李 響，才藏太，姜文斌，呂雅娟，劉 群

(1. 中國科學(xué)院 計(jì)算技術(shù)研究所，中國科學(xué)院 智能信息處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100190；2. 青海師范大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院，青海 西寧 810008)

1 引言

藏語是屬于漢藏語系的一種古老語言，在漫長的語言演變過程中，藏語形成了獨(dú)特的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)體系，并仍然在現(xiàn)代藏語文本中得到廣泛使用。

藏文標(biāo)點(diǎn)符號(hào)體系僅含有限的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)，并且標(biāo)識(shí)句子結(jié)束的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)存在較多的歧義，功能不確定，嚴(yán)重影響了藏語句子邊界的準(zhǔn)確識(shí)別。作為藏文信息處理的一項(xiàng)基礎(chǔ)性工作和藏語自然語言處理的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，藏語句子邊界識(shí)別問題解決的好壞直接影響到詞性標(biāo)注，詞語切分、句法分析及機(jī)器翻譯等其他藏文自然語言處理應(yīng)用的性能，因此，解決現(xiàn)代藏語句子邊界的自動(dòng)識(shí)別問題顯得日益重要。

現(xiàn)有的藏語句子邊界識(shí)別方法主要以采用規(guī)則方法為主[1]，可以對(duì)特定領(lǐng)域的藏文文本實(shí)現(xiàn)較好的識(shí)別準(zhǔn)確率，但是該方法需要制作針對(duì)性的規(guī)則，人工代價(jià)較大，同時(shí)領(lǐng)域適應(yīng)性較差。本文提出了一種最大熵和規(guī)則相結(jié)合的藏語句子邊界識(shí)別方法。最大熵模型可以增強(qiáng)對(duì)不同領(lǐng)域文本句子邊界識(shí)別的魯棒性，但由于最大熵模型會(huì)因訓(xùn)練語料稀疏或低劣而產(chǎn)生對(duì)句子邊界的錯(cuò)誤識(shí)別，而引入規(guī)則方法可以提高最大熵模型的準(zhǔn)確率。本文提出的方法首先利用人工總結(jié)和分析藏語語料得到的藏語句子邊界詞表和非邊界詞表識(shí)別藏語句子邊界，對(duì)于無法識(shí)別的藏語句子邊界，最后利用最大熵模型進(jìn)行識(shí)別。實(shí)驗(yàn)表明，本文提出的方法可以對(duì)現(xiàn)代書面藏語文本的句子邊界進(jìn)行較好的識(shí)別。

本文包括如下部分： 第2節(jié)首先介紹藏語標(biāo)點(diǎn)符號(hào)體系和對(duì)藏語句尾的分析，提出基于規(guī)則方法的藏語句子邊界識(shí)別方案；第3節(jié)主要說明最大熵模型的原理，提出基于最大熵方法的藏語句子邊界識(shí)別方案；第4節(jié)為實(shí)驗(yàn)結(jié)果；第5節(jié)為總結(jié)和展望。

2 規(guī)則方法

2.1 藏語標(biāo)點(diǎn)符號(hào)體系

藏語獨(dú)特的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)系統(tǒng)中涉及標(biāo)識(shí)句子結(jié)束的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)主要有[2]：

在這些標(biāo)點(diǎn)符號(hào)中，楔形符在藏文句子中主要用于句末，也可用于詞或者短語之后，在功能上相當(dāng)于漢語標(biāo)點(diǎn)符號(hào)的頓號(hào)、逗號(hào)、句號(hào)、問號(hào)及嘆號(hào)。例如：

第二條 活佛轉(zhuǎn)世應(yīng)當(dāng)遵循維護(hù)國家統(tǒng)一、維護(hù)民族團(tuán)結(jié)、維護(hù)宗教和睦與社會(huì)和諧、維護(hù)藏傳佛教正常秩序的原則。活佛轉(zhuǎn)世尊重藏傳佛教宗教儀軌和歷史定制，但不得恢復(fù)已被廢除的封建特權(quán)。

從上面的例句中我們可以通過逗號(hào)、頓號(hào)和句號(hào)的位置準(zhǔn)確識(shí)別出漢語句子邊界，但是對(duì)應(yīng)的藏語句子共出現(xiàn)了6個(gè)楔形符，導(dǎo)致無法準(zhǔn)確識(shí)別藏語句子邊界。

2.2 藏語句尾結(jié)構(gòu)分析

藏語的句子語序結(jié)構(gòu)屬于SOV型，即{主語+賓語+謂語}的語序結(jié)構(gòu)。藏語句子的構(gòu)成是以動(dòng)詞為核心，運(yùn)用各種關(guān)系詞將詞語聯(lián)接起來組成句子的過程。動(dòng)詞的句法位置始終位于句子結(jié)尾部分，因此藏語句子中謂語部分的末端應(yīng)當(dāng)是整個(gè)句子的結(jié)尾。但是單獨(dú)分析謂語部分時(shí)，其謂語結(jié)構(gòu)又各有不同的特點(diǎn)，構(gòu)成要素之間相互影響。一般在藏語句子的謂語部分中核心動(dòng)詞后總是附加包含有一些其他成分，例如輔助動(dòng)詞等，其謂語的語序格式為： { (謂語動(dòng)詞 (+狀語補(bǔ)語) (+助動(dòng)詞[情態(tài)和趨向]) (+體貌-示證標(biāo)記) (語氣詞)}[3]。

另外，藏語句子的主要成分一般都要與格助詞相關(guān)聯(lián)。格關(guān)系是動(dòng)詞和其周圍對(duì)象發(fā)生事件的約束關(guān)系，只有這樣才能把句子各成分之間的語義關(guān)系表達(dá)清楚[4]。通過對(duì)48 000句藏文語料中歧義句子邊界左側(cè)的格助詞等詞的分析和統(tǒng)計(jì)，我們從中總結(jié)出406個(gè)非邊界詞和166個(gè)邊界詞，這些詞可以確定性地表示藏語句子邊界的功能，如表1和表2所示。

表1 非邊界詞表(部分)

表2 邊界詞表(部分)

基于規(guī)則的方法利用表1和表2的詞表識(shí)別歧義的藏語句子邊界，對(duì)于每一次的識(shí)別結(jié)果，標(biāo)記該句子邊界的確定功能，從而根據(jù)該標(biāo)記決定最大熵模型需要識(shí)別的未確定的句子邊界。

3 最大熵方法

現(xiàn)有許多機(jī)器學(xué)習(xí)方法可以應(yīng)用于句子邊界識(shí)別問題，例如，決策樹[5]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[6]和條件隨機(jī)場(chǎng)[7]等。由于最大熵模型已經(jīng)非常成熟，可以采用那些可以開源的最大熵訓(xùn)練工具包來進(jìn)行訓(xùn)練，因此本文選擇最大熵模型來解決藏語句子邊界識(shí)別問題。

3.1 最大熵原理

如果將一段文本看作一個(gè)詞序列，則可將句子邊界識(shí)別問題視為一個(gè)將文本劃分為句子的隨機(jī)過程，建立隨機(jī)過程的聯(lián)合概率分布模型p，p∈P，輸出值集合Y={sb,nsb}，y∈Y，其中y是歧義句子邊界是否為有效邊界的結(jié)果，在這個(gè)隨機(jī)過程中，Y受到上下文信息x的影響，上下文集合X，x∈X，其中x表示此序列中所有可能的上下文特征組合，同時(shí)，從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中獲得N個(gè)樣本的集合S={(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)}，其中(x1,y1)是觀察到的一個(gè)事件，我們可以根據(jù)這些樣本定義一個(gè)事件空間X×Y，而對(duì)于句子邊界識(shí)別問題，特征是一個(gè)二值函數(shù)f:X×Y→{0,1}。

對(duì)于一個(gè)特征(x0,y0)，定義特征函數(shù)如下：

(1)

對(duì)于一個(gè)特征(x0,y0)，在樣本中的期望值如下：

(2)

對(duì)于一個(gè)特征(x0,y0)，在模型中的期望值如下：

(3)

最大熵模型的約束條件為對(duì)每一個(gè)特征(x,y)，模型所建立的條件概率分布的特征期望值應(yīng)與從訓(xùn)練樣本中得到特征的樣本期望值一致，如公式：

(4)

聯(lián)合概率分布模型p的熵函數(shù)如公式：

H(p)=-∑p(x,y)logp(x,y)

(5)

最大熵模型如公式：

(6)

其中，C是滿足條件約束的模型集合，下面需要尋找p*，p*具有如下的形式：

(7)

其中，Z(x)是歸一化常數(shù)，表示形式如下：

(8)

λi是模型參數(shù)，每一個(gè)特征fi對(duì)應(yīng)一個(gè)λi，λi決定了每個(gè)特征fi對(duì)概率分布的貢獻(xiàn)程度，同時(shí)，可以采用GIS算法[8]對(duì)這些模型參數(shù)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。

3.2 特征選擇

針對(duì)藏語句子邊界識(shí)別問題，選擇有效的句子邊界特征是使用最大熵模型需要解決的一個(gè)關(guān)鍵問題。根據(jù)藏語句子邊界上下文的特點(diǎn)確定模型的上下文激發(fā)環(huán)境，從而選擇所需特征。本文考察了影響藏語句子邊界識(shí)別的多種因素，定義了藏語句子邊界識(shí)別的特征模板，具體的特征模板如表3所示，其中單詞表示藏語中兩個(gè)音節(jié)點(diǎn)之間的字串。

表3 藏語句子邊界識(shí)別的特征模板

同時(shí)，由于訓(xùn)練語料存在較多的數(shù)字、標(biāo)點(diǎn)和英文等非藏文字符，為了避免數(shù)據(jù)稀疏對(duì)藏語句子邊界識(shí)別效果的影響，我們采用泛化的方法，對(duì)這些字符進(jìn)行分類處理，形成了如表4所示的單詞類型表。

表4 單詞類型表

下面通過圖1來簡(jiǎn)要說明對(duì)2.1節(jié)中例句邊界特征模板的抽取，其中采用簡(jiǎn)單的特征集合{L2, L1, L1Len, R1}。如圖1所示，將每一個(gè)句子邊界的功能標(biāo)記為斷句(sb)或不斷句(nsb)，用左斜線劃分藏語單詞，空格表示非有效句子邊界，@符號(hào)表示有效句子邊界，共抽取了5個(gè)邊界特征。

4 實(shí)驗(yàn)

實(shí)驗(yàn)采用的藏語訓(xùn)練語料規(guī)模為48 000句，測(cè)試語料規(guī)模為140句，對(duì)應(yīng)的參考語料規(guī)模為560句，測(cè)試語料和參考語料的句數(shù)比為1∶4，從而可以較客觀地測(cè)試句子邊界識(shí)別性能。

本文采用了張樂開發(fā)的最大熵模型訓(xùn)練工具包*網(wǎng)址： http://homepages.inf.ed.ac.uk/lzhang10/maxent_toolkit.html.，在訓(xùn)練過程中，迭代次數(shù)設(shè)為100次，為了避免過訓(xùn)練，高斯先驗(yàn)設(shè)為1.0，其他的參數(shù)都為缺省設(shè)置。

4.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)

為了客觀評(píng)價(jià)本文提出的藏語句子邊界識(shí)別方法的性能，依據(jù)本文提出的方法，我們實(shí)現(xiàn)了一個(gè)藏語句子邊界自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)，以準(zhǔn)確率、召回率和F1值為指標(biāo)對(duì)系統(tǒng)的藏語句子邊界識(shí)別結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)，相關(guān)計(jì)算公式如下所示。

對(duì)于基于最大熵模型解決藏語句子邊界識(shí)別問題，當(dāng)需要對(duì)藏文文本識(shí)別句子邊界時(shí)，利用公式(7)可以獲得句子邊界標(biāo)記的概率，而句子邊界識(shí)別可以看作兩類情況的分類問題，因此，實(shí)驗(yàn)采用p(y=sb|x)≥0.5作為判別句子邊界的閾值。

4.2 特征模板的選擇

由于特征模板可以形成很多特征集合，但在對(duì)藏語句子邊界進(jìn)行充分分析的情況下，沒有必要嘗試所有的特征集合，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和分析，在表3描述的特征模板的基礎(chǔ)上選擇特征形成如下6個(gè)特征模板集合。

(1) 特征集合A： A={L2L1, L2, L1Syl, L1Len, L1, R1, R1Len, R1Syl, R2, R1R2}，包含了表3中的所有特征模板，作為評(píng)估其他特征模板的參考。

(2) 特征集合B： B = {L1Len, L1}，用于評(píng)價(jià)句子邊界左側(cè)第一個(gè)單詞及單詞長度對(duì)句子邊界識(shí)別的影響。

(3) 特征集合C： C = {L1Syl, L1Len, L1}，用于評(píng)價(jià)句子邊界左側(cè)第一個(gè)單詞的尾部字對(duì)句子邊界識(shí)別的影響。

(4) 特征集合D： D = {L2, L1Syl, L1Len, L1}，用于評(píng)價(jià)句子邊界左側(cè)第二個(gè)單詞對(duì)句子邊界識(shí)別的影響。

(5) 特征集合E： E = {L2L1, L2, L1Syl, L1Len, L1}，用于評(píng)價(jià)句子邊界左側(cè)第二個(gè)單詞和第一個(gè)單詞共現(xiàn)對(duì)句子邊界識(shí)別的影響及句子邊界左側(cè)特征對(duì)句子邊界識(shí)別的貢獻(xiàn)。

(6) 特征集合F： F = {L2L1, L2, L1}，用于評(píng)價(jià)候選句子邊界左側(cè)第二個(gè)單詞和第一個(gè)單詞共現(xiàn)，第二個(gè)單詞以及第一個(gè)單詞這種簡(jiǎn)單特征模板集合對(duì)句子邊界識(shí)別的影響。

為了驗(yàn)證每個(gè)特征集合的性能以及選擇最有效的特征集合，分別采用以上每個(gè)特征集合識(shí)別藏語句子邊界，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖2所示。

圖2 6個(gè)特征集合的測(cè)試結(jié)果

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用特征集合E的實(shí)驗(yàn)結(jié)果最好，特征集合A的實(shí)驗(yàn)結(jié)果最差，因此選擇特征集合E作為最有效的特征模板集合。另外，從實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較可見，特征集合A的實(shí)驗(yàn)結(jié)果最差，說明句子邊界右側(cè)特征并不能對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果產(chǎn)生較大貢獻(xiàn)，所含信息量較少。

4.3 不同識(shí)別方法的比較

為了驗(yàn)證不同方法對(duì)句子邊界識(shí)別性能的影響，分別采用基于規(guī)則的方法、基于最大熵模型的方法以及最大熵模型和規(guī)則相結(jié)合的方法，對(duì)相同測(cè)試語料測(cè)試藏語句子邊界識(shí)別性能，其中特征集合采用4.2節(jié)中的特征集合E，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表5所示。

表5 不同邊界識(shí)別方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果

表5表明，雖然最大熵模型方法已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了較好的性能，但是小規(guī)模訓(xùn)練語料并不能較好地反映藏語復(fù)雜的邊界特征分布，通過結(jié)合藏語句子邊界的規(guī)則，藏語句子邊界識(shí)別性能得到大幅提高，減少了最大熵模型對(duì)歧義句子邊界識(shí)別的誤判，具有對(duì)錯(cuò)誤識(shí)別較好的約束作用。

5 總結(jié)與展望

藏文標(biāo)點(diǎn)符號(hào)的特殊性和復(fù)雜性使我們不易準(zhǔn)確地識(shí)別藏語句子邊界，從而影響其他藏文自然語言處理的相關(guān)工作。通過對(duì)藏文語料以及對(duì)藏語句尾結(jié)構(gòu)的分析，結(jié)合藏文語法規(guī)則，本文總結(jié)出大量的邊界詞及非邊界詞，可以利用詞表在一定程度上確定歧義的藏語句子邊界的功能，而對(duì)于規(guī)則不能識(shí)別的藏語句子邊界，采用最大熵模型進(jìn)行邊界識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的最大熵與規(guī)則相結(jié)合的藏語句子邊界識(shí)別方法能夠較好的解決藏語句子邊界識(shí)別問題。

在此基礎(chǔ)上，我們一方面計(jì)劃擴(kuò)大訓(xùn)練語料，減少數(shù)據(jù)稀疏，提高語料質(zhì)量，從而改善最大熵模型的判別能力，另一方面，將針對(duì)識(shí)別錯(cuò)誤的句子優(yōu)化邊界規(guī)則和特征模板選擇；其次，嘗試解決解決藏語復(fù)句以及嵌套語句的邊界識(shí)別問題；最后，我們希望利用其他機(jī)器學(xué)習(xí)方法嘗試解決藏語句子邊界識(shí)別的問題，從而比較不同方法的優(yōu)劣。

[1] 趙維納，劉匯丹，于新，等. 基于法律文本的藏語句子邊界識(shí)別[C]//第五屆全國青年計(jì)算語言學(xué)研討會(huì)論文集，2010： 480-486.

[2] 胡書津.簡(jiǎn)明藏文文法[M]. 昆明： 云南民族出版社，1988.

[3] 格桑居冕，格桑央京. 實(shí)用藏文文法教程[M]. 成都： 四川民族出版社，2004.

[4] 扎西加，頓珠次仁. 自然語言處理用藏語格助詞的語法信息研究[J]. 中文信息學(xué)報(bào)，2010，24(5)： 41-45.

[5] Riley, M. D. Some applications of tree-based modeling to speech and language indexing [C]//Proceedings of the DARPA Speech and Natural Language Workshop, 1989: 339-352.

[6] Palmer, D.D., Hearst M.A. Adaptive Multilingual Sentence Boundary Disambiguation [J]. Computational Linguistics, 1997, 23(2): 241-269.

[7] Liu, Y., Stolcke, A., Shriberg, E. and Harper, M. Using Conditional Random Fields for Sentence Boundary Detection in Speech[C]//Proc. ACL, 2005: 451-458.

[8] Darroeh J. N. and D. Ratcliff. Generalized Iterative Scaling for Log-Linear Models [J]. The Annals of Mathematical Statistics, 1972, 43(5): 1470-1480.

[9] 胡書津. 書面藏語常用關(guān)聯(lián)詞語用法舉要[M]. 昆明： 云南民族出版社，1993.

[10] 格桑居冕. 藏語復(fù)句的句式[J]. 中國藏學(xué)，1996，(1)： 132-141.

[11] 王詩文. 漢、藏語句子結(jié)構(gòu)對(duì)比研究[J]. 西南民族大學(xué)學(xué)報(bào)(人文社科版)，2007，28(4)： 50-55.

[12] 祁坤鈺. 信息處理用藏文自動(dòng)分詞研究[J]. 西北民族大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版)，2006，(4)： 92-97.

[13] 艾山·吾買爾，吐爾根·依步拉音. 統(tǒng)計(jì)與規(guī)則相結(jié)合的維吾爾語句子邊界識(shí)別[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2010，46(14)： 162-165.

[14] Berger A. L., Della Pietra, S. A. and Della Pietra V. J. A Maximum Entropy Approach to Natural language Processing [J]. Computational Linguistics, 1996, 22(1)： 39-71.

[15] Ratnaparkhi, Adwait. A Maximum Entropy Model for Part-of-speech Tagging [C]//Proceedings of EMNPL, 1996: 133-142.

[16] Mikheev, A. Tagging Sentence Boundaries [C]//Proceedings of ANLP-NAACL 2000: 264-271.

[17] Reynar, J. C. and Ratnaparkhi, A. A Maximum Entropy Approach to Identifying Sentence Boundaries[C]//Proceedings of the Firth Conference on ANLP, 1997: 803-806.

[18] Glenn Slayden, Mei-Yuh Hwang, and Lee Schwartz. 2010. Thai Sentence-Breaking for Large-Scale SMT [C]//Proceedings of the 1st Workshop on South and Southeast Asian Natural Language Processing at COLING 2010: 8-16.

[19] Jiang Di. Identification of Boundaries of Object Clauses in Causative Verb Sentences in Modern Tibetan [J]. Journal of Chinese Language and Computing, 2006, 15(4): 185-192.