自然語(yǔ)言詞性序列的分類

徐 芃，熊 健

(1.廣州大學(xué)心理咨詢中心，廣州510006;2.廣州大學(xué)經(jīng)濟(jì)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院，廣州510006)

1 問題背景

語(yǔ)言表征是心理表征的符號(hào)現(xiàn)實(shí)，個(gè)體的心理差異具有外顯的行為學(xué)傾向［1］. 已有的語(yǔ)言與心理相關(guān)性的大量研究支持語(yǔ)言影響思維，語(yǔ)言是思維的現(xiàn)實(shí)表征的理論. 語(yǔ)言表征與心理表征具有一致性，例如，語(yǔ)言可以引起相應(yīng)的表情，情緒詞的情緒信息對(duì)新異刺激喜好度變化具有自下而上的自動(dòng)化聯(lián)想學(xué)習(xí)過程的調(diào)節(jié)機(jī)制［2］，語(yǔ)言結(jié)構(gòu)對(duì)心理活動(dòng)產(chǎn)生影響，不同的說話方式展示不同的人際關(guān)系、個(gè)性，甚至自我認(rèn)識(shí)［3］. 詞性內(nèi)隱著認(rèn)知機(jī)制，例如，名詞動(dòng)用在詞性上發(fā)生變化，其轉(zhuǎn)喻的特點(diǎn)和表現(xiàn)不同［4］;種類量詞中傾向于“種”的詞，其思維也越傾向于抽象的上位概念［5］.認(rèn)知機(jī)制影響相應(yīng)的詞匯、語(yǔ)義識(shí)別，例如，漢英語(yǔ)句的形態(tài)不同，語(yǔ)義表征具有共同的認(rèn)知機(jī)制［6］;高頻詞較之低頻詞容易被認(rèn)知［7］;使用第一人稱代詞會(huì)誘導(dǎo)出現(xiàn)更多的描述個(gè)人認(rèn)知機(jī)制的詞［8］;知覺模擬中詞序頻率在語(yǔ)義關(guān)聯(lián)判斷中的效果遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于空間意象［9］. 有關(guān)語(yǔ)言與思維的相關(guān)研究足以表明，客觀外顯的語(yǔ)言符號(hào)是觀察主觀內(nèi)隱的思維認(rèn)知的途徑，語(yǔ)言影響思維，語(yǔ)言是思維的現(xiàn)實(shí)表征.

認(rèn)知科學(xué)強(qiáng)調(diào)外顯的語(yǔ)言是思維的工具，語(yǔ)言表達(dá)強(qiáng)迫人們以不同的方式組織信息，語(yǔ)言表征的差異可能影響到概念的表征［10］;不僅語(yǔ)言的詞性是心理的表征標(biāo)識(shí)，即使是語(yǔ)言的速度也對(duì)心理發(fā)展產(chǎn)生影響:快速的語(yǔ)言是潛意識(shí)的映射;而慢速語(yǔ)言的干預(yù)能改變意識(shí)的過程［11］.

使用的語(yǔ)言包含詞匯、詞序和語(yǔ)法等要素.自然語(yǔ)言邏輯的研究表明，人們會(huì)使用由詞項(xiàng)構(gòu)成的句子來表達(dá)思維的內(nèi)容，詞項(xiàng)是人們通過詞語(yǔ)意義的中介來表達(dá)對(duì)事物認(rèn)識(shí)的語(yǔ)言指號(hào)形式. 自然語(yǔ)言傳遞心理信息的相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)，不同詞的詞性，特別是名詞、動(dòng)詞、代詞、形容詞等實(shí)詞，傳遞的心理信息也不相同［12］，并且在任意句子結(jié)構(gòu)序列中出現(xiàn);研究還發(fā)現(xiàn)，由這4 種詞性構(gòu)成的不同的自然語(yǔ)言結(jié)構(gòu)序列，其語(yǔ)言使用者的閱讀理解水平也存在高水平和低水平差異顯著的2個(gè)類別［13］.

認(rèn)知語(yǔ)言學(xué)從語(yǔ)言分析的視角來觀察語(yǔ)言與心理的關(guān)系，在定性分析的基礎(chǔ)上進(jìn)行語(yǔ)言定量分析逐漸成為語(yǔ)言分析的重要方法. 數(shù)學(xué)模型是結(jié)合定性與定量分析，同時(shí)必須以定量的方式呈現(xiàn)對(duì)事物系統(tǒng)的特征或數(shù)量依存關(guān)系的描述與推斷的方法，其特征比較適合描述對(duì)語(yǔ)言的定性與定量分析. 另一方面，文本分類也是自然語(yǔ)言處理中數(shù)據(jù)挖掘的重要方法.數(shù)學(xué)模型所特有的對(duì)自然語(yǔ)言結(jié)構(gòu)序列這種客觀現(xiàn)象的描述與分類功能，可以幫助人們更好地理解和認(rèn)識(shí)通過外顯的語(yǔ)言表征傳遞出來的內(nèi)隱的思維形式.鑒于問題提出中已有的語(yǔ)言與心理相關(guān)性的定性與定量分析基礎(chǔ)，本項(xiàng)研究首先對(duì)語(yǔ)料數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)學(xué)建模的粗?；幚恚怀稣Z(yǔ)言信息中名詞、動(dòng)詞、形容詞和代詞的主效應(yīng)特征，然后利用中國(guó)科學(xué)院計(jì)算機(jī)技術(shù)研究所的中文自然語(yǔ)言處理平臺(tái)(ICTCLAS)將4個(gè)主效應(yīng)信號(hào)表示成適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)對(duì)象，建構(gòu)由名詞、動(dòng)詞、形容詞和代詞這4 種實(shí)詞構(gòu)成的自然語(yǔ)言結(jié)構(gòu)詞性序列的描述與分類的數(shù)學(xué)模型，對(duì)自然語(yǔ)言表征傳遞不同心理信息的分類規(guī)律進(jìn)行科學(xué)的觀察.

2 模型假設(shè)與問題陳述

2.1 模型的條件與假設(shè)

2.1.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理 在1 項(xiàng)142 人(來源于某大學(xué)通識(shí)類選修課的大二至大四的學(xué)生，專業(yè)覆蓋理工科、文科和藝術(shù)類)參加的5個(gè)主題句作業(yè)報(bào)告中，隨機(jī)選擇60 份作業(yè)報(bào)告，確定抽取每份作業(yè)報(bào)告的第5個(gè)句子作為自然語(yǔ)言序列研究樣本. 采集到的語(yǔ)料數(shù)據(jù)符合本項(xiàng)的研究要求. 由于本項(xiàng)研究關(guān)注的是語(yǔ)言表征的詞項(xiàng)序列問題，142 份數(shù)據(jù)樣本中，第5個(gè)句子均為完整句子，因此確定每份作業(yè)報(bào)告的第5個(gè)句子作為自然語(yǔ)言序列的研究樣本.

隨機(jī)選擇的60 份語(yǔ)料數(shù)據(jù)通過中文自然語(yǔ)言處理平臺(tái)(ICTCLAS)處理，得到一級(jí)標(biāo)注詞性切分的60個(gè)自然語(yǔ)言詞性表達(dá)序列，如“nanvrnnv”、“rvvvvvrnvn”等，其中，n 為名詞標(biāo)識(shí)碼，a 為形容詞標(biāo)識(shí)碼，v 為動(dòng)詞標(biāo)識(shí)碼，r 為代詞標(biāo)識(shí)碼.

基于問題提出中對(duì)語(yǔ)言與心理關(guān)系的理解，我們對(duì)語(yǔ)言序列進(jìn)行主信號(hào)的粗?；幚?，在每一個(gè)語(yǔ)言序列中只留下可能表達(dá)更多概念表征的名詞(n)、動(dòng)詞(v)、形容詞(a)和代詞(r)的標(biāo)志符號(hào)，研究樣本的數(shù)據(jù)處理為如下形式的序列:(1)nrvavvnv;(2)nanvrnn. 由于名詞是描述對(duì)實(shí)體或抽象事物認(rèn)識(shí)結(jié)果的摹狀詞，在語(yǔ)言表征思維的命名與必然性的語(yǔ)言指號(hào)中具有十分重要的作用，因此在60份語(yǔ)言表征序列中，以名詞(n)的含量比例作為判斷依據(jù)，區(qū)分名詞n 含量排列靠前的10個(gè)序列為A類，名詞n 含量排列靠后的10個(gè)序列為B 類，這20個(gè)序列為學(xué)習(xí)樣本;在剩下的40個(gè)序列中，隨機(jī)挑出20個(gè)序列作為測(cè)試樣本.

2.1.2 正態(tài)分布假設(shè) 在詞性構(gòu)成的自然語(yǔ)言詞性序列中，假設(shè)具有隨機(jī)性的名詞、動(dòng)詞、形容詞、代詞的含量服從正態(tài)分布.

2.1.3 符號(hào)說明

nn:任一給定序列中詞性n(名詞)在這一序列總詞量中的比例含量;

nv:任一給定序列中詞性v(動(dòng)詞)在這一序列總詞量中的比例含量;

na:任一給定序列中詞性a(形容詞)在這一序列總詞量中的比例含量;

nr:任一給定序列中詞性r(代詞)在這一序列總詞量中的比例含量;

Gi:由某些具有相同屬性的個(gè)體組成的類.

2.2 問題陳述

有20個(gè)已知類的經(jīng)過中文自然語(yǔ)言處理平臺(tái)(ICTCLAS)一級(jí)標(biāo)注詞語(yǔ)切分的樣本序列，其中序列標(biāo)號(hào)A1～A10為A 類，A11～A20為B 類.要求從中提取特征，構(gòu)造分類方法，并對(duì)另外未標(biāo)明類別的20個(gè)中文自然語(yǔ)言處理平臺(tái)制造的自然語(yǔ)言序列(A21～A40)進(jìn)行分類. 任何一個(gè)隨機(jī)的自然語(yǔ)言詞性序列中包含的詞性含量和詞性所處的位置，反映該語(yǔ)言序列在數(shù)量和序位上的特征:第一，語(yǔ)言序列中的不同詞性的總量，表明該語(yǔ)言序列反映心理信息的內(nèi)容;第二，語(yǔ)言序列中的不同詞性的先后位置的序位形式，表明該語(yǔ)言序列反映心理信息的形式.

3 不同詞性含量的詞性序列分類

3.1 分類模型的基本原理

對(duì)于反映心理信息內(nèi)容的不同詞性含量的自然語(yǔ)言詞性序列，可以采用序列中n，v，a，r 在序列總詞量中的比例含量作為該序列的特征，這樣抽取特征的方法具有其認(rèn)知心理學(xué)的意義.例如，在人們的語(yǔ)言表述中，有的時(shí)候在使用自然語(yǔ)言傳遞心理信息時(shí)會(huì)較多使用名詞n 和動(dòng)詞v 來表達(dá)對(duì)客觀事件的認(rèn)知信息，當(dāng)情緒信息強(qiáng)烈時(shí)人們又會(huì)較多使用形容詞a 和代詞r 來表達(dá)個(gè)人的心理感受，雖然語(yǔ)境不同，人們使用的具體詞語(yǔ)可能也不相同，但是個(gè)體在相似刺激條件下的心理反應(yīng)形式卻是相同的.因此，相比于語(yǔ)境中的具體詞語(yǔ)，詞性本身包含了不同類別的心理信息，更適合成為觀察語(yǔ)言詞性序列的結(jié)構(gòu)符號(hào).將序列中n，v，a，r 的含量分別記為nn，nv，na，nr，得到一組表征該序列特征的思維向量(nn，nv，na，nr)，其線性相關(guān)為:nn+nv+na+nr=1.

由于語(yǔ)言詞性序列中nn，nv，na，nr四維向量的計(jì)算過于繁瑣，而任意語(yǔ)言詞性序列中的向量特征Xi(i 為標(biāo)號(hào))和其他向量的關(guān)系都可演變成一個(gè)三維向量空間的對(duì)映點(diǎn)，例如，nr=1－ nn－ nv－ na，相比較四維向量更方便線性代數(shù)的計(jì)算.

設(shè)不同詞性含量詞性序列分類的判別問題是:在k個(gè)類別詞性序列(N1，N2，…，Nk)中，任何一個(gè)Ni類樣品x，都可以得到它的詞性序列向量特征值X.已知所屬類別的某些樣品x1，x2，…，xn組成學(xué)習(xí)樣本，對(duì)來自這個(gè)類別的某個(gè)樣本x，依據(jù)其特征向量X 的值做出是否歸屬此類別的判斷.

在本項(xiàng)目的已知詞性序列分類中，已知k =2，G1=A，G2=B，特征向量X 是三維向量.學(xué)習(xí)樣本n=20個(gè)樣本，其中A1～A10為A 類，A11～A20為B 類.采用歐式距離(Euclid)分類模型對(duì)序列樣本進(jìn)行分類:

(1)分別計(jì)算已知的A 類和B 類中各自包含的10個(gè)樣本點(diǎn)的集合的幾何中心:

(2)對(duì)于給定樣本點(diǎn)Xi，計(jì)算該點(diǎn)到CA的歐氏距離計(jì)算該點(diǎn)到CB的歐氏距離DB

(3)判別標(biāo)準(zhǔn)為:①如果DA＜DB，則將Xi點(diǎn)判別為A 類;②如果DA＞DB，則將Xi點(diǎn)判別為B 類;③如果DA=DB，則將Xi點(diǎn)判別為不可判類.

3.2 分類模型的應(yīng)用

運(yùn)用MATLAB7 編程上述算法并運(yùn)行，對(duì)已知學(xué)習(xí)樣本A1～A20進(jìn)行分類:

結(jié)果A6被錯(cuò)誤地分到了B 類，A19被錯(cuò)誤地分到A 類，其余18個(gè)樣本全部正確，分類準(zhǔn)確率達(dá)到了90%.

用上述歐氏距離分類模型對(duì)未知的詞性序列A21～A40進(jìn)行分類，得到結(jié)果為:

可見，即使單純從自然語(yǔ)言表征而言，人們使用的自然語(yǔ)言表征也存在不同的類別，這與人們使用自然語(yǔ)言傳遞心理信息時(shí)會(huì)有不同類型的思維模式相似.從學(xué)習(xí)樣本原始數(shù)據(jù)所包含的具體習(xí)性來看，A 類多含名詞和動(dòng)詞，語(yǔ)言使用者的思維指向多集中在對(duì)名詞和動(dòng)詞所反映的事物特征的認(rèn)識(shí)上;B類多含形容詞和代詞，語(yǔ)言使用者的思維指向集中在對(duì)自我及心理體驗(yàn)的關(guān)注上. 測(cè)試樣本中的任一詞性序列都能歸類到某一類別，證明人們總是在使用自然語(yǔ)言或傳遞對(duì)客觀事物的認(rèn)識(shí)(A 類)，或傳遞對(duì)自我及心理體驗(yàn)的主觀認(rèn)識(shí)(B 類)，語(yǔ)言是傳遞心理信息的工具.

4 不同詞性序位的詞性序列分類

4.1 分類模型的基本原理

雖然基于詞量的分類模型采用不同詞性n(名詞)、v(動(dòng)詞)、a(形容詞)和r(代詞)的含量特征值作為詞性序列的分類依據(jù)，具有一定詞性投射心理信息的認(rèn)知語(yǔ)言學(xué)意義，并且在歐氏距離分類模型中獲得了準(zhǔn)確率達(dá)到90%的比較理想的結(jié)果. 但是，這種以含量為分類標(biāo)準(zhǔn)的方法在抽取語(yǔ)言特征時(shí)，沒有充分考慮到人們?cè)谑褂谜Z(yǔ)言時(shí)的語(yǔ)序信息量.人們使用語(yǔ)言傳達(dá)心理信息時(shí)，先說什么后說什么是有一定的考慮的.例如，序列nvran 與序列rannv，在這2個(gè)詞性序列中n(名詞)、v(動(dòng)詞)、a(形容詞)和r(代詞)的詞性含量相同，n、v、a 和r 在詞性序列中的向量特征值是相同的，但是這2個(gè)句子在詞性的位序排列結(jié)構(gòu)上卻是不同的，例如:

從語(yǔ)言表述來看，這2個(gè)句子在主語(yǔ)位置上的詞性完全不同，語(yǔ)言使用者表達(dá)的關(guān)注點(diǎn)也不同，前者更關(guān)注“洪水”，后者更關(guān)注“他們的家鄉(xiāng)”.因此，如果能夠直接從序列自身的詞性排序來考察語(yǔ)言序列，可能更能夠反映語(yǔ)言表達(dá)者想要表達(dá)的心理信息.因此，需要在不同詞性序列的相關(guān)度計(jì)算的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)基于詞序位置的序列分類模型.

采用基于位置特征的DNA 序列分類模型原理［14］，對(duì)詞性序列樣本進(jìn)行分類:

(1)對(duì)于任意詞性x 和y，相關(guān)運(yùn)算“x?y”的值定義為:

(2)定義啞元O，規(guī)定任意詞性與啞元的相關(guān)運(yùn)算結(jié)果均為0.

(3)對(duì)于任意一個(gè)長(zhǎng)度為N 的序列A ={A0，A1，…，An}，它的延拓為一個(gè)無限序列::當(dāng)0≤j ＜N時(shí);當(dāng)－∞＜j ＜0 及N≤j ＜∞時(shí)，=0.

(4)對(duì)于任意2個(gè)序列AX，BY，定義序列A 和序列B 的相關(guān)序列Si為:

定義序列B 對(duì)序列A 的相關(guān)度為:

例如，對(duì)于序列A ={a，r，a}和序列B ={n，v，a，r，a，r}，計(jì)算其相關(guān)序列度為:

(5)定理1［14］:任意給定3個(gè)序列S，A，B，如果A 與S 的相關(guān)度大于B 與S 的相關(guān)度且B 與A 等長(zhǎng)，則A 與S 屬于同一類的可能性大于B 與S 屬于同一類的可能性.

(6)基于計(jì)算原理，序列相關(guān)度的分類判別標(biāo)準(zhǔn)為:

①在序列A21～A40中，隨機(jī)選擇任何某個(gè)詞性序列，分別計(jì)算與序列A1～A20中20個(gè)詞性序列的相關(guān)度，計(jì)算結(jié)果為SS1，SS2，SS3，…，SS20;

②求出前10個(gè)相關(guān)度的平均值SA=(SS1+SS2+…+SS10)/10，定義SA 為與A 類序列的相關(guān)度;

③求出后10個(gè)相關(guān)度的平均值SB =(SS11+SS12+…+SS20)/10，定義SB 為與B 類序列的相關(guān)度;

④記W =SA/SB，根據(jù)定理1，如果W ＞1，將X點(diǎn)判別為A 類;如果W ＜1，將X 點(diǎn)判別為B 類;如果W=1，將X 點(diǎn)判別為不可判類.

4.2 分類模型的應(yīng)用

運(yùn)用MATLAB7 編程上述算法并運(yùn)行，對(duì)已知學(xué)習(xí)樣本A1～A20進(jìn)行分類:結(jié)果A7被錯(cuò)誤地分到了B 類，分類的準(zhǔn)確率達(dá)到了95%，比較基于詞量的詞性序列分類，分類準(zhǔn)確率提高了5個(gè)百分點(diǎn).

用上述基于詞性的分類模型對(duì)未知的詞性序列A21～A40進(jìn)行分類，得到結(jié)果為:

依據(jù)定理1 的判別原則:

如果W ＞1，判別為A 類:A25，A30，A38，A39，A40;

如果W ＜1，判別為B 類:A21，A22，A23，A24，A26，A27，A28，A29，A31，A32，A33，A34，A35，A36.

在反映詞項(xiàng)先后順序的基于詞序位置的自然語(yǔ)言表征分類模型中，序列A21，A22，A24，A32，A34被判別到了B 類，而在只考慮詞量的分類模型中，這4個(gè)序列是判別在A 類的. 可見，人們使用語(yǔ)言表達(dá)心理信息時(shí)，即使是要表達(dá)的心理信息似乎都表達(dá)完整了(詞量一樣)，但是先說什么，后說什么，詞性的排列序位不同，語(yǔ)言表征的表達(dá)形式不同，仍然有可能傳遞著不同的心理信息.

5 討論與結(jié)論

5.1 2 種分類模型的比較

對(duì)于序列A21、A22、A24、A32和A34，不同詞性含量的分類模型和不同詞性序位的分類模型有不同的分類結(jié)果，可見，在進(jìn)行詞性序列分類時(shí)，考慮到詞性序列中的詞性含量和詞性序位等不同的要素，模型分類的方法不同，分類的結(jié)果也可能存在差異.基于詞序的分類結(jié)果準(zhǔn)確率為95%，基于詞量的分類結(jié)果準(zhǔn)確率為90%，雖然在20個(gè)測(cè)試樣本中有5個(gè)序列的分類結(jié)果不同，但是2 種模式的一致分類結(jié)果也達(dá)到了75%.人們使用客觀的語(yǔ)言指號(hào)傳達(dá)主觀的心理信息，二者并不一定呈一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系，形式邏輯的研究表明，相同的語(yǔ)言指號(hào)可能傳達(dá)不同的心理信息，相同的心理信息也可以用不同的語(yǔ)言指號(hào)來傳達(dá).鑒于自然語(yǔ)言詞性序列的特征，我們采用一個(gè)聯(lián)合判定原則:對(duì)于任何詞性序列，如果2 種分類模型的結(jié)果一致時(shí)，認(rèn)為序列判別有效;如果不一致時(shí)，認(rèn)為該序列為不可判類，不影響2 類分類法的算法.使用語(yǔ)言的語(yǔ)序可能傳遞更多的信息，基于詞序的分類結(jié)果準(zhǔn)確率也高于基于詞量的準(zhǔn)確率，因此在分類模型的實(shí)際應(yīng)用時(shí)，我們?cè)O(shè)置一個(gè)使用條件:如果研究對(duì)象的總詞量大，趨向于應(yīng)用基于詞量的分類模型;如果研究對(duì)象的總詞量少，趨向于應(yīng)用基于詞序的分類模型.

5.2 分類模型的應(yīng)用價(jià)值

就語(yǔ)言詞性序列分類模型在認(rèn)知心理學(xué)的應(yīng)用價(jià)值而言，不僅揭示和證實(shí)了客觀的語(yǔ)言符號(hào)與主觀的心理信息之間存在的相關(guān)關(guān)系，而且通過外顯的語(yǔ)言表征可以對(duì)內(nèi)隱的心理信息做出科學(xué)的評(píng)估.自然語(yǔ)言詞性序列的分類模型應(yīng)用到教育領(lǐng)域，可以為實(shí)踐中具體問題的解決提供語(yǔ)言干預(yù)的策略和技能.例如，我們?cè)谛睦碜稍兊膶?shí)踐中觀察到，社會(huì)適應(yīng)困難的當(dāng)事人，其語(yǔ)言表征就具有自然語(yǔ)言詞序分類中B 類的特征，即名詞和動(dòng)詞含量少，而形容詞和代詞的含量多;社會(huì)適應(yīng)無困難的非當(dāng)事人，其語(yǔ)言表征則呈現(xiàn)A 類的特征，以A 類自然語(yǔ)言表征為干預(yù)目標(biāo)，也能達(dá)到心理治療的目的.自然語(yǔ)言詞性序列的分類模型還可以應(yīng)用到機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，解決自然語(yǔ)言處理中的歧義問題，成為機(jī)器學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練分類器模型源中的目標(biāo)域，從而提高機(jī)器的“思維”水平.

5.3 結(jié)論

外顯的自然語(yǔ)言序列可以分類.本項(xiàng)研究表明反映自然語(yǔ)言表征序列內(nèi)容的基于詞量的自然語(yǔ)言分類模型準(zhǔn)確率為90%;反映自然語(yǔ)言表征序列形式的基于詞序位置的自然語(yǔ)言分類模型準(zhǔn)確率為95%，不僅揭示了語(yǔ)言與心理信息之間存在的相關(guān)關(guān)系，而且也證實(shí)了通過客觀存在的語(yǔ)言符號(hào)可以對(duì)內(nèi)隱的心理信息做出科學(xué)的評(píng)估.

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