華卻才讓，劉 群，趙海興

（1.陜西師范大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，陜西西安710062；2.青海師范大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，青海西寧810008；3.中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所智能信息處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100190）

1 引言

藏語詞性標(biāo)注（Part－of－Speech Tagging，POS Tagging）作為藏語自然語言處理中一個(gè)基礎(chǔ)研究工作，目標(biāo)是給藏語文本中每個(gè)詞語指派一個(gè)正確的分類標(biāo)記。其成果可應(yīng)用于句法分析、語義分析、形態(tài)分析以及機(jī)器翻譯，對藏文信息處理技術(shù)的發(fā)展具有重要意義。目前藏語詞性標(biāo)注還處在研究階段，還沒有可實(shí)用的詞性標(biāo)注工具。本項(xiàng)目組研發(fā)了基于感知機(jī)訓(xùn)練模型的判別式藏語自動(dòng)分詞系統(tǒng)，在領(lǐng)域較廣泛的500句藏語語料上的測試準(zhǔn)確率為96.8%［1］，已在2011年藏漢機(jī)器翻譯評(píng)測中得到了應(yīng)用。本文以青海師范大學(xué)制訂的“信息處理用藏語詞類標(biāo)記規(guī)范”為詞性標(biāo)記集［2］，首先回顧藏語詞性標(biāo)注的相關(guān)研究工作，重點(diǎn)分析本文提出的基于感知機(jī)詞語標(biāo)注訓(xùn)練模型、符合藏語詞法特性的特征選擇和解碼標(biāo)注方法，經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明，在573句人工標(biāo)注的語料上進(jìn)行了相關(guān)實(shí)驗(yàn)，取得了較好的效果。

2 相關(guān)工作及詞語分類難點(diǎn)

2.1 相關(guān)工作

近年來藏語詞性標(biāo)注方面開展的研究工作大致包括三個(gè)方面：（1）詞性規(guī)范。（2）詞性詞典和標(biāo)注語料庫建設(shè)。（3）標(biāo)注系統(tǒng)的開發(fā)。才讓加等2005年提出并制訂了《信息處理用藏語詞類標(biāo)記規(guī)范》（討論稿），該規(guī)范規(guī)定了信息處理中藏語詞類17個(gè)大類，21個(gè)一級(jí)類和60多個(gè)二級(jí)詞類，給出了相應(yīng)的詞性標(biāo)注代碼［2］。扎西加等結(jié)合《語門文法概要》、《詞論》和《新編藏語文法》等書籍中藏文詞語分類，探討了藏語自然語言處理中的詞類劃分，詞語劃分為26個(gè)基本類和9個(gè)特殊類［3］。2009年，才智杰、才讓加等構(gòu)建了9萬多條藏語詞性標(biāo)注詞典，并結(jié)合詞性詞典開發(fā)了基于規(guī)則的班智達(dá)藏語詞性標(biāo)注系統(tǒng)［4］，在封閉語料上測試，取得了較好的效果。2010年，扎西加等標(biāo)注了近4萬多條規(guī)模的藏語詞典［3］。2011年，史曉東等用HMM方法將漢語分詞系統(tǒng)移植到藏語分詞，實(shí)驗(yàn)對分詞取得了93%的精確率、83.174%的詞性標(biāo)注精確率［5］。另外青海師范大學(xué)、西藏大學(xué)和西北民族大學(xué)等在詞性標(biāo)注語料庫的建設(shè)方面做了大量工作，相繼構(gòu)建了較大規(guī)模的標(biāo)注語料庫。藏語詞性標(biāo)注的研究相對分詞較少，而且相對于98%的漢語詞性標(biāo)注精確率［6］和藏語96%的分詞精確率，藏語詞性標(biāo)注的精確率還比較低，目前還存在比較大的提升空間。

2.2 詞語分類難點(diǎn)

藏語詞語分類同樣存在許多棘手的問題，其中主要的困難可歸納為：（1）藏文文法中對實(shí)詞、格助詞、不自由虛詞、自由虛詞和動(dòng)詞等給出了較詳細(xì)的定義和語法范疇。格助詞和虛詞有具體形式標(biāo)志、接續(xù)規(guī)則和用法，而動(dòng)詞具有現(xiàn)在時(shí)、過去式、將來時(shí)和命令式等屈折形態(tài)結(jié)構(gòu)變化，但是書面藏語中能發(fā)生屈折變化的動(dòng)詞僅占整個(gè)單音節(jié)動(dòng)詞60%左右［7］，因此藏語詞語類別無法完全從形態(tài)變化上判別。（2）藏語中詞語兼類現(xiàn)象比較嚴(yán)重，尤其是常用詞具有不同的用法。例如，圖1所示的一個(gè)句子中出現(xiàn)了5個(gè)兼類詞。根據(jù)我們對現(xiàn)有人工標(biāo)注的1.1萬句語料（包括13.3萬個(gè)詞）的統(tǒng)計(jì)，發(fā)現(xiàn)兼類詞占到2.7%（包括1 043個(gè)兼類詞），但是兼類詞的詞次占到了24.2%（包括32 077個(gè)詞次的兼類詞）。兼類類別包括兩類、三類和四類等兼類，其中兩類兼類包括動(dòng)詞和名詞、數(shù)詞和名詞、數(shù)詞和疑問詞、屬格和后綴、名詞和終結(jié)詞、代詞和接續(xù)詞、于格和名詞、從格和名詞、人名和一般名詞、地名和一般名詞、方位詞和名詞、語素和名詞等兼類；另外還存在未登錄詞（特殊的兼類詞）。在我們的方法中，未對該類詞依據(jù)上下文特征統(tǒng)計(jì)分值判別為唯一的詞性之前，認(rèn)為該詞為所有可能的詞性的兼類詞，因而藏語文本中詞類歧義排除的任務(wù)量比較大，成為了詞性標(biāo)注的首要任務(wù)。（3）詞性標(biāo)注規(guī)范，到目前藏語還沒有一個(gè)統(tǒng)一的被廣泛認(rèn)可的藏語詞類劃分標(biāo)準(zhǔn)，詞類劃分的粒度和標(biāo)記符號(hào)不統(tǒng)一。例如，青海師范大學(xué)的藏語分類標(biāo)記集中共有66個(gè)代碼，西藏大學(xué)藏語詞類標(biāo)記集共有26個(gè)基本類和9個(gè)特殊類。因此對標(biāo)注語料的共享和信息處理帶來了一定的困難。

圖1 詞性標(biāo)注實(shí)例

3 感知機(jī)訓(xùn)練模型

3.1 詞性標(biāo)注模型

基于感知機(jī)文本序列標(biāo)注方法是一種在線的學(xué)習(xí)方法，在句法分析［7］中取得了比較好的效果，具有易定義特征、訓(xùn)練速度快和分類效果好等特性。此方法同樣在Unicode編碼藏語分詞中得到了驗(yàn)證［1］。設(shè)輸入句子xi∈X，輸出標(biāo)注序列yi∈Y，X表示訓(xùn)練語料中的所有句子，Y表示對應(yīng)的詞性標(biāo)注結(jié)果。本文采用青海師范大學(xué)制訂的詞性標(biāo)注規(guī)范，其中藏文詞語詞性代碼包括66個(gè)。那么最佳詞性標(biāo)注序列為

其中Φ（xi，yi）表示輸入句子和產(chǎn)生標(biāo)注序列的特征向量，→w表示訓(xùn)練后得到的特征權(quán)重。

3.2 特征選擇

感知機(jī)在線訓(xùn)練方法的特點(diǎn)是易定義特征，而特征模板的定義和選擇恰恰是判別式分類方法的關(guān)鍵。本文考察了影響藏語句法和詞法結(jié)構(gòu)的多種因素，歸納為（1）藏語的主賓謂語序中，動(dòng)居句尾、物主詞居前、位置詞居后、形居名后［8］；（2）藏語動(dòng)詞形態(tài)分“三時(shí)一式”、使動(dòng)與非使動(dòng)、自主與不自主；（3）主格、屬格、于格和從格等主要格詞類具有固定的接續(xù)特征，且與形態(tài)動(dòng)詞相關(guān)［9］。接續(xù)規(guī)則與前一個(gè)詞的最后一個(gè)音節(jié)的后置字相關(guān)，譬如，（冰箱內(nèi)外的溫度）”中屬格的接續(xù)要參照詞的后置字考慮到藏語詞法特征，本系統(tǒng)確定了訓(xùn)練和解碼特征模板，見表1。藏語詞性標(biāo)注訓(xùn)練特征模板內(nèi)容分五類：（1）一元特征：單個(gè)詞的特征信息；（2）二元特征：由兩個(gè)詞的共同特征信息構(gòu)成；（3）三元特征：由當(dāng)前詞和其前后兩個(gè)詞的特征信息構(gòu)成；（4）五元特征：由特征窗口范圍內(nèi)所有詞的特征信息構(gòu)成；（5）詞接續(xù)特征：由藏語格助詞接續(xù)規(guī)律及動(dòng)名詞結(jié)構(gòu)相關(guān)的特征等信息構(gòu)成，其中后者由表示行為或動(dòng)作的名詞（nv）相關(guān)的特征信息構(gòu)成。

表1 藏語詞性標(biāo)注訓(xùn)練特征模板

3.3 特征權(quán)重的訓(xùn)練

選擇了感知機(jī)訓(xùn)練用特征模板后，關(guān)鍵的核心任務(wù)是在人工標(biāo)注訓(xùn)練語料上進(jìn)行特征權(quán)重的訓(xùn)練，以構(gòu)建感知機(jī)模型，本文為防止過擬合現(xiàn)象采取了平均特征權(quán)重。詞性標(biāo)注平均感知機(jī)權(quán)重訓(xùn)練如算法1所示：GEN（x）產(chǎn)生輸入句子xi的候選標(biāo)注結(jié)果，Φ（xi，yi）表示輸入句子和產(chǎn)生標(biāo)注序列的特征向量，選擇×Φ（xi，yi）得分最高的標(biāo)注序列。ti表示正確（訓(xùn)練實(shí)例）的標(biāo)注序列。用正確標(biāo)注序列的特征向量和產(chǎn)生的最好標(biāo)注序列的特征向量之差更新權(quán)重，累加后取平均為→w。輔助權(quán)重向量v用于累加每次迭代后權(quán)重。

算法1 詞性標(biāo)注平均感知機(jī)權(quán)重訓(xùn)練算法

4 詞性標(biāo)注過程

詞性標(biāo)注過程實(shí)際為利用已經(jīng)訓(xùn)練好的感知機(jī)模型，句子中按詞序列分別對每個(gè)詞可能的詞性獲取其上下文特征分?jǐn)?shù)，計(jì)算其特征權(quán)重，累加句子中每個(gè)詞性標(biāo)注序列上所有權(quán)重，權(quán)重最高的為最佳標(biāo)注序列。從訓(xùn)練語料和詞性詞典統(tǒng)計(jì)得每個(gè)詞可能的詞性有66個(gè)，計(jì)算量比較大，因此用詞性詞典確定每個(gè)詞可能的詞性，然后用Viterbi算法得出每個(gè)詞可能的權(quán)重。藏語詞性標(biāo)注系統(tǒng)TiPosTag的總體框架見圖2。

圖2 藏語詞性標(biāo)注總體框架

圖3 實(shí)例“聽那人的建議不會(huì)錯(cuò)?！钡脑~性標(biāo)注示意圖

用動(dòng)態(tài)規(guī)劃對句子中詞序列標(biāo)注時(shí)，每個(gè)詞至少存在一個(gè)候選詞性，最壞情況有66個(gè)候選詞性，是未登錄詞的情況。圖3所示，在實(shí)例“聽那人的建議不會(huì)錯(cuò)。”中，多個(gè)詞有兩個(gè)準(zhǔn)詞性，也就是說這些詞是名副其實(shí)的兼類詞。其中最粗的有向箭頭路徑表示算法獲得的最佳路徑，此路徑的累加權(quán)重最大，而所有實(shí)線都是可能存在的路徑。由于特征集的最大窗口為4，當(dāng)前準(zhǔn)詞性之前的第2個(gè)準(zhǔn)詞性到第1個(gè)詞性之間，依據(jù)前者的入口可能存在多條路徑，此時(shí)我們選擇權(quán)重最大的那條路徑。圖中第2個(gè)詞“”和第3個(gè)詞“”之間具有屬格黏著格特征，使第2個(gè)詞排除了與接續(xù)詞兼類可能性。這樣到第3個(gè)詞的gz標(biāo)記可能存在dfrz和nnrz兩個(gè)前驅(qū)路徑，都是從rz發(fā)出，因此路徑dfrz被剪枝，只選擇分值最大的路徑。

5 實(shí)驗(yàn)

我們利用基于規(guī)則的班智達(dá)詞性標(biāo)注系統(tǒng)生成詞性標(biāo)注語料，經(jīng)人工修改后確定2.2萬多句詞性標(biāo)注句子為感知機(jī)模型訓(xùn)練語料。為滿足詞語標(biāo)注要求，詞性詞典是從訓(xùn)練語料、班智達(dá)詞性詞典轉(zhuǎn)為UTF8編碼后的9.3萬多條詞語、1.9千條地名詞語、1.6萬條人名詞典以及計(jì)算機(jī)等專用詞典中抽取，總共抽取到12.36萬余條藏語詞條。系統(tǒng)在人工建立的573句藏語詞性標(biāo)注測試集上，分別做了完全分好詞的句子的標(biāo)注測試和分詞標(biāo)注一體化測試，見藏文詞性標(biāo)注系統(tǒng)TiPosTag的性能表2。

由表2我們可以發(fā)現(xiàn)，系統(tǒng)對已經(jīng)分好詞的語料的分類標(biāo)注明顯好于分詞標(biāo)注一體化。此外，針對系統(tǒng)對測試語料中兼類詞、未登錄詞、人名、地名以及藏語格助詞接續(xù)等的分類標(biāo)注結(jié)果，進(jìn)行了人工分析。兼類詞標(biāo)注精確率為98.53%，主要錯(cuò)誤集中在一般名詞和人名的兼類；未登錄詞多數(shù)為名詞，其標(biāo)注正確率為98.23%；地名、團(tuán)體和機(jī)關(guān)等的標(biāo)注正確率為97.37%；數(shù)字和數(shù)詞的標(biāo)注正確率為100%；藏語格助詞屬格、主格、于格、接續(xù)格、修飾格、終結(jié)詞以及兼類格助詞等標(biāo)注正確。

表2 藏文詞性標(biāo)注系統(tǒng)TiPosTag的性能

6 結(jié)論

在分析了現(xiàn)有的藏語文本詞類標(biāo)注方法基礎(chǔ)上，本文提出了基于判別式模型的藏語文本詞類標(biāo)注方法，結(jié)合藏語詞語接續(xù)和詞法特征，選擇了模型訓(xùn)練特征模板，系統(tǒng)用感知機(jī)擬合訓(xùn)練特征權(quán)重，構(gòu)建了模型庫。從訓(xùn)練語料和專用詞典中抽取了12.36萬條規(guī)模的詞性詞典，最終在573句測試集上進(jìn)行了系統(tǒng)評(píng)測，在已經(jīng)分好詞的測試集上標(biāo)注精確率達(dá)98.26%，分詞標(biāo)注一體化模式標(biāo)注精確率達(dá)94.49%，基本達(dá)到了實(shí)用水平。

下一步我們計(jì)劃把基于統(tǒng)計(jì)的藏語命名實(shí)體如人名、地名和機(jī)構(gòu)名等功能模塊集成到本系統(tǒng)中，以提高詞性標(biāo)注準(zhǔn)確性。同時(shí)嘗試將本系統(tǒng)應(yīng)用于藏語依存句法和藏漢機(jī)器翻譯等研究工作中。

［1］ 孫萌，劉群等.基于判別式分類和重排序技術(shù)的藏文分詞［C］／／第十二屆全國少數(shù)民族語言文字信息處理學(xué)術(shù)研討會(huì)論文集，2011.

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