SegT：一個(gè)實(shí)用的藏文分詞系統(tǒng)

劉匯丹，諾明花，趙維納，吳 健，賀也平

(1.中國(guó)科學(xué)院 軟件研究所，北京 100190；2.中國(guó)科學(xué)院 研究生院，北京 100190；3.北京語(yǔ)言大學(xué)，北京 100083；4.青海師范大學(xué)， 青海 西寧 810008)

1 引言

藏文各音節(jié)之間由音節(jié)點(diǎn)分隔，但是詞與詞之間卻沒(méi)有分隔標(biāo)記，同漢語(yǔ)類似，分詞是藏文信息處理的基礎(chǔ)。藏文分詞的應(yīng)用涉及藏文信息檢索、文語(yǔ)轉(zhuǎn)換、文本校正、機(jī)器翻譯、文本分類、自動(dòng)摘要等多個(gè)領(lǐng)域。本文首先回顧藏文分詞的研究歷史，然后在分析現(xiàn)有藏文分詞方法和分詞系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)一個(gè)藏文分詞系統(tǒng)SegT，介紹其中的各主要模塊的核心功能和實(shí)現(xiàn)方法，然后通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了測(cè)試，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行了分析。

2 相關(guān)工作

1999年，扎西次仁在分析藏文分詞中詞表的不確定性、未登錄詞、切分歧義等問(wèn)題的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一個(gè)采用最大匹配算法的人機(jī)互助藏文分詞和登錄新詞的系統(tǒng)[1]，由人監(jiān)控機(jī)器分詞的過(guò)程，糾正機(jī)器犯下的少量錯(cuò)誤，但是“該系統(tǒng)尚不具備實(shí)用分詞的功能”[2]。與此同時(shí)，羅秉芬等在500萬(wàn)字藏語(yǔ)真實(shí)文本語(yǔ)料分詞的實(shí)踐中歸納出藏文計(jì)算機(jī)自動(dòng)分詞的36條基本規(guī)則[3]，首次對(duì)藏文的分詞規(guī)范進(jìn)行了研究。2003年，江荻以現(xiàn)代藏語(yǔ)形式語(yǔ)法為基礎(chǔ)提出了藏語(yǔ)組塊分析和塊內(nèi)分詞的方法與過(guò)程[4]。同年，陳玉忠等在提出了一個(gè)基于格助詞和接續(xù)特征分塊的書(shū)面藏文分詞方案，綜合運(yùn)用藏文字、詞、句等各類形態(tài)特征，在藏文格助詞、接續(xù)特征、字性知識(shí)庫(kù)以及詞典的支持下，采用逐級(jí)定位的確定性算法實(shí)現(xiàn)藏文的自動(dòng)分詞?；诖朔桨笇?shí)現(xiàn)的分詞系統(tǒng)在500句的測(cè)試集上的初步測(cè)試結(jié)果表明系統(tǒng)分詞正確率在97％以上，且有不受領(lǐng)域限制、通用性強(qiáng)的特點(diǎn)[5-7]。2006年，祁坤鈺在研究藏語(yǔ)形式邏輯格、語(yǔ)義邏輯格、音勢(shì)論等語(yǔ)法理論的基礎(chǔ)上，充分利用藏語(yǔ)上下文語(yǔ)境，在不同藏語(yǔ)句子層面采用不同的處理方法，格切分用于句子結(jié)構(gòu)層面，邊界符判定用于短語(yǔ)切分，模式匹配用于詞塊切分，提出了切分與格框架、標(biāo)注一體化的藏語(yǔ)三級(jí)切分體系[8]。2009年，才智杰設(shè)計(jì)了“班智達(dá)藏文分詞系統(tǒng)”，該系統(tǒng)首先使用四個(gè)屬格助詞和四個(gè)作格(又稱具格)助詞共八個(gè)“特殊格助詞”對(duì)藏文進(jìn)行分塊處理，然后使用采用最大匹配方法進(jìn)行分詞，并采用“還原法”識(shí)別藏文中的緊縮詞[9-10]。同年，孫媛等也在使用格助詞分塊方法的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了藏文分詞系統(tǒng)，該系統(tǒng)采用雙向掃描的方法檢測(cè)交集型歧義字段，并利用詞頻信息進(jìn)行消歧[11-14]。江荻、陳玉忠、才讓加、扎西加、關(guān)白、多拉等還對(duì)藏文詞語(yǔ)分類體系和標(biāo)注集進(jìn)行了研究，總體上推進(jìn)了藏文分詞以及文本分析研究的進(jìn)展，不再贅述。

總的來(lái)說(shuō)，除了考慮藏文語(yǔ)言文字本身的特性以外，藏文分詞仍然主要采用基于詞典的最大匹配方法，應(yīng)用于漢語(yǔ)分詞的隱馬爾科夫、最大熵、條件隨機(jī)場(chǎng)等模型在藏文分詞中還未能得以應(yīng)用，究其原因，主要是因?yàn)槟壳斑€沒(méi)有形成規(guī)模的藏文分詞語(yǔ)料可用，無(wú)法對(duì)這些模型進(jìn)行訓(xùn)練。

3 我們的系統(tǒng)

前述藏文分詞的各種方法，主要有以下特點(diǎn)：一是使用了格助詞及接續(xù)特征進(jìn)行分塊；二是核心算法大多采用基于詞典的最大匹配方法；三是在最大匹配的過(guò)程中考慮緊縮詞的識(shí)別。這三點(diǎn)是現(xiàn)有藏文分詞系統(tǒng)共同的特點(diǎn)，只不過(guò)各個(gè)系統(tǒng)的側(cè)重點(diǎn)有所不同。除此之外，已有系統(tǒng)開(kāi)始考慮歧義字段的識(shí)別和消歧。

我們以上述方法為基礎(chǔ)，構(gòu)建一個(gè)藏文分詞系統(tǒng)，并重點(diǎn)做到以下幾個(gè)方面：一是增加分詞詞典的詞匯量并提高詞典的質(zhì)量；二是提高格助詞分塊過(guò)程中臨界詞識(shí)別算法的效率；三是在緊縮詞識(shí)別中采用音節(jié)分析技術(shù)，充分利用藏文特性提高緊縮詞識(shí)別的正確率；四是檢測(cè)交集型歧義字段，并根據(jù)大規(guī)模詞頻統(tǒng)計(jì)結(jié)果進(jìn)行消歧。

下面首先介紹整個(gè)系統(tǒng)的流程，然后針對(duì)其中的關(guān)鍵問(wèn)題介紹我們的方法。

3.1 系統(tǒng)流程

整個(gè)系統(tǒng)的流程如圖1所示。系統(tǒng)首先對(duì)輸入文本進(jìn)行預(yù)處理，然后分句，再對(duì)每一句藏文使用格助詞進(jìn)行分塊，并在分塊過(guò)程中進(jìn)行臨界詞的識(shí)別，在塊內(nèi)使用最大匹配方法進(jìn)行分詞，并同時(shí)進(jìn)行藏文緊縮詞的識(shí)別。分詞可以按照正向最大匹配、逆向最大匹配、雙向最大匹配等三種方式進(jìn)行，在進(jìn)行雙向最大匹配之后，檢測(cè)兩種分詞結(jié)果的歧義，并進(jìn)行消歧，最后輸出分詞結(jié)果。

圖1 分詞流程圖

3.2 分詞詞典整理

我們從《藏漢大辭典》、《漢藏對(duì)照詞典》、《藏漢對(duì)照拉薩口語(yǔ)詞典》等多部詞典中提取藏文詞條，并收集整理了普通詞典未收錄但在分詞中應(yīng)該作為一個(gè)分詞單位的藏文語(yǔ)言成分，具體請(qǐng)參考藏文分詞規(guī)范相關(guān)的文獻(xiàn)。為了保證分詞詞典的質(zhì)量，我們投入了大量時(shí)間進(jìn)行人工篩選校對(duì)，最終形成分詞用藏文詞典，共包含近22萬(wàn)藏文詞條。

3.3 詞頻統(tǒng)計(jì)

在進(jìn)行分詞消歧的過(guò)程中需要使用詞頻信息，所以如果沒(méi)有詞頻信息就不能保證正確分詞；然而，如果沒(méi)有正確切分的藏文語(yǔ)料就不能準(zhǔn)確統(tǒng)計(jì)藏文詞頻。我們采用迭代訓(xùn)練的方法進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)來(lái)解決此問(wèn)題。該方法不依賴于所用藏文語(yǔ)料的所屬領(lǐng)域、主題、來(lái)源等因素，具有通用性。

圖2 詞頻統(tǒng)計(jì)方法與過(guò)程圖

如圖2所示，首先對(duì)全部藏文語(yǔ)料分別進(jìn)行正向最大匹配分詞和逆向最大匹配分詞，并分別對(duì)分詞結(jié)果進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)，然后將兩種方法統(tǒng)計(jì)的詞頻(頻次)累加作為初始詞頻。將初始詞頻作為第一輪迭代詞頻，使用雙向最大匹配分詞，檢測(cè)切分歧義并利用迭代詞頻進(jìn)行消歧，這樣對(duì)全部藏文語(yǔ)料進(jìn)行切分，形成第一次切分語(yǔ)料，再對(duì)切分語(yǔ)料進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)，得到第二輪迭代詞頻。如此循環(huán)，直到本輪迭代詞頻與上一輪迭代詞頻的差異小于閾值。最后一輪迭代得到的詞頻信息在經(jīng)過(guò)人工校對(duì)之后可以近似認(rèn)為是真實(shí)文本的詞頻。

詞頻統(tǒng)計(jì)中用到的藏文語(yǔ)料主要包括《鄧小平文選》第二卷、《江澤民文選》第一、二、三卷、《中辦通訊》、《西藏政報(bào)》、《西藏通訊》、國(guó)家歷年法律法規(guī)、西藏自治區(qū)地方法規(guī)、部分其他書(shū)籍以及從部分藏文網(wǎng)站上抓取的網(wǎng)頁(yè)。語(yǔ)料總規(guī)模達(dá)到35.6M，共計(jì)23萬(wàn)藏文句子，累計(jì)詞頻2 850 322。經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)，我們發(fā)現(xiàn)對(duì)于詞頻統(tǒng)計(jì)所用語(yǔ)料來(lái)說(shuō)，分詞詞典中只有45 740個(gè)詞條是有效的(詞頻>0)，只占分詞詞典的21％。因在詞頻統(tǒng)計(jì)過(guò)程中暫未全面考慮語(yǔ)料所用藏文文本的代表性和平衡性等因素，該詞頻數(shù)據(jù)只在一定范圍內(nèi)有效。但我們保證了所有詞的頻次是在對(duì)相同規(guī)模的語(yǔ)料進(jìn)行統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)上得到的，避免使用不同來(lái)源的詞頻數(shù)據(jù)帶來(lái)的問(wèn)題。

3.4 預(yù)處理和分句

由于文字處理軟件對(duì)藏文的斷行規(guī)則支持不完善，為了符合藏文排版的特性，編輯人員經(jīng)常在每行的行尾人工插入回車換行符。為了不影響分詞結(jié)果，需要將這些多余字符刪除。

3.5 臨界詞的快速識(shí)別方法

在格助詞分塊的過(guò)程中，我們采用了文獻(xiàn)[10]中的方法，以八個(gè)“特殊格助詞”為標(biāo)志進(jìn)行分塊。由于部分藏文詞本身就包含了“特殊格助詞”作為子串(文獻(xiàn)[10]中將這些詞稱為“臨界詞”)，為了不致錯(cuò)誤切分，必須識(shí)別這些臨界詞。在我們的分詞詞典中，包含臨界詞共計(jì)13 936條。采用格助詞分塊的初衷是利用格助詞是藏文天然的詞邊界這一特性，提高了分詞的效率和準(zhǔn)確率；而識(shí)別臨界詞是為了避免在格助詞分塊過(guò)程中錯(cuò)誤地將詞典中包含的詞切斷。在臨界詞識(shí)別過(guò)程中如果采用與最大匹配類似的算法，則將違背其初衷。下面介紹我們的方法。

記“特殊格助詞”的集合為：

假設(shè)包含“特殊格助詞”的藏文句子S由n個(gè)音節(jié)構(gòu)成，其中第i個(gè)音節(jié)是“特殊格助詞”，即

若臨界詞最大長(zhǎng)度為m個(gè)音節(jié)(假設(shè)n≥2m-1)，則臨界詞可能的左邊界和右邊界均有m個(gè)，需要查詞典共計(jì)(1+2+…+m)=m(m+1)/2次，即使詞典查詢算法的時(shí)間復(fù)雜度是O(1)的，整個(gè)臨界詞識(shí)別算法的時(shí)間復(fù)雜度也要達(dá)到O(m2)，這將與最大匹配方法的時(shí)間復(fù)雜度相同，則整個(gè)系統(tǒng)的分詞速度與不使用格助詞分塊直接應(yīng)用最大匹配方法相比將不可能有明顯提高。

我們使用Trie樹(shù)來(lái)降低臨界詞識(shí)別算法的時(shí)間復(fù)雜度。假設(shè)臨界詞W由n個(gè)音節(jié)構(gòu)成，其中第i個(gè)音節(jié)是“特殊格助詞”，即：

則其含格助詞前綴是：

含格助詞逆序前綴(下稱“逆序前綴”)是*嚴(yán)格地講，藏文音節(jié)有多個(gè)字符構(gòu)成，單個(gè)音節(jié)的逆序與其自身并不相同，方便起見(jiàn)，此處忽略其差異。：

其含格助詞后綴(下稱“后綴”)是：

3.6 緊縮詞的識(shí)別

3.7 切分歧義檢測(cè)

對(duì)于任意由n個(gè)音節(jié)構(gòu)成的藏文句子S：

若正向最大匹配和逆向最大匹配分別給出了不同的分詞結(jié)果WA和WB，分別切分出了n和m個(gè)詞(m≠n)，即：

則存在k使得Wak≠Wbk，而對(duì)于任意的i

圖3 交集型歧義檢測(cè)示意圖

記D(i,j)=Len(Wi)+Len(Wi+1)+…+Len(Wj),i

其中Len(Wi)指藏文詞Wi的長(zhǎng)度(字符數(shù))。這樣D(i,j)就是從第i個(gè)詞到第j個(gè)詞的總長(zhǎng)度，從k向后掃描，必存在i和j，使得D(k,i)=D(k,j)，但對(duì)于任意的i′

3.8 分詞消歧

在漢語(yǔ)分詞中，分詞消歧一般采用最大概率分詞方法，該方法計(jì)算對(duì)歧義字段的每種切分方法切分出來(lái)的詞串的概率，并取概率值最大的詞串作為切分結(jié)果。但是最大概率分詞算法需要對(duì)詞頻統(tǒng)計(jì)結(jié)果進(jìn)行歸一化和數(shù)據(jù)平滑處理。我們借鑒最大概率分詞的思想，設(shè)計(jì)了更便于實(shí)現(xiàn)的方法。

對(duì)于藏文詞典G中的詞條W，記freq(W)為W的詞頻(頻次)，定義消歧能力函數(shù)如下：

F(W)=

我們認(rèn)為，對(duì)于藏文來(lái)說(shuō)，22萬(wàn)詞條的詞典規(guī)模是相當(dāng)大的，在消歧過(guò)程中應(yīng)該將詞典中不存在的詞(應(yīng)用最大匹配方法此時(shí)都是單個(gè)音節(jié))和詞頻為零的詞區(qū)別對(duì)待，所以在消歧能力函數(shù)中對(duì)這兩類詞分別取不同的值。而對(duì)于詞頻大于零的詞，我們認(rèn)為詞頻分別為2 000和1 999的兩個(gè)詞的消歧能力差異要小于詞頻分別為20和19的兩個(gè)詞的消歧能力差異，為此，我們?cè)谙缒芰瘮?shù)中使用關(guān)于詞頻的對(duì)數(shù)函數(shù)衡量消歧能力。

對(duì)于歧義字段的每個(gè)候選切分結(jié)果來(lái)說(shuō)，整個(gè)詞串的消歧能力F是其每個(gè)詞Wi的消歧能力的累加F=∑F(Wi)，并取使F最大的切分結(jié)果作為消歧結(jié)果。

4 實(shí)驗(yàn)方法與結(jié)果

下面，我們通過(guò)兩個(gè)實(shí)驗(yàn)分別考察格助詞分塊對(duì)分詞系統(tǒng)的效率影響，以及正向、逆向、雙向匹配消歧等方法的分詞效果。

4.1 格助詞分塊的效率

我們從語(yǔ)料中選擇了包含藏文詞數(shù)最多的六份藏文語(yǔ)料，共包含藏文78 421句，近90萬(wàn)詞。對(duì)每份語(yǔ)料，我們分別直接按正向最大匹配、逆向最大匹配、雙向匹配消歧三種方法進(jìn)行分詞，并分別啟用格助詞分塊功能，與啟用之前作比較。表1列出了統(tǒng)計(jì)結(jié)果，在啟用格助詞分塊功能之前，三種方法對(duì)六份語(yǔ)料的分詞過(guò)程分別耗時(shí)19 500ms、19 516ms、29 829ms，在啟用之后，耗時(shí)分別降為16 580ms、16 673ms、24 578ms，分詞速度比之前分別提高了14.97％、14.57％和17.60％。對(duì)單個(gè)文件的分詞，最多節(jié)省時(shí)間達(dá)到了26.72％。圖4顯示了格助詞分塊對(duì)分詞效率的提高效果。這樣的測(cè)試結(jié)果表明，我們?cè)O(shè)計(jì)的格助詞分塊和臨界詞識(shí)別方法對(duì)于分詞效率的提高是十分明顯的。

表1 啟用格助詞分塊前后的分詞時(shí)間消耗對(duì)比

圖4 格助詞分塊對(duì)分詞效率的提高

4.2 分詞正確性評(píng)測(cè)

在系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)期間，我們從語(yǔ)料庫(kù)中選擇了部分文章作為開(kāi)發(fā)集，進(jìn)行了較大規(guī)模的測(cè)試，檢查系統(tǒng)中存在的問(wèn)題，并對(duì)所使用的規(guī)則和詞典進(jìn)行了初步修正。然后，我們從23萬(wàn)句的藏文語(yǔ)料中隨機(jī)抽取了4 000個(gè)藏文句子。其中的3 000句作為訓(xùn)練集，使用本系統(tǒng)切分，由人工檢查其中存在的問(wèn)題，然后對(duì)規(guī)則和詞典進(jìn)行了進(jìn)一步修正。另外1 000句作為測(cè)試集，由系統(tǒng)初步切分，然后經(jīng)過(guò)反復(fù)數(shù)次的人工校對(duì)，形成標(biāo)準(zhǔn)文本，用于系統(tǒng)評(píng)測(cè)。

我們將采用正確率(P)、召回率(R)、F值三個(gè)指標(biāo)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行分詞正確性評(píng)測(cè)。這三個(gè)指標(biāo)的計(jì)算方法如下：

測(cè)試數(shù)據(jù)如表2所示，系統(tǒng)正確率(P)最高達(dá)到了96.987 5％，召回率(R)最高達(dá)到了96.911 2％，F(xiàn)值最高達(dá)到了96.949 3％。圖5對(duì)正向最大匹配、逆向最大匹配、雙向匹配消歧三種方法的分詞效果作了對(duì)比，其中逆向最大匹配方法的效果最差，相比之下，正向最大匹配方法的效果提高了約1.8個(gè)百分點(diǎn)，雙向匹配消歧的效果最好，比正向最大匹配方法提高了約1.5個(gè)百分點(diǎn)，說(shuō)明我們的歧義檢測(cè)和消歧方法是有效的。

表2 分詞正確性測(cè)試數(shù)據(jù)

圖5 三種方法的分詞正確性對(duì)比

圖6 使用格助詞分塊前后的切分正確率對(duì)比

在測(cè)試中，使用雙向匹配消歧方法共有421個(gè)詞切分錯(cuò)誤。其中有306個(gè)由交集型歧義引起，占72.68％，有71個(gè)由組合型歧義引起，占16.86％，有28個(gè)由未登錄詞引起，占6.65％，另有少部分錯(cuò)誤由其它因素引起。在統(tǒng)計(jì)分詞錯(cuò)誤的過(guò)程中我們發(fā)現(xiàn)，如果繼續(xù)對(duì)詞典進(jìn)行修正，系統(tǒng)的正確率還有進(jìn)一步提高的可能。

5 結(jié)束語(yǔ)

在分析現(xiàn)有藏文分詞方法的基礎(chǔ)上，我們?cè)O(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)藏文分詞系統(tǒng)SegT，該系統(tǒng)使用格助詞分塊和最大匹配方法進(jìn)行分詞，采用雙向切分檢測(cè)分詞歧義并使用預(yù)先統(tǒng)計(jì)的詞頻信息進(jìn)行消歧。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，本文所設(shè)計(jì)的格助詞分塊和快速臨界詞識(shí)別方法可以將分詞速度提高15％左右。

由于最大匹配分詞方法對(duì)詞典的依賴性非常大，我們?cè)诜衷~詞典整理工作上投入了大量的時(shí)間。最終在1 000句的測(cè)試集上進(jìn)行了系統(tǒng)評(píng)測(cè)，系統(tǒng)的分詞正確率為96.98％，基本達(dá)到了實(shí)用水平。我們同時(shí)測(cè)試了格助詞分塊對(duì)于分詞結(jié)果的影響，測(cè)試數(shù)據(jù)表明，格助詞分塊對(duì)于分詞正確率沒(méi)有明顯提高或者降低。

致謝

本文所用分詞詞典和測(cè)試語(yǔ)料由西藏大學(xué)工學(xué)院楊毛卓瑪、官卻多杰、索南扎西人工校對(duì)，作者在此表示衷心的感謝！

[1]扎西次仁.一個(gè)人機(jī)互助的藏文分詞和詞登錄系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[C]//中國(guó)少數(shù)民族語(yǔ)言文字現(xiàn)代化文集,北京：民族出版社,1999.

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