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    中文分詞交叉型歧義消解算法

    2018-11-24 02:33:58
    關(guān)鍵詞:歧義分詞解碼

    甘 蓉

    (陜西工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院汽車工程學(xué)院, 陜西 咸陽 712000)

    中文分詞是自然語言處理的基礎(chǔ)和關(guān)鍵[1]。中文分詞已經(jīng)有很多成熟的算法,但是歧義識(shí)別和未登錄詞識(shí)別仍是中文分詞的2大難點(diǎn)。其中,歧義識(shí)別又分為交叉型歧義和組合型歧義[2]。對(duì)于歧義,許多研究者做了大量的工作。目前常用的歧義消解算法主要分為2種:規(guī)則型歧義消解算法和概率型歧義消解算法。規(guī)則型歧義消解算法主要采用語義、語法、詞性等規(guī)則對(duì)歧義字段進(jìn)行消歧。概率型歧義消解算法通常需要統(tǒng)計(jì)上下文信息[3](例如使用互信息、N元統(tǒng)計(jì)模型、t-測(cè)試原理、HMM模型、字標(biāo)注統(tǒng)計(jì)等方法或模型[4]統(tǒng)計(jì)上下文信息)從而進(jìn)行歧義消解。文獻(xiàn)[4]提出了一種基于詞頻的中文分詞歧義消解方法,該方法主要適用于沒有上下文的歧義消解。文獻(xiàn)[5]提出了一種針對(duì)交叉型歧義無監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法,并比較了卡方統(tǒng)計(jì)量、t-測(cè)試差在歧義處理中的效果。文獻(xiàn)[6]提出了針對(duì)組合型歧義的消解方法,該方法考慮了詞搭配的支持度,依據(jù)支持度度量因子進(jìn)行歧義消解。文獻(xiàn)[7]利用訓(xùn)練語料中歧義字段的上下文信息建立了規(guī)則庫(kù),然后利用統(tǒng)計(jì)方法C-SVM模型進(jìn)行歧義消解。

    本文提出了一種基于正向[8]、負(fù)向[9]最大匹配算法和passive aggressive(PA)算法[10-11]結(jié)合的交叉型歧義消解算法。該方法有3個(gè)優(yōu)點(diǎn):1)由于正向、負(fù)向最大匹配算法是基于字符串匹配的,所以速度快;2)PA算法能靈活添加任意特征模板,使得分詞訓(xùn)練和解碼都能盡可能獲得多的信息;3)PA算法是一種在線學(xué)習(xí)算法[12],可以增量學(xué)習(xí)[13]分詞模型,以利于自適應(yīng)領(lǐng)域分詞研究。

    1 相關(guān)術(shù)語

    1.1 歧義識(shí)別

    歧義是指對(duì)于同一句話,可能有2種或者2種以上不同的切分方法[14]。例如句子“已結(jié)婚的和尚未結(jié)婚的青年都要實(shí)行計(jì)劃生育”可能被切分成“已/結(jié)婚/的/和/尚未/結(jié)婚/的/青年”或者“已/結(jié)婚/的/和尚/未/結(jié)婚/的/青年”,計(jì)算機(jī)到底應(yīng)該怎么選擇最佳的符合人類邏輯的切分結(jié)果呢?這就是所謂的分詞歧義問題。

    歧義主要分為2種類型:交集型歧義和組合型歧義。假設(shè)漢字串AXB由漢字串A、X、B組成,同時(shí)AX和XB也分別能組成詞語,則稱漢字串AXB為交集型歧義字段。例如,句子“南京市長(zhǎng)江大橋”可以切分為“南京市/長(zhǎng)江大橋”和“南京/市長(zhǎng)/江大橋”,其中,“南京市長(zhǎng)江大橋”為交集型歧義字段。假設(shè)漢字串AB由漢字串A、B組成,同時(shí)A、B、AB都能組成詞語,則稱漢字串AB為組合型歧義字段。例如,句子“中華人民共和國(guó)”可以切分為“中華/人民/共/和/國(guó)”和“中華/人民/共和國(guó)”兩種,其中,“共和國(guó)”為組合型歧義字段。

    1.2 正向、負(fù)向最大匹配算法

    在中文分詞算法中,最大匹配算法[15]是一種基于字符串匹配的分詞方法,即按照一定的策略將自然語言中的漢字串與詞典中的詞條進(jìn)行匹配,如果在詞典中找到這個(gè)字符串,則匹配成功,即分出了一個(gè)詞,如果沒有找到這個(gè)字符串,則按照一定的策略繼續(xù)匹配。按照字符串匹配的方向,最大匹配算法可以細(xì)分為正向最大匹配法和負(fù)向最大匹配法。

    正向最大匹配法:從左到右將待分詞文本中的幾個(gè)連續(xù)字符與詞表匹配,如果匹配上,則切分出一個(gè)詞,但要做到最大匹配,并不是第一次匹配到就可以切分的,最大匹配出的詞必須保證下一個(gè)掃描不是詞表中的詞或詞的前綴才可以結(jié)束。

    負(fù)向最大匹配算法:從右往左將待分詞文本中的幾個(gè)連續(xù)字符與詞表匹配。切分方向與正向最大匹配算法相反,但切分規(guī)則相同。

    1.3 PA算法及基于PA算法的分詞

    PA算法可看作對(duì)平均感知器[10]的改進(jìn)。平均感知器算法雖然最后收斂到一個(gè)線性分類面,但這個(gè)線性分類面到底有多好,卻沒有評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。在平均感知器中,每次調(diào)整參數(shù)總是移動(dòng)一個(gè)固定步長(zhǎng),通常是1,在該算法中,移動(dòng)的步長(zhǎng)需要通過一個(gè)優(yōu)化準(zhǔn)則確定,即在滿足調(diào)整后參數(shù)能產(chǎn)生正確預(yù)測(cè)的前提下,相對(duì)于調(diào)整前的參數(shù)w′做出最小調(diào)整:

    s.t.ξ+wTΦ(x,y′)≥wTΦ(x,y)+l(y′,y),ξ≥0。

    PA算法將分詞任務(wù)建模為基于字的序列標(biāo)注問題。對(duì)于輸入句子的字序列,模型給句子中的每個(gè)字標(biāo)注一個(gè)標(biāo)識(shí)詞邊界的標(biāo)記,采用的標(biāo)記集如表1所示。

    表1 標(biāo)記集

    以“我愛自然語言處理”為例,標(biāo)注結(jié)果如表2所示。

    表2 分詞序列標(biāo)注示例

    對(duì)于分詞模型,使用3種特征:基本模型特征、字符疊字特征、基于字的詞典特征,如表3—5所示。在表3中,ch[0]表示當(dāng)前字,ch[-1]表示當(dāng)前字的前1個(gè)位置上的字,ch[-2]表示當(dāng)前字的前2個(gè)位置上的字,ch[1]表示當(dāng)前字后1個(gè)位置上的字,ch[2]表示當(dāng)前字后2個(gè)位置上的字,故ch[-2]-ch[-1]表示的是當(dāng)前字前2個(gè)位置上的字和前1個(gè)位置上的字的組合,ch[-1]-ch[0]表示當(dāng)前字與前1個(gè)位置上的字的組合,ch[0]-ch[1]表示當(dāng)前字與后1個(gè)位置上的字的組合,ch[1]-ch[2]表示當(dāng)前字的后1個(gè)位置上的字和后2個(gè)位置上的字的組合。表4中ch[-1]=ch[0]?表示判斷當(dāng)前字與前1個(gè)位置上的字是否相同,ch[-2]=ch[0]?表示判斷當(dāng)前字與前2個(gè)位置上的字是否相同。當(dāng)相同時(shí),給出一個(gè)標(biāo)記,例如名詞形式的“T”;不同時(shí),給出一個(gè)能區(qū)別于相同情況的標(biāo)記,例如“F”。表5描述了基于字的詞典特征,即這個(gè)字的位置在詞語的開始、中間還是結(jié)尾,也就是說,這個(gè)字是詞語的詞首、詞中還是詞尾。

    表3 基本特征模板

    表4 字符疊字特征

    表5 基于字詞典特征

    2 基于正向、負(fù)向最大匹配算法和PA算法結(jié)合的交叉型歧義消解方法

    圖1描述了基于正向、負(fù)向最大匹配算法和PA算法結(jié)合進(jìn)行交叉型歧義消解的流程。由圖1可看出,基于正向、負(fù)向最大匹配算法和PA算法結(jié)合進(jìn)行交叉型歧義消解方法的主要步驟如下:1)基于PA算法在訓(xùn)練語料上訓(xùn)練分詞模型; 2)基于正向最大匹配算法和負(fù)向最大匹配算法檢測(cè)出存在交叉型歧義的部分; 3)把存在交叉型歧義的部分傳遞給分詞模型,進(jìn)行解碼; 4)拼接基于正向、負(fù)向最大匹配算法分詞結(jié)果中無歧義部分和解碼結(jié)果,合成最終的分詞結(jié)果。

    2.1 基于PA算法訓(xùn)練分詞模型

    基于PA算法訓(xùn)練分詞模型的整體流程主要包括以下步驟。

    第1步,建立內(nèi)部詞典,把訓(xùn)練語料中的每個(gè)詞按詞頻降序排序,從前到后依次添加到詞典中,詞典中的詞只包括2字及以上的詞,并且這些詞的詞頻和小于等于總詞頻的90%。

    圖1 基于正向、負(fù)向最大匹配算法和PA算法 結(jié)合進(jìn)行交叉型歧義消解的流程圖

    第2步,根據(jù)內(nèi)部詞典,利用正向最大匹配法給每個(gè)字加詞典特征(詞首?詞中?詞尾?),其中匹配的最大長(zhǎng)度為5。

    第3步,按照特征模板建立特征空間feature_space。

    第4步,迭代學(xué)習(xí),每輪對(duì)每個(gè)句子執(zhí)行:

    1)按照特征模板抽取特征,句子中每個(gè)字均有N個(gè)特征(N為模板個(gè)數(shù)),從特征空間中獲取每個(gè)特征的索引idx;

    2)根據(jù)_W[標(biāo)簽數(shù)*標(biāo)簽數(shù)+標(biāo)簽數(shù)*特征總數(shù)]計(jì)算發(fā)射概率矩陣和轉(zhuǎn)移概率矩陣,其中,W初始化為0;

    3)解碼,得到預(yù)測(cè)的標(biāo)簽序列predict_tags;

    4)收集特征,將正確的標(biāo)簽序列correct_features 和預(yù)測(cè)的標(biāo)簽序列predict_features分別轉(zhuǎn)化成2個(gè)特征向量,即根據(jù)每個(gè)特征的索引idx給對(duì)應(yīng)的vec[idx]加1,其中,vec[idx]初始化為0;

    5)整合特征,把correct_features 和predict_features對(duì)應(yīng)的向量整合到update_features中,即correct_features乘1,ctx.predict_features乘 (-1),然后相加;

    6)利用PA算法學(xué)習(xí)新參數(shù)W, 更新方法為

    idx=update_features.idx

    elapsed=now-time[idx]

    upd=scale*update_features.value

    cur_val=W[idx]

    W[idx]=cur_val+upd

    sum[idx] += elapsed*cur_val+upd

    time[idx]=now

    其中,“*”表示乘法運(yùn)算,update_features.idx表示待更新特征的索引idx, update_features.value表示整合特征后特征idx對(duì)應(yīng)的值,now表示當(dāng)前迭代的次數(shù),time記錄每個(gè)特征更新的次數(shù),scale是更新的步長(zhǎng),在1.3節(jié)中給出了定義,sum記錄每個(gè)特征所有更新的權(quán)重之和,W記錄每個(gè)特征的權(quán)重。

    2.2 交叉型歧義檢測(cè)

    正向、負(fù)向最大匹配算法分詞都是根據(jù)詞典進(jìn)行切分,故正向和負(fù)向最大匹配算法切分出來的詞一定是詞典中的詞;因此,本文認(rèn)為正向和負(fù)向最大匹配算法分詞結(jié)果一致的部分為正確切分結(jié)果,不一致的地方即產(chǎn)生歧義的位置。

    2.3 解碼

    解碼的整體流程主要包括以下步驟:

    第1步,讀取基于PA算法已經(jīng)訓(xùn)練好的分詞模型;

    第2步,讀取測(cè)試語料;

    第3步,基于正向、負(fù)向最大匹配算法進(jìn)行歧義檢測(cè);

    第4步,根據(jù)訓(xùn)練階段的模板抽取歧義部分的特征;

    第5步,基于Viterbi算法[16]進(jìn)行解碼。Viterbi算法是一個(gè)成熟且有大量資料的算法,故此處不再贅述。

    由于PA算法是考慮上下文特征的,因此檢測(cè)出歧義部分后,把歧義部分及歧義的上下文傳遞給PA算法訓(xùn)練出來的分詞模型進(jìn)行解碼。

    2.4 合成分詞結(jié)果

    合成分詞結(jié)果是指把基于正向、負(fù)向最大匹配算法切分結(jié)果和解碼結(jié)果進(jìn)行拼接生成最終分詞結(jié)果。拼接的方法是把歧義部分的解碼結(jié)果和正向、負(fù)向最大匹配算法切分一致部分進(jìn)行拼接,形成最后的分詞結(jié)果。

    3 實(shí)驗(yàn)

    實(shí)驗(yàn)包括3部分: 1)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù); 2)評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn); 3)實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析。

    3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

    實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練語料和測(cè)試語料,其中,訓(xùn)練語料為2014年2—12月份人民日?qǐng)?bào)數(shù)據(jù),共86 M,測(cè)試語料為2014年1月份人民日?qǐng)?bào)數(shù)據(jù),共8 M。

    3.2 評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)

    本文選用的評(píng)測(cè)指標(biāo)為準(zhǔn)確率(P)、召回率(R)和綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)F-score值。具體定義為:

    3.3 實(shí)驗(yàn)及分析

    圖2描述了基于正向、負(fù)向最大匹配算法和PA算法結(jié)合進(jìn)行交叉型歧義消解的實(shí)驗(yàn)流程。

    第1步,基于訓(xùn)練語料和PA算法訓(xùn)練出分詞模型。

    第2步,基于正、負(fù)向最大匹配算法對(duì)測(cè)試語料進(jìn)行分詞,檢測(cè)出測(cè)試語料中的歧義部分和無歧義部分。

    第3步,基于分詞模型對(duì)第2步中的歧義部分進(jìn)行分詞,得到分詞結(jié)果。

    第4步,將第3步的分詞結(jié)果和無歧義部分組合形成最終分詞結(jié)果。

    圖2 基于正向、負(fù)向最大匹配算法和PA算法 結(jié)合進(jìn)行交叉型歧義消解的實(shí)驗(yàn)流程

    為驗(yàn)證本文提出的算法性能,進(jìn)行了4種實(shí)驗(yàn):第1種,基于正向最大匹配算法分詞;第2種,基于負(fù)向最大匹配算法分詞;第3種,基于PA算法分詞;第4種,基于正向、負(fù)向最大匹配算法與PA算法結(jié)合分詞。分別統(tǒng)計(jì)這4種分詞結(jié)果中交叉型歧義的準(zhǔn)確率、召回率和F-score值,結(jié)果如表6所示。

    表6 交叉型歧義結(jié)果統(tǒng)計(jì)

    從分詞算法大類上講,第1種和第2種分詞方法屬于基于字符串匹配的分詞方法,第3種屬于基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法,第4種是基于字符串匹配和統(tǒng)計(jì)結(jié)合的分詞方法。從表6可以看出,相較于前3種方法,第4種方法的結(jié)果是最優(yōu)的。其原因可以從分詞方法的特點(diǎn)解釋:基于字符串匹配的分詞方法的優(yōu)點(diǎn)是對(duì)于沒有歧義的語句分詞準(zhǔn)確性高,缺點(diǎn)是沒有歧義識(shí)別能力;基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法優(yōu)點(diǎn)是有歧義識(shí)別能力,缺點(diǎn)是準(zhǔn)確率不高;第4種方法結(jié)合基于字符串匹配和統(tǒng)計(jì)方法,既發(fā)揮了基于字符串匹配分詞方法對(duì)于沒有歧義的語句分詞準(zhǔn)確性高的優(yōu)點(diǎn),又利用了基于統(tǒng)計(jì)方法有歧義識(shí)別能力的特點(diǎn)。

    從表6可以看出:第4種方法相比于第1種方法,準(zhǔn)確率P、召回率R和F-score值分別提高了2.06%、2.26%和2.16%;第4種方法相比于第2種方法,準(zhǔn)確率P、召回率R和F-score值分別提高了1.57%、1.17%和1.37%;第4種方法相比于第3種方法,準(zhǔn)確率P、召回率R和F-score值分別提高了1.19%、1.13%和1.16%。該結(jié)果表明,基于正向、負(fù)向最大匹配算法與PA算法結(jié)合分詞能在一定程度上解決交叉型歧義。

    4 結(jié)論

    本文提出一種基于正向、負(fù)向最大匹配算法和PA算法結(jié)合的交叉型歧義消解算法。該方法有3個(gè)優(yōu)點(diǎn):處理速度快;能靈活添加任意特征模板,使分詞訓(xùn)練和解碼都能盡可能多地獲得更多的信息;可增量學(xué)習(xí)分詞模型,可用于自適應(yīng)領(lǐng)域的分詞研究。實(shí)驗(yàn)證明了該方法在一定程度上解決了交叉型歧義。下一步工作將繼續(xù)深入研究交叉型歧義的解決方法。另外,針對(duì)不同的分詞要求,也將研究解決組合型歧義的方法。

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