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====== 单词级别（word-level） ======
词典：apple,car,cat....
===== 优势 =====
单词有语义信息
===== 缺点 =====
  * 同词根但不同词缀的词视为不同词，互相无关系：surprise surprisely
  * 存在同词根的现象，使得分布式向量维度稀疏
  * 维度取决词典大小：词转换为onehot向量，点乘嵌入矩阵，转换为相应的词向量
  * 无法处理外来词（OOV），外来词均用特定的词来代替：单词拼写错误和新词影响非常大
===== 缓解方案 =====
单词级别的输出可转化为序列标注问题（BIO），降低输出维度，降低计算消耗

====== 字符级别（character-level） ======
a-z,A-Z,个别符号
===== 缺点 =====
没有语义信息，需要神经网络学习语义信息
===== 优势 =====
维度小，70左右，计算消耗低

====== 单词级别和字符级别相互结合 ======
====== 参考文章 ======
  * [[https://www.lighttag.io/blog/character-level-NLP/|Character Level NLP：强烈推荐]]
  * Character-level Convolutional Network for Text Classification Applied to Chinese Corpus
  * Combining Word-Level and Character-Level Representations forRelation Classification of Informal Text
  * Named Entity Recognition with Bidirectional LSTM-CNNs

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