“少即是多”概念。直白的说，算法上时间复杂度少，那么能处理的数据就多，数据中的噪音少，那么你从数据中提炼出来的规则就更加准确。Quora上知名问题“你在工作中应用机器学习学到的最重要的一课是什么”当中提到重要一点就是确定你的数据是干净并且高质量的；大数据的性感充满危险。
其实写这个文章我主要是想记录Google做CJK分词的算法中降噪的例子。中文分词最大的难处就是在于有歧义，就像Matrix67在他的“漫话中文分词”文章中提到的“北京/大学生/前来/应聘”有可能被理解为“北京大学/生前/来/应聘”。目前CRF算法是公认的最好算法，但实际效果也基于训练模型和数据。
通过最大化概率来分词是最简单的模型，假设我们知道每一个词在网上的出现概率，P(北京)>P(北)*P(京)，P(清华大学)>P(清华)P(大学)，那么我们可以通过最大化概率知道：
北京清华大学->北京/清华大学
可是简单的最大化概率模型很难解决stopword对分词产生的影响，比方说“的确定不下来”很容易被理解为“的/确定/不/下来”。所以Google采用了上下文关联的统计模型，对于任意两个词语考虑他们一起出现的概率，比如比较P(确定|的)和P(定|的确)。
Google黑板报讲了他们的算法，但是并没有讲他们如何对海量数据降噪。他们想到的方法非常简单，那就是对原始数据分词再分词。
例如用户输入“王二小明白展堂”，这里我想表达“王二小明白展堂”。但因为并不常见，所以每个词语的上下关联不大，很容易被拆分为“王二小明白展堂”。这是因为在我们用来建立模型的数据当中，每一次出现“王二小”都会使得“王二”的概率增大；每一次出现“小明”，“从小明白”都会使得“小明”的概率增大；而“白展堂”也是常见的词语。
为了减小概率字典里的噪音，我们在生成第一个概率字典后，对原始数据进行分词并且计算新的概率字典。这时候“王二小”再也不是“王二”了，“从小明白”再也不是“从小”，“小明”和“明白”了。至此，我们得到一个更加干净的小字典，但是“少即是多”，他的分词效果非常好。
这个降噪的想法非常的简单和直接，也许你不用拍脑袋都能想到，但是当工作钻入牛角尖时，你可能会忘了它。说了这么多“少即是多”，还是要提醒一下在使用时最好还是等有了大数据后再使用。当你的数据量不够大时，珍惜每一个数据点吧。
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