麥熱哈巴·艾力，姜文斌，吐爾根·依布拉音

（1.新疆大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院，新疆 烏魯木齊830046；2.中國(guó)科學(xué)院 計(jì)算技術(shù)研究所，北京100190）

1 引言

維吾爾語屬于阿爾泰語系突厥語族，是典型的黏著語，其特點(diǎn)是詞干可接多層（可以是零層）詞綴，呈現(xiàn)出豐富而復(fù)雜的形態(tài)變化。維吾爾語詞干在接詞綴時(shí)按維吾爾語語音和諧規(guī)律有些語音會(huì)發(fā)生弱化、脫落、增音等現(xiàn)象，例如，mektep（學(xué)校），mektipim（我的學(xué)校），mektipidin（從他的學(xué)校），mektipiningki（是他的學(xué)校的）等，都是同一個(gè)詞干mektep（學(xué)校）后分別接＿im（第一人稱單數(shù)）、＿i（第三人稱單數(shù)）＋din（從格）、＿i＋ning（領(lǐng)屬格）＋ki（替代人（物））等詞綴而來，其形態(tài)發(fā)生變化的同時(shí)詞干中最后一個(gè)元音e弱化成i。本文中，我們把這三種情況（弱化、脫落、增音）統(tǒng)稱為音變現(xiàn)象。維吾爾語詞綴類型、數(shù)目都較多，例如，名詞詞綴達(dá)到50個(gè)，而動(dòng)詞詞綴的數(shù)量最多，遠(yuǎn)多于200個(gè)，這么多數(shù)量的詞綴以及詞綴的多層連接使得維吾爾語的一個(gè)詞呈現(xiàn)出很多不同的形式，這給計(jì)算機(jī)處理維吾爾語帶來很多不便，所以詞干與詞綴的切分是非常必要的。

詞干、詞綴的切分又叫做詞干提取，是詞干、詞綴連接的逆過程。所以在詞綴連接過程中所發(fā)生的音變現(xiàn)象需要找出它的原始形式即還原?？梢哉f還原是提高詞干提取正確率的重要條件。目前為止，對(duì)于維吾爾語音變現(xiàn)象還原方法的研究可以分為基于規(guī)則的方法［1－3］和基于統(tǒng)計(jì)的方法［4－6］兩種?；谝?guī)則的方法中研究者主要以詞干、詞綴連接過程中所遵守的語音和諧規(guī)律作為還原的依據(jù)，但還原過程并不是生成過程的簡(jiǎn)單逆過程，有些語音的變化依賴的條件較復(fù)雜，還原時(shí)會(huì)有一定的困難繼而容易產(chǎn)生歧義。雖然研究者利用創(chuàng)建詞干庫的方法試圖進(jìn)行消歧，但是詞干庫的覆蓋面以及還原后所產(chǎn)生的多個(gè)候選同時(shí)存在于詞干庫等情況一直成為此方法的弊端；還有些研究者利用統(tǒng)計(jì)方法來展開研究，雖然較好的克服了以上問題，但是對(duì)于多種音變現(xiàn)象同時(shí)出現(xiàn)、變化復(fù)雜等情況還是未能得到很好的解決。

針對(duì)以上問題，本文提出維吾爾語音變現(xiàn)象的自動(dòng)還原模型。此模型的思路是，維吾爾語詞被看作是所包含語音的線性序列，先假設(shè)音變現(xiàn)象會(huì)發(fā)生在每個(gè)語音上，那么構(gòu)成一個(gè)詞的語音序列中每一個(gè)語音就可以有n（0≤n≤31）個(gè)原形候選，找到它們的原形就類似于詞序列自動(dòng)標(biāo)注，再利用序列標(biāo)注的方法即可解決還原問題。

2 維吾爾語變音顯現(xiàn)以及還原問題

維吾爾語詞綴種類多、數(shù)目多，而且可以多層綴接，在綴接過程中由于語音和諧規(guī)律某些語音會(huì)發(fā)生弱化、增音、脫落等音變現(xiàn)象，構(gòu)成同一個(gè)詞干的多種不同形態(tài)。例如：

（1）弱化現(xiàn)象。

a）元音弱化：qelem（筆）＋im（第一人稱單數(shù)）＝qelimim（我的筆） （其中元音e弱化成i）

b）輔音弱化。kel（來）＋ip＋idim（系助動(dòng)詞，第一人稱過去式）＝k?liwidim（我一來…）（其中輔音p弱化成w）

（2）增音。arzu（愿望）＋um（第一人稱單數(shù)）＝arzuyum（我的愿望） （詞干后增加了輔音y）

（3）脫落音。

burun（鼻子）＋i（第三人稱單數(shù)）＝burni（他的鼻子）（詞干中第二個(gè)元音u被脫落）

kel（拿）＋ip（p型副動(dòng)詞）＋tu（為轉(zhuǎn)述式，過去時(shí)，第三人稱單（復(fù)）數(shù)）＝keptu（他來了）（l和i被脫落）

（4）有些情況下多種現(xiàn)象同時(shí)發(fā)生。

chal（彈）＋ip ＋tu ＋iken（系助動(dòng)詞）＝ch?ptiken（聽說他彈了）（a弱化成?，l，第一個(gè)i，u被脫落）

詞干提取是以上生成過程的逆過程。由于音變現(xiàn)象的存在，在對(duì)維吾爾語進(jìn)行詞干提取時(shí)往往會(huì)發(fā)生一些歧義以及更復(fù)雜的情況。可歸納為以下幾種情況。

（1）詞干的還原帶來的歧義

（2）詞綴帶來的歧義

（3）需還原多個(gè)語音，往往出現(xiàn)在合成詞中，切分時(shí)需還原成兩個(gè)詞。

從以上分析可以看出，還原操作不是語音和諧規(guī)律的簡(jiǎn)單逆向應(yīng)用，使用規(guī)則有時(shí)很難消除這些現(xiàn)象；統(tǒng)計(jì)方法雖然可以彌補(bǔ)規(guī)則方法的缺點(diǎn)，但是對(duì)于復(fù)雜變化現(xiàn)象還是表現(xiàn)不佳。

3 維吾爾語變音現(xiàn)象的自動(dòng)還原模型

首先確定本文中使用的幾個(gè)術(shù)語。

術(shù)語1 詞的當(dāng)前形式。是指在句子中出現(xiàn)的，已有n（0≤n≤lenw）個(gè)語音發(fā)生了變化的詞，本文用wcur來表示；

術(shù)語2 詞的原始形式。指詞中所有語音都為原始形式即未發(fā)生變化的詞，本文用worg來表示；

例如，“我的本子”詞的當(dāng)前形式和原始形式分別為：wcur＝deptirim worg＝depterim。

針對(duì)還原操作所存在的以上問題，我們提出了這樣一個(gè)模型：把維吾爾語詞看成它所包含語音的線性序列，先假設(shè)音變現(xiàn)象會(huì)發(fā)生在每個(gè)語音上，那么詞中每個(gè)語音就會(huì)有n（0≤n≤31）個(gè)原形候選。如果我們能夠事先知道每一個(gè)語音可能的原形候選（可包括自己），那么對(duì)當(dāng)前詞的原操相當(dāng)于從這個(gè)候選中找到最優(yōu)的一個(gè)。這個(gè)過程類似于自動(dòng)標(biāo)注問題，而從候選中找到最優(yōu)的一個(gè)就相當(dāng)于它的解碼過程，則完全可以利用序列標(biāo)注的方法解決此問題。

還原模型中最重要的環(huán)節(jié)是枚舉出每個(gè)語音相應(yīng)的原形候選，這也是模型的重點(diǎn)和難點(diǎn)，我們從最短編輯距離算法得到了啟發(fā)，從而提出了詞內(nèi)字母對(duì)齊的算法。通過此方法即可得到每個(gè)語音可能的原形候選，那么對(duì)給定的一個(gè)詞進(jìn)行還原相當(dāng)于從每個(gè)語音原形的候選中找出“最為合理”的一個(gè)，而“最為合理”可以用概率值對(duì)其計(jì)算出來。

3.1 詞內(nèi)字母對(duì)齊算法

詞內(nèi)字母對(duì)齊算法的目的是找出詞內(nèi)每一個(gè)語音所有可能的原形候選。為了描述方便，以下我們將語音替換成它的文字形式——字母。

假設(shè)一個(gè)詞的兩種形式分別為wcur、worg，詞內(nèi)字母的對(duì)齊原則為：以當(dāng)前詞中字母為準(zhǔn)，依次對(duì)齊wcur、worg中的字母，直到將wcur、worg中的所有字母互相對(duì)齊完為止，對(duì)齊的結(jié)果為一對(duì)一、一對(duì)多、一對(duì)空。其中“一對(duì)多”中“多”方的長(zhǎng)度我們控制為2，這個(gè)值是經(jīng)驗(yàn)值，可根據(jù)情況調(diào)整。字母對(duì)齊情況可由表1所示。

表1 詞內(nèi)字母對(duì)齊情況

利用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法來實(shí)現(xiàn)了詞內(nèi)字母對(duì)齊模塊，其算法如下：

算法中主要匹配工作是由maxMatch函數(shù)完成，其功能是依次比較wcur，worg中的每個(gè)字母，最大程度地匹配，盡量找出詞中發(fā)生音變的字母對(duì)，并將這些配對(duì)項(xiàng)壓入棧。棧中每個(gè)項(xiàng)為一個(gè)字母當(dāng)前形式與對(duì)應(yīng)的原形。

3.2 特征模版的選擇以及最大熵訓(xùn)練

找出發(fā)生音變字母對(duì)后，方可利用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法歸納出維吾爾語中每個(gè)字母可能的原形候選。

我們利用最大熵模型對(duì)訓(xùn)練語料進(jìn)行了訓(xùn)練。訓(xùn)練語料庫中包括每個(gè)詞的當(dāng)前形式和人工還原的原始形式。特征模版的選擇上，為了不失一般性，我們選擇了當(dāng)前字母以及前后兩個(gè)字母變化的情況，如表2所示（下頁）。

3.3 自動(dòng)還原過程的解碼

對(duì)給定的一個(gè)詞進(jìn)行還原的操作即成為解碼過程，其實(shí)質(zhì)就是從原形候選中選“最可能”的一個(gè)作為原形，即：待還原的詞所包含的字母互相被隔開，將其變成字母線性序列，根據(jù)訓(xùn)練得到的知識(shí)枚舉出每個(gè)字母可能的原形候選，再利用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法找出各后選中其概率值之積為大者，而概率值就是最大熵訓(xùn)練的結(jié)果。

表2 選擇原始形式中字母位置的特征模板

4 實(shí)驗(yàn)及分析

我們?cè)谛陆嗾Z種信息技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室手工標(biāo)注的《維吾爾語百萬詞詞法分析語料庫》上進(jìn)行試驗(yàn)。此語料庫收集了維吾爾語文小說《故鄉(xiāng)3》全書、農(nóng)業(yè)雜志《棉花技術(shù)》、《小麥》的部分內(nèi)容，《黨的17大報(bào)告》、《知識(shí)——力量》、《新疆社科》等報(bào)告、雜志的部分內(nèi)容，包括67 114個(gè)完整的句子，牽扯到文學(xué)、科技、文獻(xiàn)等多個(gè)領(lǐng)域。語料被手工進(jìn)行詞干與詞綴切分、還原并進(jìn)行了三級(jí)標(biāo)注。我們隨機(jī)抽取各5%的句子分別用做開發(fā)集和測(cè)試集，剩余的用做訓(xùn)練集。

我們開發(fā)了一套維吾爾語詞法分析器，其中引入了本文所介紹的還原模塊，為了全面地描述還原模型的功能，我們?cè)O(shè)計(jì)了多種實(shí)驗(yàn)，從不同的側(cè)面進(jìn)行了分析討論。

4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

實(shí)驗(yàn)1 還原模型對(duì)維吾爾語詞法分析器中的作用

此實(shí)驗(yàn)的目的是測(cè)試還原模塊對(duì)我們開發(fā)的詞法分析器結(jié)果的影響。為了測(cè)試這一點(diǎn)，在詞法分析器中我們對(duì)開發(fā)集分別進(jìn)行了兩次詞法分析操作，第一次打開了自動(dòng)還原模塊，其結(jié)果記為w1；第二次關(guān)閉自動(dòng)還原模塊，其結(jié)果記為w2；詞法分析器的功能包括詞的還原，詞干、詞綴切分以及標(biāo)注，而此實(shí)驗(yàn)中我們暫時(shí)忽略了分析器的標(biāo)注功能。評(píng)價(jià)自動(dòng)詞法分析的結(jié)果時(shí)我們規(guī)定如果詞干、詞綴被正確切分且詞綴與詞綴互相正確切分時(shí)算是正確。兩次實(shí)驗(yàn)的結(jié)果為圖1所示。

圖1 自動(dòng)還原模塊對(duì)詞法分析器結(jié)果的應(yīng)用

測(cè)試結(jié)果表明，系統(tǒng)中加自動(dòng)還原模塊后其F值達(dá)到91.8%，比不加此模塊的F值84.1%提高了7.7%；準(zhǔn)確率和召回率也都有相應(yīng)的提高，說明自動(dòng)還原模塊在詞干提取操作中起到了積極的作用。

實(shí)驗(yàn)2 測(cè)試還原模塊對(duì)維吾爾語不同詞類還原的影響

維吾爾語詞類共有12種，其中動(dòng)詞、名詞、形容詞、代詞和副詞的出現(xiàn)頻率高、詞綴類型較多，音變現(xiàn)象相對(duì)多發(fā)生。此實(shí)驗(yàn)的目的為測(cè)試自動(dòng)還原模塊對(duì)這些詞類詞法分析結(jié)果的影響。我們?cè)陂_發(fā)集上分別做了兩個(gè)實(shí)驗(yàn)：關(guān)閉自動(dòng)還原模型和打開自動(dòng)還原模型。這次把測(cè)試的重點(diǎn)放在了各詞類中被提取詞干的正確性，而忽略了詞綴。其結(jié)果如表3所示。

表3 還原模塊對(duì)不同詞類詞干還原的影響

表中可以看出，詞法分析其中打開自動(dòng)還原模型后，各詞類詞干提取的正確率都有了向上走的趨勢(shì)，而且有些詞類這個(gè)趨勢(shì)的幅度較大，例如，名詞、動(dòng)詞。同時(shí)，動(dòng)詞詞干提取的F值為88.6%，屬于其他詞類中最低的。這是因?yàn)榫S吾爾語動(dòng)詞詞綴數(shù)目多，連接到詞干后的音變現(xiàn)象最復(fù)雜，合成詞的還原也是處理較難的一個(gè)問題。

實(shí)驗(yàn)3 測(cè)試語料規(guī)模對(duì)還原模塊的影響

此實(shí)驗(yàn)的目的是測(cè)試語料擴(kuò)建會(huì)否提高還原模塊的性能。為此，我們固定開發(fā)集和測(cè)試集不變，而從訓(xùn)練集中每次提取不同規(guī)模的子集以訓(xùn)練還原模塊，并考察該系統(tǒng)在測(cè)試集上的表現(xiàn)。整個(gè)訓(xùn)練集含67 114條句子，我們從中取出50%、20%、10%、6%、4%及2%等不同規(guī)模的子集，并按照由小到大的次序訓(xùn)練還原模塊，并對(duì)測(cè)試集進(jìn)行詞法分析。與實(shí)驗(yàn)1相似，這次的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)仍然是詞干和詞綴的正確切分。圖2為系統(tǒng)性能隨訓(xùn)練數(shù)據(jù)增加的變化曲線。

通過圖2所示的訓(xùn)練集規(guī)?！到y(tǒng)性能曲線我們發(fā)現(xiàn)，隨著訓(xùn)練集語句數(shù)量的增加，系統(tǒng)性能有提高的趨勢(shì)。這在訓(xùn)練語料規(guī)模較小的時(shí)候尤其明顯，例如，訓(xùn)練集從1 344句擴(kuò)大到4 028句時(shí)，詞干提取的F值從80%上升到85%。隨著語料規(guī)模的繼續(xù)擴(kuò)大，系統(tǒng)性能的提升幅度趨于緩和，例如，訓(xùn)練集從33 550句擴(kuò)大到60 402句時(shí)，F(xiàn)值從91.3%提升到91.9%。這帶給我們兩方面的啟示，其一，通過進(jìn)一步擴(kuò)建語料庫以提升性能仍然是有意義的；其二，語料規(guī)模繼續(xù)增加到一定程度后，系統(tǒng)通過語料擴(kuò)建提升性能的性價(jià)比會(huì)越來越低，此時(shí)，可以研究用語言學(xué)知識(shí)來增強(qiáng)模型。這也是我們今后在改善模型性能時(shí)需考慮的方面。

圖2 訓(xùn)練集規(guī)?！到y(tǒng)性能曲線

4.2 分析

我們對(duì)于還原模塊失效的詞進(jìn)行了分析。我們隨即抽了904個(gè)被還原的詞，從中人工檢查后找出101個(gè)被錯(cuò)誤還原的詞，對(duì)其進(jìn)行錯(cuò)誤分類統(tǒng)計(jì)的結(jié)果為表4所示。

表4 被錯(cuò)誤還原的種類

經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤主要出現(xiàn)在：（1）經(jīng)常被還原的字母，例如：?，i等；（2）形態(tài)比較接近；（3）形態(tài)變化復(fù)雜的詞。出現(xiàn)此錯(cuò)誤的原因可能：（1）模型的適應(yīng)能力還不夠強(qiáng)，所學(xué)到的知識(shí)不夠全面；（2）所使用的特征模板沒能更好地體現(xiàn)維吾爾語語音和諧規(guī)律的特點(diǎn)。針對(duì)這個(gè)問題，我們可采取增大訓(xùn)練語料的規(guī)模以及優(yōu)化特征模版等方法，一邊給系統(tǒng)提供更豐富的發(fā)生音變現(xiàn)象的上下文，一邊將語音和諧規(guī)律的規(guī)則引入到特征模板上。我們將此問題作為優(yōu)化系統(tǒng)的任務(wù)之中。

5 總結(jié)與展望

本文為維吾爾語音變現(xiàn)象的還原建立了一種模型，此模型不再單獨(dú)地考慮音變語音的規(guī)則以及其發(fā)生的條件，而是將音變現(xiàn)象泛化，從而將還原問題轉(zhuǎn)化為類似于序列自動(dòng)標(biāo)注問題，再利用成熟的標(biāo)注方法解決了還原問題并在實(shí)際試驗(yàn)中得到了較好的效果。

然而，就像上面的分析，當(dāng)前模型還有一些不足之處需一步改進(jìn)。例如，詞內(nèi)字母對(duì)齊算法。目前算法實(shí)現(xiàn)起來較復(fù)雜，有些經(jīng)驗(yàn)值還需多做實(shí)驗(yàn)重新制定，同時(shí)在簡(jiǎn)化算法復(fù)雜度方面也值得進(jìn)一步研究。再者，我們可以適當(dāng)?shù)財(cái)U(kuò)建語料，以及將語料內(nèi)容多樣化，從而使得模型適應(yīng)多種環(huán)境。此外，實(shí)驗(yàn)2提醒我們維吾爾語動(dòng)詞的還原有待于進(jìn)一步研究。如何利用語言學(xué)規(guī)則來提高是我們下一步研究的內(nèi)容。同時(shí)，可喜的是，此還原模型不依賴于任何規(guī)則，與語言無關(guān)。通過此特性，我們完全有理由考慮將其擴(kuò)展到其他有變化形式的語言。這也是我們下一步研究的另一個(gè)方面。表5是此系統(tǒng)還原的結(jié)果一覽。

表5 系統(tǒng)還原的詞舉例

［1］早克熱·卡德爾，艾山·吾買爾，吐爾根·依布拉音，等.維吾爾語名詞構(gòu)形詞綴有限狀態(tài)自動(dòng)機(jī)的構(gòu)造［J］.中文信息學(xué)報(bào)，2009，23（6）：116－121.

［2］米熱古麗·艾力，米吉提·阿不力米提，艾斯卡爾·艾木都拉.基于詞法分析的維吾爾語元音弱化算法研究［J］.中文信息學(xué)報(bào)，2008，22（4）：43－47.

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