異種語料融合方法： 基于統計的中文詞法分析應用

孟凡東，徐金安，姜文斌，劉 群

(1. 中國科學院 計算技術研究所 智能信息處理重點實驗室，北京 100190;2. 北京交通大學 計算機與信息技術學院，北京 100044)

1 引言

詞法分析是自然語言處理領域的基礎性研究課題之一，詞法分析的精度直接影響自然語言處理后續工作的效果?；诮y計的詞法分析很大程度上依賴于語料庫，加大訓練語料，可以直接提高詞法分析的精度。但是，手工標注大規模語料代價昂貴。并且，不同領域的語料切分和標注的標準往往不同，難以直接混合使用。圖1 以《人民日報》語料和賓州中文樹庫語料為例，具有不同的切分和詞性標注標準，在《人民日報》語料中“高新技術”為一個詞，標注為名詞(n)，在賓州樹庫中，“高新技術”被分為“高”“新”“技術”，并分別標注為形容詞(JJ)、形容詞(JJ)和名詞(NN)。并且，這兩種語料的詞性標注集也不同，名詞的標注分別是n和NN。

圖1 《人民日報》語料(上面)和賓州中文樹庫語料(下面)的分詞和詞性標注標準舉例

針對上述問題，Jiang et al.[1]提出了一種基于錯誤驅動的方法。利用源語料信息，將其分詞和詞性標注標準作為特征指導目標分析器，使其產生更好的效果。解碼時，首先用源詞法分析器對測試語料切分，再用目標詞法分析器進行第二次切分，此時以第一次的切分結果為特征，即利用源語料指導目標詞法分析器。該方法明顯地提高了詞法分析精度，是目前中文詞法分析中效果最好的方法之一。但是該方法的解碼過程略為復雜，不如一次解碼的效率高。

本文在Jiang et al.[1]基礎上提出了異種語料的自動融合策略，以此提高中文詞法分析的精度。本方法的思想是先將源語料的分詞和詞性標注標準進行轉化，使其與目標語料一致，再將轉化后的語料與目標語料融合，訓練一個新詞法分析器。利用這個新的詞法分析器可以直接進行解碼，不需要二次解碼。實驗結果表明，本方法可以明顯提高中文詞法分析精度。與Jiang et al.[1]的方法相比，本方法與其具有相當的詞法分析性能，甚至比其略高。并且具有更快的詞法分析速度，只進行一次解碼，簡化了解碼步驟，更具有實用性。而且，本方法可用于進一步融合其他領域的語料，更好地提高詞法分析性能。因此，本方法更具有可擴展性。

本文在第二節簡要介紹采用的詞法分析方法，第三節詳細闡述語料自動融合思想，第四節是實驗及結果分析，第五節是總結與展望。

2 中文詞法分析方法

本文采用判別式的詞法分析方法。將分詞和詞性標注問題轉化為字符(漢字)分類問題。根據Ng and Low[2]的方法，分詞采用四種位置標記，b表示詞首，m表示詞中，e表示詞尾，s表示單個漢字獨立成詞。即一個詞只可以被標記成s(單字詞)或bm*e(多字詞)。聯合分詞與詞性標注就是對于每個字，有位置標記和詞性標記，例如“e_v”，表示一個動詞的詞尾。

2.1 分詞特征模板

根據Ng and Low[2]的方法，用C0表示當前的漢字,C-i表示C0左邊第i個漢字,Ci表示C0右邊第i個漢字。Pu(Ci)用于判斷當前漢字Ci是否為分隔符(是就返回1，否則返回0)。T(Ci)用于判斷當前漢字Ci的類別： 數字、日期、英文字母和其他(分別返回 1，2，3 和 4)。

表1 特征模板

表1 描述了分詞和詞性標注的特征模板。假設當前分析的漢字是 “450 公里”中的“0”，特征模板生成的特征：C-2=4，C-1=5，C0=0，C1=公，C2=里；C-2C-1=45，C-1C0=50，C0C1=0公，C1C2=公里；C-1C1=5公；Pu(C0)=0;T(C-2)T(C-1)T(C0)T(C1)T(C2)=11 144。

2.2 訓練算法

(1)

下面是感知機訓練算法的偽代碼。本文使用了“平均參數”技術(Collins, 2002)避免過擬合。

1:Input: Training examples (x,y)

3:fort←1…Tdo

4:fori←1…Ndo

3 語料自動融合

本文采用自動融合語料的方法提高詞法分析的精度?；玖鞒倘缦?流程如圖2所示)：

1. 將源語料(語料1)轉化為與目標語料切分和詞性標注標準一致的語料(語料3)；

2. 將目標語料(語料2)和轉化后的語料(語料3)合并，成為更大的語料(語料4)；

3. 用語料4訓練新的分詞和詞性標注模型。本方法的關鍵是第一步。

圖2 方法流程圖

3.1 分詞和詞性標注標準的自動轉化

為了方便說明，“源語料”表示其他領域的語料，“目標語料”表示當前訓練詞法分析器所需要的語料；“源標準”表示“源語料”的分詞和詞性標注標準，“目標標準”表示“目標語料”的分詞和詞性標注標準；“源分析器”表示用“源語料”訓練的詞法分析器，“目標分析器”表示用“目標語料”訓練的詞法分析器。

首先，為了獲取源標準，用源語料訓練一個源分析器，該分析器是用來處理目標語料使其帶有源標準的。然后利用這個帶有源標準的語料(作為源轉化特征)和目標語料訓練一個從源標準到目標標準的轉換分析器。最后，用這個轉換分析器處理源語料(并將源語料作為源轉換特征)，使其具有目標標準。經過以上步驟，便成功地將源語料轉化為具有目標標準的語料。圖3描述了語料標準轉化的過程。該方法是合理的，因為目標語料經源分析器處理后，分詞和詞性標注的格式與源語料很相似，當然也存在一定的噪聲，因為源分析器的精度不是百分之百。但是再通過轉化訓練，將源標準轉化為目標標準的同時，起到了修正源分析器錯誤結果的作用，使得模型具有一定的容錯能力。最后，再用該模型處理源語料，便可將源語料轉化為具有目標標準的語料。

圖3 將源語料轉化為具有目標標準的語料

表2 描述了轉換特征的一個例子。假設正在分析漢字串“美國副部長”中的“副”字，該漢字串經源分析器處理后被切分和標注為“美國/ns 副/b 部長/n”，而目標語料中切分和標注情況為“美國/NR 副部長/NN”。以聯合分詞與詞性標注為例，語料標準轉化過程如下： 經源分析器處理后，漢字串“美國副部長”中的“副”字被標記為“副/s_b”，表示“副”是單字副詞，經過轉換后“副”字被標記為“副/b_NN”，表示一個名詞的詞首。除了“@=s”和“@=s-b”以外，轉換特征和基礎特征基本一致，其中“@=s”表示源分析器標記當前漢字的位置信息為“s”，單字詞；“@=s_b”表示源分析器標記當前漢字的位置和詞性信息為“s_b”，單字副詞。

3.2 訓練與解碼

將上面處理好的具有目標標準的源語料與目標語料合并，用這個合并后的大語料訓練，便可得到一個新的詞法分析器。訓練新的詞法分析器只用基礎特征，不需要轉化特征。

本方法與Jiang et al.[1]的方法有些類似，但也有很大的不同。圖4和圖5分別是Jiang et al.[1]方法的訓練流程圖和解碼流程圖。Jiang et al.[1]的方法旨在利用源語料信息，將其分詞和詞性標注標準作為特征指導目標分析器。該方法在解碼時分為兩步，首先用源詞法分析器對測試語料進行切分，然后再用目標詞法分析器切分一次，并以第一次的切分結果為特征指導第二次的切分。此方法取得了很好的效果，但是需要兩次解碼，增加了解碼的復雜性。本論文方法旨在利用語料自動融合技術，訓練出一個更好的詞法分析器。其優點體現在詞法分析精度高，只需一次解碼，更具有實用性。并且，本方法還可以融合多領域語料，不限于兩種，更具有擴展性。

表2 用于訓練轉化模型的轉換特征

圖4 Jiang et al.的訓練流程

圖5 Jiang et al.的解碼流程

4 實驗與結果分析

4.1 實驗數據、環境和評測方法

本文實驗采用《人民日報》語料和賓州中文樹庫語料5.0。這兩種語料庫具有不同的分詞和詞性標注標準，詞性標注集也不同 (例如圖1中的描述)?！度嗣袢請蟆酚柧氄Z料與測試語料的句子數分別為 100 344 和19 007，賓州樹庫訓練語料與測試語料的句子數分別為18 074和348。

訓練和解碼的實驗環境。操作系統： Red Hat Enterprise Linux AS，X64；處理器： Quad-Core AMD Opteron Processor 8347HE，1.9GHZ；內存： 64G；編譯環境： GCC4.1。

本文采用F-measure 來評價詞法分析精度,F1=2PR/(P+R)，其中P是準確率，R是召回率。

4.2 結果與分析

表3的前三行是單獨的在相應的語料上利用感知機算法訓練的模型，即Baseline模型。表中PD表示《人民日報》語料，CTB表示賓州中文樹庫語料，PD→CTB 表示將《人民日報》語料融入到賓州樹庫語料中，CTB→PD 表示將賓州樹庫語料融入到《人民日報》語料中，PD+CTB表示將《人民日報》語料與賓州樹庫語料直接合并?！?-”表示沒有做該部分實驗，因為PD與CTB詞性標注集不同。

分別比較表3的第一行和第三行，可以看出聯合分詞與詞性標注要比單獨分詞的精度高，因為詞性標注信息相當于是額外的特征(Ng and Low, 2004)。同時可以看出，用PD訓練模型，并且在CTB上進行測試，無論是分詞還是聯合分詞與詞性標注，精度都會下降很多(F1值只有不到92%)，比單獨在CTB上訓練的模型精度(97%以上)低很多。雖然PD比CTB大很多，仍然不會提高精度，因為不同領域的語料的分詞和詞性標注標準不同。然而，利用本方法將PD融入CTB后，在CTB上做測試，無論單獨分詞還是聯合分詞與詞性標注，F1值都有很明顯的提高，較單獨CTB訓練的模型提高0.81個百分點，聯合分詞與詞性標注的F1值分別提高了0.38個百分點(不考慮詞性標注)和0.96個百分點(考慮詞性標注)。將CTB融入PD后，在PD上測試，單獨分詞和聯合分詞與詞性標注的F1值也都有提高。因為 CTB語料相對PD語料太少，只有不到其五分之一，因此F1值的提高不明顯。直接將PD與CTB合并訓練，無論在PD還是CTB上測試，F1值都下降很多。尤其是在PD上測試，F1值急劇下降，可見不同標準語料直接合并產生的負面影響也很大。

表3 單獨分詞、聯合分詞與詞性標注的結果

表4中，源語料是PD，目標語料是CTB，測試集是CTB測試集。從表4可以看出，本方法與Jiang et al.[1]的方法相比，分詞和聯合分詞與詞性標注的性能基本與其相當，甚至略高一些，因為大語料具有更高的詞語覆蓋率，而如果遇到沒有出現的詞語，基于錯誤驅動的修正方法仍然無法很好的處理。而且本方法的解碼速度快很多，其中分詞速度提高了34.15%，聯合分詞與詞性標注的速度提高了53.38%。并且，解碼步驟只有一步，實用性更強。

表4 方法比較

表5中，“錯誤融合法”指的是首先利用目標分析器處理源語料，使其具有目標標準，再將處理后的源語料合并到目標語料中，再由這混合后的大語料訓練出新的目標分析器。該方法看似更簡單，但源語料經目標分析器處理后，雖然接近目標標準，卻有很多錯誤的切分結果，直接使用會產生負面影響。表5的結果表明，利用該方法得到的分詞結果比融合語料前只提高0.05個百分點，不排除是融入大語料提高了詞語覆蓋率所起的作用。而且聯合分詞與詞性標注的F1值比融合語料前低很多，可見融合了含有錯誤信息的語料將導致詞法分析精度的下降。

表5 錯誤融合法

綜上所述，通過一系列實驗，從正、反兩面都說明了本方法的有效性和較強地實用性。

5 結語

本文提出了一種異種語料的自動融合方法，將該方法應用于中文詞法分析，明顯地提高了詞法分析性能。我們用《人民日報》語料和賓州中文樹庫語料進行了實驗，并且利用平均感知機算法，分別在《人民日報》語料、賓州中文樹庫語料以及融合后的語料上訓練模型，對各個模型的分詞以及聯合分詞與詞性標注的效果進行了比較，實驗結果表明，本方法確實可以提高詞法分析精度。

本文還將本方法與Jiang et al.[1]的方法進行了比較，本方法在保證了與Jiang et al.[1]的方法具有相當性能的情況下，提高了分詞以及聯合分詞與詞性標注的解碼效率。本方法具有更簡單的解碼步驟，實用性更強。而且本方法不局限于融合兩個領域的語料，更具有擴展性。

接下來，我們將繼續研究語料標準的轉化方法，以及后續改進的語料合并方法，例如，語料加權合并。并且，進一步融合其他領域的語料以提高詞法分析精度。

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