鄒俊杰，余正濤＋ ，劉躍紅，宗煥云，蘇 磊

（1.昆明理工大學(xué) 信息工程與自動化學(xué)院，云南 昆明650051；2.昆明理工大學(xué) 智能信息處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，云南 昆明650051）

0 引 言

查詢擴(kuò)展是提高文本檢索準(zhǔn)確率的最有效的手段，目前已廣泛應(yīng)用于信息檢索和問答系統(tǒng)的文本檢索中［1－6］。其思想是利用和查詢相關(guān)的擴(kuò)展詞對查詢進(jìn)行重構(gòu)，以提高檢索準(zhǔn)確率。在通用領(lǐng)域中查詢擴(kuò)展的方法有很多，主要有基于全局分析的查詢擴(kuò)展技術(shù)［2－3］，基于局部上下文分析的查詢擴(kuò)展技術(shù)［2］，基于語言模型的擴(kuò)展技術(shù)［6］，基于隨機(jī)游走模型的查詢擴(kuò)展技術(shù)［7］及基于用戶日志的查詢個(gè)性化擴(kuò)展技術(shù)［8］。但上述方法對特定領(lǐng)域中的問題進(jìn)行擴(kuò)展時(shí)存在查詢結(jié)果偏離特定領(lǐng)域的問題。如：在旅游領(lǐng)域中，使用基于全局分析的查詢擴(kuò)展技術(shù)［2］對問題 “云南的蘋果品質(zhì)怎么樣？”進(jìn)行查詢擴(kuò)展時(shí)，會將 “手機(jī)、電腦”之類的詞添加到擴(kuò)展詞列表中，而在旅游領(lǐng)域的受限域文本檢索系統(tǒng)中，擴(kuò)展詞 “手機(jī)、電腦”等通常被認(rèn)為是不合理的查詢擴(kuò)展，其擴(kuò)展的結(jié)果將會使查詢結(jié)果發(fā)生偏離，影響召回?cái)?shù)據(jù)的準(zhǔn)確率，因此需弱化甚至去除這些非領(lǐng)域擴(kuò)展詞帶來的問題。在特定領(lǐng)域文本檢索系統(tǒng)中，由于選取的擴(kuò)展詞符合領(lǐng)域特性，能檢索出相關(guān)性更高的文本，查詢召回的是相應(yīng)的領(lǐng)域文本，而非召回和查詢詞相關(guān)的所有文本，因此加入領(lǐng)域知識來擴(kuò)展查詢詞有利于解決查詢結(jié)果偏離問題。

目前，在特定領(lǐng)域中，查詢擴(kuò)展方法的思想主要是依靠加入特定詞典或者特定規(guī)則來完成查詢擴(kuò)展。比如在國外的生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中，針對英文單詞的頻繁變化問題，文獻(xiàn) ［9］提出了基于規(guī)則的方法來擴(kuò)展查詢，文獻(xiàn) ［10－11］用基于生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的同義詞庫來擴(kuò)展查詢，而類似這些方法有一定局限性。如在領(lǐng)域發(fā)生改變后需根據(jù)不同的領(lǐng)域重新構(gòu)造新規(guī)則或領(lǐng)域詞典，而不同的語言其擴(kuò)展方法可能存在較大差異。因此，這些方法的普適性較低，在一定程度上限制了其推廣。

綜上所述，在特定領(lǐng)域中，僅使用開放域中基本的查詢擴(kuò)展方法會帶來查詢偏離問題，而通過編寫大量規(guī)則或更換領(lǐng)域詞典來解決查詢偏離問題，將會大大降低方法的普適性。為克服上述查詢偏離問題并兼顧查詢擴(kuò)展的普適性，本文根據(jù)特定領(lǐng)域查詢擴(kuò)展的特點(diǎn)提出一種結(jié)合領(lǐng)域命名實(shí)體識別與開放域查詢擴(kuò)展方法進(jìn)行查詢擴(kuò)展，通過實(shí)驗(yàn)表明，該方法不但改善了領(lǐng)域查詢擴(kuò)展的偏離問題，同時(shí)改善領(lǐng)域查詢擴(kuò)展方法的普適性。（本文如果沒有特別指明具體的受限域或特定領(lǐng)域，默認(rèn)為云南旅游領(lǐng)域。）

1 領(lǐng)域命名實(shí)體識別與查詢擴(kuò)展

1.1 領(lǐng)域命名實(shí)體識別

命名實(shí)體識別是自然語言處理中的一項(xiàng)基礎(chǔ)性子任務(wù)。目前在一些受限領(lǐng)域中，命名實(shí)體識別也得到了一定的應(yīng)用。比如文獻(xiàn) ［11－12］分別使用支持向量機(jī) （support vector machine）和隱馬爾科夫模型 （hidden Markov model）對生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的一些實(shí)體進(jìn)行識別，文獻(xiàn) ［13］使用了重疊條件隨機(jī)場對旅游領(lǐng)域的景點(diǎn)、特色小吃等實(shí)體進(jìn)行識別，取得了很好的效果。

條件隨機(jī)場是一個(gè)無向圖模型，是一種用來標(biāo)記數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)模型。最早是由Lafferty等人在文獻(xiàn) ［14］中提出，模型的核心思想來自于最大熵模型，同時(shí)使用了隱馬爾科夫模型中提出的Viterbi算法、前向算法和前向后向算法來求解模型。通常情況下，條件隨機(jī)場都是使用其一階鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)，其概率模型的表示形式為

式中：O——觀察序列，L——標(biāo)記序列，Z（O）——?dú)w一化因子，μk——特征權(quán)重，fk——狀態(tài)函數(shù)或轉(zhuǎn)移函數(shù)。當(dāng)?shù)玫綐?biāo)記序列L以后就可以很容易的將序列所對應(yīng)的命名實(shí)體詞序列提取出來。

文獻(xiàn) ［13］提出了一種基于層疊條件隨機(jī)場 （CCRFs）的旅游領(lǐng)域?qū)嶓w識別方法，該方法將識別過程分為兩層，低層模型采用字一級進(jìn)行建模，識別地點(diǎn)及簡單景點(diǎn)、特產(chǎn)小吃等，然后將識別結(jié)果傳遞到高層模型，在高層采用詞一級進(jìn)行建模，識別嵌套的景點(diǎn)、特產(chǎn)小吃，本文在其基礎(chǔ)上對旅游領(lǐng)域4個(gè)類別 （景點(diǎn)、地方、風(fēng)土民情、酒店）進(jìn)行標(biāo)注，并對每個(gè)類別再次細(xì)分并標(biāo)注為18個(gè)小類，其類別信息見表1，利用上述標(biāo)注語料，訓(xùn)練出旅游領(lǐng)域的命名實(shí)體識別模型。

表1 旅游領(lǐng)域詳細(xì)類別

文獻(xiàn) ［13］的方法在封閉測試中準(zhǔn)確率為91.35%，開放測試中準(zhǔn)確率為87.24%，本文采用相同的方法對上述類別進(jìn)行試驗(yàn)，也達(dá)到了85%以上的準(zhǔn)確率。

1.2 基本查詢擴(kuò)展方法

首先介紹本文使用的幾種基本查詢擴(kuò)展方法：

（1）基于TF－IDF的查詢擴(kuò)展：基于TF－IDF的查詢擴(kuò)展模型的基本思想是，先對初檢回來的前N個(gè)信息片段（Snippets）進(jìn)行分詞并去停用詞，然后利用TF－IDF權(quán)重計(jì)算方法式 （2）對Snippets中的詞進(jìn)行計(jì)算，選擇前k個(gè)分值靠前的詞作為查詢擴(kuò)展詞并加入到原始查詢Q中再次檢索

（2）基于互信息的查詢擴(kuò)展：從信息論的角度看，互信息 （mutual information，MI）度量的是兩個(gè)隨機(jī)事件x和y發(fā)生的相互依賴程度，通常為這兩個(gè)隨機(jī)事件發(fā)生的概率p（·）的函數(shù)，如下表示

基于互信息的查詢擴(kuò)展方法其核心思想是在文獻(xiàn) ［16］的方法上，計(jì)算侯選詞Wi與問句Q的互信息?？紤]信息檢索或問答系統(tǒng)中，查詢通常由多個(gè)關(guān)鍵詞構(gòu)成，因此在選取擴(kuò)展詞時(shí)，本文先計(jì)算候選擴(kuò)展詞與查詢Q中的每個(gè)詞的互信息，再求和，最后做歸一化處理。其處理過程參照式 （4），式中m代表初始查詢Q中的關(guān)鍵詞數(shù)，qt為初始查詢中的關(guān)鍵詞，Zm是歸一化因子，δ是一個(gè)平滑項(xiàng)，稱為防零因子，本文取δ＝0.01。P（wi，qt）為候選擴(kuò)展詞wi與關(guān)鍵詞qt，同時(shí)出現(xiàn)的概率。式中P（·）的概率值均采用極大似然估計(jì)來計(jì)算

（3）基于局部上下文分析的查詢擴(kuò)展：局部上下文分析［2］的思想是將術(shù)語看成概念，然后在上下文環(huán)境中計(jì)算概念與查詢之間的相關(guān)度并排序，利用排序結(jié)果選取排名靠前的概念作為候選擴(kuò)展詞，通常使用概念和查詢詞的共現(xiàn)頻率的方法來選擇概念。概念的上下文環(huán)境類似于相關(guān)性反饋技術(shù)。對于傳統(tǒng)相關(guān)性反饋技術(shù)計(jì)算其相關(guān)性是根據(jù)初始召回的前N篇相關(guān)文檔與查詢Q對比進(jìn)行分析，而局部上下文分析是從初始召回的前N篇文檔中的每篇文檔中選擇最好的一段，然后將選取的每一段與查詢Q對比來進(jìn)行分析。局部上下文分析技術(shù)是全局分析技術(shù)和局部反饋技術(shù)相結(jié)合的實(shí)用技術(shù)，常用于查詢擴(kuò)展。

本文采用類似于文獻(xiàn) ［2－3］的方法來對旅游領(lǐng)域的查詢Q進(jìn)行擴(kuò)展。

首先需要確定上下文的段落集SP，利用Google召回的前N個(gè)信息片段集合S＝ ｛s1，s2，…，si，…，sn｝，對每一個(gè)片段si進(jìn)行句子切分，然后利用式 （5）來選取段落。其中l(wèi)ength是統(tǒng)計(jì)si的句子數(shù)目；f（di）是自動摘要提取函數(shù)，本文采用了文獻(xiàn) ［10］的方法來對文檔di進(jìn)行自動摘要的提取。因摘要提取細(xì)節(jié)不是論文研究重點(diǎn)，故本文不對其詳述

然后利用段落集SP，計(jì)算每一個(gè)概念和查詢Q的相關(guān)度SIM （Q，C），計(jì)算公式如下

式中：Z——?dú)w一化因子，δ——為了防止等式為零的平滑因子，tfij、tfcj——詞ti、概念 C 在段落 SPj中的詞頻；N——段落檢索集的段落總數(shù)，Ni、Nc——詞ti、概念C在出現(xiàn)在段落檢索集的段落數(shù)目。

接著對計(jì)算結(jié)果進(jìn)行排序。最后選取前k個(gè)概念作為候選詞加入到初始查詢中。為了讓詞的排序有意義，使用Indri檢索平臺 （www.lemurproject.org）的Indri查詢語言對查詢進(jìn)行重構(gòu)，重構(gòu)后的查詢表達(dá)式如下式

式中：qi——原始查詢Q中的關(guān)鍵詞，ci——排序以后的第i個(gè)概念，wi——關(guān)鍵詞在查詢時(shí)的權(quán)重，本文使用和文獻(xiàn)［2］類似的方法來計(jì)算權(quán)重，見式 （7）。式中，當(dāng)wi是原始查詢Q對應(yīng)的權(quán)重時(shí)i＝0；k表示擴(kuò)展詞的個(gè)數(shù)，經(jīng)過多次對k值的實(shí)驗(yàn)，本文取k＝70

1.3 融合領(lǐng)域命名實(shí)體識別的查詢擴(kuò)展方法

若在開放域的基本查詢擴(kuò)展方法中，通過加入特定詞典或特定規(guī)則來完成特定領(lǐng)域的查詢擴(kuò)展，則限制了查詢擴(kuò)展方法的推廣，不僅使其普適性降低，同時(shí)會帶來查詢偏離問題。為克服上述查詢偏離問題并兼顧查詢擴(kuò)展的普適性，本文根據(jù)特定領(lǐng)域查詢擴(kuò)展的特點(diǎn)提出一種結(jié)合命名實(shí)體識別與開放域查詢擴(kuò)展方法進(jìn)行查詢擴(kuò)展，其處理過程如圖1所示。

圖1 命名實(shí)體識別與基本查詢方法結(jié)合擴(kuò)展過程

為發(fā)揮命名實(shí)體識別與基本查詢擴(kuò)展方法兩者的優(yōu)勢，同時(shí)克服其本身不足，如命名實(shí)體識別技術(shù)存在自身識別準(zhǔn)確率的不理想問題、基本擴(kuò)展方法在特定領(lǐng)域查詢存在偏離問題，本文將兩者進(jìn)行結(jié)合并使用線性差值平滑法，具體結(jié)合方式用如式 （8）進(jìn)行處理

式中：wi——候選詞匯集中的第i個(gè)詞；Λwi——布爾型的概率函數(shù)，其表示在段落組成的序列O在進(jìn)行旅游領(lǐng)域命名實(shí)體識別以后，詞wi是否是旅游領(lǐng)域的實(shí)體的概率，如果是，Λwi為1，否則為0；λ∈ ［0，1］是平滑參數(shù)；p（Wi｜Q）為在查詢Q的前提下，詞wi的概率，當(dāng)結(jié)合方法為基于 TF－IDF的查詢擴(kuò)展方法時(shí)p（Wi｜Q）＝Weigthi，當(dāng)結(jié)合方法為基于互信息的查詢擴(kuò)展方法時(shí)P（Wi｜Q）＝I（Wi：Q），當(dāng)結(jié)合方法為局部上下文分析時(shí)p（Wi｜Q）＝SIM （Q，C）。

2 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

由于目前沒有比較權(quán)威統(tǒng)一的旅游語料資源，所以本文人工收集了2300篇旅游領(lǐng)域的語料，其中包含了上述18個(gè)不同類別的語料，每個(gè)類別大約有120篇文檔。本文通過統(tǒng)計(jì)語料的詞頻信息篩選出旅游領(lǐng)域的停用詞表，同時(shí)加入了通用的停用詞表一起組成總停用詞庫，同時(shí)實(shí)驗(yàn)中使用的外部信息摘要的片段數(shù)目設(shè)定為100。

2.1 建立識別模型

本文使用人工收集的2300篇旅游領(lǐng)域語料作為訓(xùn)練集（相關(guān)語料資源可到http：//www.liip.cn獲?。?，采用文獻(xiàn)［13］中的原子特征模板和復(fù)合特征模板，并利用CRF＋＋工具對其進(jìn)行訓(xùn)練，生成旅游領(lǐng)域命名實(shí)體識別 （SNER）模型，其平均識別準(zhǔn)確率達(dá)到了85%。

2.2 λ參數(shù)的確定

采用逐步迭代的方法來確定式 （8）中的λ。首先從基礎(chǔ)問句語料庫中按18個(gè)類別分別隨機(jī)抽取10個(gè)問句，組成180個(gè)問句集，然后對問句集去停用詞，組成訓(xùn)練問句集QS，最后使用領(lǐng)域命名實(shí)體識別 （SNER）技術(shù)分別結(jié)合TF－IDF方法、互信息方法、局部上下文分析方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)前采用逐步迭代的方法確定各方法的最優(yōu)λ。本文λ取值從0到1，并設(shè)置步長為0.1進(jìn)行迭代求解，得到圖2的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，當(dāng)λ分別為0.5、0.8和0.6時(shí)獲得對應(yīng)方法的最優(yōu)解，這樣就確定了上述3個(gè)對比試驗(yàn)中的最優(yōu)λ值。

從圖2可以看出，當(dāng)λ＝0時(shí)，式 （8）退化為p（wi）＝p（wi｜Q），即為普通的查詢擴(kuò)展方法，但隨著λ的增加命名實(shí)體技術(shù)所對應(yīng)的Λwi（O）項(xiàng)逐步得到加強(qiáng)，其準(zhǔn)確率得到逐步的提高。從圖2數(shù)據(jù)說明隨著λ值的增大，其準(zhǔn)確率不會一直提高，當(dāng)λ增加到一定值時(shí)，準(zhǔn)確率達(dá)到最值點(diǎn)，隨后隨著λ的增加準(zhǔn)確率會隨之下降，通過實(shí)驗(yàn)室說明隨著λ比重的逐步增加，命名實(shí)體識別技術(shù)也能阻礙查詢擴(kuò)展的準(zhǔn)確率，因此不能只靠命名實(shí)體識別技術(shù)來提高查詢擴(kuò)展的準(zhǔn)確率。

圖2 不同參數(shù)λ的3種方法的平均準(zhǔn)確率

2.3 查詢擴(kuò)展方法對比

為驗(yàn)證方法的有效性和普適性，本文選擇基于TF－IDF的查詢擴(kuò)展方法、基于改進(jìn)的TF－IDF查詢擴(kuò)展方法、基于互信息的查詢擴(kuò)展方法、基于改進(jìn)的互信息查詢擴(kuò)展方法、基于局部上下文分析和結(jié)合命名實(shí)體識別與局部上下文分析的查詢擴(kuò)展作對比實(shí)驗(yàn)。

對比實(shí)驗(yàn)一：基于TF－IDF和基于改進(jìn)的TF－IDF的查詢擴(kuò)展實(shí)驗(yàn)

基于TF－IDF的查詢擴(kuò)展方法，其核心思想［15］如式（2）所示，加入命名實(shí)體識別進(jìn)行改進(jìn)，通過線性插值做平滑處理，用改進(jìn)式 （8）進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，其中P（Wi｜Q）取式 （2）所述 Weigthi。具體形式如下

對比實(shí)驗(yàn)二：基于互信息和基于改進(jìn)的互信息查詢擴(kuò)展實(shí)驗(yàn)

基于互信息的查詢擴(kuò)展方法其核心思想?yún)⒁娛?（4），基于改進(jìn)的互信息查詢擴(kuò)展方法，在互信息查詢擴(kuò)展方法的基礎(chǔ)上結(jié)合命名實(shí)體識別技術(shù)，進(jìn)行線性插值做平滑處理，用改進(jìn)式 （8）進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，其中P （Wi｜Q）取式 （4）所述I（Wi：Q），具體形式如下

對比實(shí)驗(yàn)三：基于局部上下文分析和基于改進(jìn)的局部上下文分析查詢擴(kuò)展實(shí)驗(yàn)

基于局部上下文分析的查詢擴(kuò)展方法中心思想?yún)⒁娛剑?）所述，對其進(jìn)行改進(jìn)，結(jié)合命名實(shí)體識別技術(shù)，進(jìn)行線性插值做平滑處理，用式 （8）進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，其中P（Wi｜Q）取式 （6）所述SIM （Q，C）。

在進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)之前需要確定式 （8）中最優(yōu)λ值。也就是確定上述3種不同方法的最優(yōu)λ值，然后依次根據(jù)P（Wi｜Q）所取值代入式 （8）進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

本文從實(shí)驗(yàn)室2.3萬句的基礎(chǔ)問句語料庫中隨機(jī)抽取100個(gè)問句作為測試問句集。使用基于TF－IDF、基于改進(jìn)的TF－IDF、基于互信息、基于改進(jìn)的互信息、基于局部上下文分析以及基于改進(jìn)的局部上下文分析分別進(jìn)行查詢擴(kuò)展實(shí)驗(yàn)，得到表2、表3以及表4中的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，實(shí)驗(yàn)表格中括號里面的內(nèi)容為增長率。

由表2、表3以及表4實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)說明，領(lǐng)域命名實(shí)體識別技術(shù)對基于TF－IDF、基于互信息及基于局部上下文分析的查詢擴(kuò)展都有較好的表現(xiàn)，且測試結(jié)果比較穩(wěn)定。在對比實(shí)驗(yàn)中所使用的基本方法 （基于TF－IDF、基于互信息、基于局部上下文分析）通常都是針對開放域的系統(tǒng)，對受限域的問題沒有做相關(guān)優(yōu)化，本文是對特定領(lǐng)域的查詢擴(kuò)展進(jìn)行研究，對于特定領(lǐng)域直接上述基本方法進(jìn)行查詢擴(kuò)展，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明其平均準(zhǔn)確率都不高，而加入特定領(lǐng)域命名實(shí)體識別技術(shù)以后，其準(zhǔn)確率得到了很大的提高，相比其基本擴(kuò)展方法平均P@n提高幅度均超過了50%，且任何單項(xiàng)提高都超過了10.4%以上。當(dāng)然這與將結(jié)果定位在特定領(lǐng)域有關(guān)，但實(shí)驗(yàn)確實(shí)說明提高幅度較大。

表2 基于TF－IDF及結(jié)合SNER的IF－IDF的改進(jìn)對比實(shí)驗(yàn)

表3 基于MI及結(jié)合SNER的MI的改進(jìn)對比實(shí)驗(yàn)

表4 基于LCA及結(jié)合SNER的LCA的改進(jìn)對比實(shí)驗(yàn)

通過表2到表4的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，可得出以下分析。第一，在特定領(lǐng)域的查詢擴(kuò)展中，對開放域的基本查詢擴(kuò)展方法上融入領(lǐng)域命名實(shí)體識別技術(shù)對獲取領(lǐng)域相關(guān)擴(kuò)展詞有很大提高；第二，在上述對比實(shí)驗(yàn)中，結(jié)合領(lǐng)域命名實(shí)體識別與局部上下文分析查詢擴(kuò)展方法取得的效果最好；第三，因本文研究的是受限域系統(tǒng)，評價(jià)擴(kuò)展詞是否是領(lǐng)域相關(guān)擴(kuò)展詞，因此加入領(lǐng)域知識后其準(zhǔn)確率得到一定的提高；第四，本文采用的技術(shù)可應(yīng)用在很多特定領(lǐng)域，只需對相關(guān)領(lǐng)域定義模板并進(jìn)行標(biāo)注，然后利用CRF建立模型，因此本文方法具有一定的普適性。

另外，對本文查詢擴(kuò)展方法進(jìn)行穩(wěn)定性比較，計(jì)算準(zhǔn)確率在p@10到p@70之間的變化情況，實(shí)驗(yàn)中取步長為10。圖3說明在加入領(lǐng)域命名實(shí)體識別技術(shù) （SNER）之前和之后的相關(guān)方法穩(wěn)定性比較。從圖3分析可知，各基本方法加入領(lǐng)域命名實(shí)體識別技術(shù)之后，其下降速率得到明顯的緩解，相對加入領(lǐng)域命名實(shí)體識別技術(shù)之前的基本方法穩(wěn)定。

圖3 3種方法穩(wěn)定性分析

3 結(jié)束語

在受限域問答系統(tǒng)答案文本檢索查詢擴(kuò)展中，將領(lǐng)域命名實(shí)體識別技術(shù)和通用領(lǐng)域基本查詢擴(kuò)展方法相結(jié)合，有助于提高擴(kuò)展效果，其中局部上下文分析查詢擴(kuò)展方法提高最顯著。通過本文對比實(shí)驗(yàn)說明，結(jié)合領(lǐng)域命名實(shí)體識別技術(shù)能很好改善受限域系統(tǒng)的查詢擴(kuò)展性能，并提高查詢擴(kuò)展的穩(wěn)定性。問答系統(tǒng)查詢通常是以問句的形式表述，必然存在語義信息，下一步將在查詢擴(kuò)展中考慮問句的語義信息來提高擴(kuò)展的準(zhǔn)確性。

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