吳永芃，李素建，秦沐坤，楊 安，王厚峰

(北京大學(xué) 計(jì)算語言學(xué)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100871)

0　引言

自然語言處理領(lǐng)域中，目前已有較多在詞與句子的層次上進(jìn)行的研究，并取得了豐碩的成果。隨著研究的深入，人們開始著眼于更高層次的自然語言分析——篇章層次。眾所周知，篇章所獨(dú)具的完整性和連貫性使得一個(gè)篇章與一段由若干句子隨機(jī)組合而成的文本具有顯著的不同。我們可以將篇章視為一系列連續(xù)的文本單元(如子句、句子或語段)構(gòu)成的語言整體單位。任何文本單元都不可以被孤立地進(jìn)行解讀，而是需要根據(jù)其上下文來理解。篇章分析與標(biāo)注，旨在對(duì)篇章內(nèi)部的結(jié)構(gòu)和關(guān)系進(jìn)行分析，并在分析的基礎(chǔ)上對(duì)其進(jìn)行相應(yīng)標(biāo)注。篇章分析技術(shù)在自動(dòng)文摘[1]、自動(dòng)問答[2]、指代消解[3]等自然語言處理領(lǐng)域中，具有重要的意義。

當(dāng)前兩個(gè)有代表性的英語篇章樹庫(kù)為賓州篇章樹庫(kù)(penn discourse treebank，PDTB)和RST樹庫(kù)(rhetorical structure theory-discourse treebank，RST-DT)。PDTB由美國(guó)賓夕法尼亞大學(xué)創(chuàng)建，標(biāo)記了約100萬字的華爾街日?qǐng)?bào)文章，最新版本為PDTB 2.0[4]。PDTB將語句看作論元(argument)，主要標(biāo)注論元對(duì)之間的篇章語義關(guān)系和可能的連接詞，把一個(gè)大的篇章分解成平面化的論元對(duì)，篇章標(biāo)注層次較淺，為淺層篇章標(biāo)注[5]。RST-DT建立在修辭結(jié)構(gòu)理論(rhetorical structure theory，RST)之上，由美國(guó)南加州大學(xué)和美國(guó)國(guó)防部共同創(chuàng)建，共計(jì)標(biāo)記了385篇華爾街日?qǐng)?bào)的文章，總字?jǐn)?shù)超過176 000個(gè)[6]。RST理論通過修辭關(guān)系對(duì)語篇結(jié)構(gòu)進(jìn)行描寫，將整個(gè)篇章構(gòu)建成一棵有層次的RST樹[7]。然而，有層次的RST樹結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，節(jié)點(diǎn)數(shù)目較多，不同層次的篇章單元有包含關(guān)系，難以構(gòu)建一個(gè)統(tǒng)一的用于篇章分析的架構(gòu)，給機(jī)器自動(dòng)分析帶來了困難。漢語篇章語料庫(kù)的建設(shè)也取得了一些進(jìn)展，哈工大參考PDTB的標(biāo)準(zhǔn)，并結(jié)合中文的特點(diǎn)，從分句、復(fù)句和句群三個(gè)層次標(biāo)注顯式和隱式關(guān)系，構(gòu)建了篇章語料庫(kù)HIT-CDTB[8]。蘇州大學(xué)利用漢語依存句法分析技術(shù)構(gòu)造了篇章結(jié)構(gòu)語料庫(kù)CDTB[9]，該結(jié)構(gòu)融合了PDTB和RST的優(yōu)點(diǎn)，對(duì)每篇文檔構(gòu)建一棵篇章樹，雖然篇章結(jié)構(gòu)的信息量更加豐富，但也加大了自動(dòng)分析的困難。

篇章依存分析結(jié)構(gòu)的引入，一定程度上兼顧了深層篇章結(jié)構(gòu)的標(biāo)注和降低自動(dòng)分析的難度。2014年，李素建等[10]首次提出利用依存結(jié)構(gòu)進(jìn)行篇章分析，不同于CDTB采用的句法依存，這里的依存指的是篇章層面的依存關(guān)系，并在已有的RST-DT的基礎(chǔ)上進(jìn)行轉(zhuǎn)換，建立了一個(gè)英語篇章依存樹庫(kù)。二元非對(duì)稱的依存結(jié)構(gòu)解釋了篇章的深層關(guān)系，保留了RST樹中的大部分信息，又因其具有相對(duì)簡(jiǎn)單的結(jié)構(gòu)，可以直接分析各個(gè)單元之間的關(guān)系，使機(jī)器自動(dòng)分析工作能更容易地開展。但RST樹轉(zhuǎn)換而來的篇章依存樹，可能存在一定的問題。例如，無法展現(xiàn)篇章依存樹特有的非投射關(guān)系。到目前為止，較少有人工構(gòu)建篇章依存樹庫(kù)的工作。基于這一背景，本文在篇章依存關(guān)系的基礎(chǔ)上，建立了小規(guī)模中英文篇章依存樹庫(kù)，并針對(duì)多核心問題、依存關(guān)系的選擇、長(zhǎng)篇章與復(fù)雜篇章的標(biāo)注、層次結(jié)構(gòu)信息的損失等標(biāo)注過程中遇到的困難進(jìn)行了分析研究，給出了解決方案。同時(shí)，對(duì)篇章依存樹庫(kù)進(jìn)行了簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析，針對(duì)中英文篇章的異同做了簡(jiǎn)單探索。

1　篇章依存樹

1.1　篇章依存樹的形式化表示

篇章依存分析思想認(rèn)為，篇章由篇章單元(elementary discourse unit，EDU)構(gòu)成。篇章單元之間由被稱為依存關(guān)系的二元非對(duì)稱關(guān)系連接。其中，我們稱附屬(subordinate)篇章單元為“附屬單元”(dependent)，稱被依靠的篇章單元為“頭部單元”(head)。利用篇章依存樹表示篇章依存結(jié)構(gòu)時(shí)，我們需要在篇章依存樹起始位置插入一個(gè)人工篇章單元，稱之為e0，并視之為該篇章的根(root)，以此簡(jiǎn)化定義與計(jì)算過程。

記一含有n+1個(gè)篇章單元的篇章T為：T=e0e1e2…en，其中e0為根。記該篇章依存關(guān)系集為R，R為有限的功能關(guān)系集合，且R中的關(guān)系存在于兩個(gè)篇章單元之間。記V為篇章的一系列節(jié)點(diǎn)，A為篇章的一系列有向標(biāo)記弧。記篇章依存圖為G，則：G=。則有：

(1)V={e0e1e2…en}；

(2)A?V×R×V，其中∈A代表從頭部單元ei到附屬單元ej被關(guān)系r標(biāo)注的一條?。?/p>

(3) 若∈A，則對(duì)所有k≠i,?A；

(4) 若∈A，則對(duì)所有r′≠r,?A。

其中，條件(3)確保了每個(gè)篇章單元有且僅有一個(gè)頭部單元。條件(4)確保了兩個(gè)篇章單元之間，不能有多于一種的依存關(guān)系。

一般而言，對(duì)同一個(gè)篇章，篇章依存樹的結(jié)構(gòu)比RST樹更加簡(jiǎn)單，節(jié)點(diǎn)數(shù)更少，復(fù)雜度更低。例如，3個(gè)單元的核心-輔助結(jié)構(gòu)RST樹新增了1個(gè)中間節(jié)點(diǎn)和1個(gè)根節(jié)點(diǎn)，而篇章依存樹僅新增了1個(gè)根節(jié)點(diǎn)?？梢钥闯?，含有n個(gè)文本單元的核心-輔助結(jié)構(gòu)RST樹，共包含2n-1個(gè)節(jié)點(diǎn)；而含有n個(gè)文本篇章單元的篇章依存樹，僅包含了n+1個(gè)節(jié)點(diǎn)。

1.2　依存關(guān)系

本文參考了1988年RST理論提出的修辭關(guān)系[7]。根據(jù)所標(biāo)注中英文語言特點(diǎn)，刪減與合并了部分關(guān)系，根據(jù)標(biāo)注時(shí)遇到的情況新增了部分篇章關(guān)系，最終確定了如表1所示的26個(gè)篇章依存關(guān)系，由于篇幅限制，這里不再展開篇章關(guān)系的介紹。

表1　本文采用的篇章依存關(guān)系

2　篇章依存樹庫(kù)構(gòu)建

2.1　語料庫(kù)的選擇

由于短小但完整、連貫的篇章，可以推動(dòng)篇章依存庫(kù)的構(gòu)建和分析，因此我們選擇了科技論文摘要和新聞作為標(biāo)注文本?？萍颊撐恼膶懽饕话憬Y(jié)構(gòu)清晰，邏輯性強(qiáng)，容易進(jìn)行標(biāo)注和分析。而我們選擇人民網(wǎng)的時(shí)政要聞快訊作為語料庫(kù)，是考慮到人民網(wǎng)作為國(guó)家權(quán)威媒體網(wǎng)站，其發(fā)布的新聞遣詞造句較為嚴(yán)謹(jǐn)，結(jié)構(gòu)清晰，邏輯性強(qiáng)，質(zhì)量較高，不會(huì)給篇章依存分析帶來困擾。該語料庫(kù)新聞的平均字?jǐn)?shù)較少，但每一篇新聞，都保持了其作為篇章的完整性和連貫性。

基于以上考慮，我們選用了ACL 2014會(huì)議的50篇英文論文摘要和EMNLP 2014會(huì)議的40篇論文摘要進(jìn)行篇章依存關(guān)系標(biāo)注，同時(shí)還標(biāo)注了15篇英文經(jīng)濟(jì)短新聞，中文方面標(biāo)注了33篇人民網(wǎng)新聞。文獻(xiàn)[10]中篇章依存庫(kù)是由RST-DT語料自動(dòng)轉(zhuǎn)換而成，依存關(guān)系的標(biāo)注并不夠準(zhǔn)確，本文中的138篇文檔均為人工標(biāo)注和校對(duì)。

2.2　確定篇章單元的劃分方式

確定劃分篇章單元的標(biāo)準(zhǔn)是進(jìn)行篇章分析的先決條件，也是一項(xiàng)較為獨(dú)立的工作。在英文篇章的篇章單元確定中，涌現(xiàn)出了多種劃分方法。修辭結(jié)構(gòu)理論認(rèn)為，除個(gè)別情況外，從句是最基本的單位[7]。Polanyi堅(jiān)持自然句應(yīng)為最基本的單元[11]。Grosz和Sindner[12]認(rèn)為，篇章單元的確定應(yīng)考慮到該單位在上下文中的位置，且能反映事物的一定狀態(tài)。

本文英文語料庫(kù)的篇章劃分參考修辭結(jié)構(gòu)理論，以從句層面的結(jié)構(gòu)為最基本單位，因此to、that、since等引導(dǎo)從句的介詞會(huì)成為劃分標(biāo)記，包括一些動(dòng)詞的現(xiàn)在分詞作后置定語也會(huì)被劃分為單獨(dú)的篇章單元。

中文語料庫(kù)的篇章單元，與英語中選擇從句較為不同，漢語篇章的從句多為隱性。此外，在漢語中，逗號(hào)常常起著單句切分的作用，被隔開的單元通常以單句或類似于單句的結(jié)構(gòu)出現(xiàn)。因此，本文選擇使用標(biāo)點(diǎn)符號(hào)作為劃分的依據(jù)。本文漢語篇章的篇章單元由逗號(hào)、句號(hào)、分號(hào)、冒號(hào)、問號(hào)、嘆號(hào)、破折號(hào)與省略號(hào)劃分。括號(hào)、頓號(hào)、引號(hào)、連接號(hào)、書名號(hào)、間隔號(hào)等不作為劃分依據(jù)。對(duì)于新聞?wù)Z料，可能由多段組成，每個(gè)篇章單元起始位置用數(shù)字標(biāo)識(shí)其段號(hào)和句號(hào)，表明其在文本中的位置。例如，“2.3”表示篇章第二自然段的第三個(gè)篇章單元?？萍颊撐恼ǔＳ梢欢螛?gòu)成，不再區(qū)分其段落。

2.3　標(biāo)注工具

本文使用篇章依存關(guān)系標(biāo)注工具*http://123.56.88.210/demo/depannotate/為文本標(biāo)注篇章依存關(guān)系。標(biāo)注工具中，我們用白色文本框表示篇章單元；起始于頭部單元并終止于相應(yīng)附屬單元的有向箭頭表示依存關(guān)系；附屬單元左側(cè)寫明該依存關(guān)系的種類；藍(lán)色方框內(nèi)的數(shù)字為相應(yīng)篇章單元對(duì)應(yīng)的頭部單元編號(hào)。通過這種形式，我們將篇章依存關(guān)系表示成一個(gè)帶標(biāo)注的有向圖。

具體使用時(shí)，我們首先對(duì)篇章進(jìn)行篇章單元的劃分，再使用該標(biāo)注工具載入已完成篇章單元?jiǎng)澐值奈臋n和自定義標(biāo)簽，開始進(jìn)行依存關(guān)系標(biāo)注。在添加依存關(guān)系時(shí)，我們依次單擊頭部單元、附屬單元，并在彈出的對(duì)話框中選擇依存關(guān)系的種類，即可標(biāo)注一個(gè)篇章依存關(guān)系。若出現(xiàn)關(guān)系標(biāo)注錯(cuò)誤，單擊依存關(guān)系的附屬單元后，通過“刪除”功能可以刪除該關(guān)系。標(biāo)注工具還可以通過“撤銷”功能取消之前的添加、刪除與標(biāo)注操作?！凹訕?biāo)簽”“刪標(biāo)簽”功能則可增、刪依存關(guān)系的種類。整篇標(biāo)注完成后，單擊“保存”，即可將結(jié)果存為后綴名為.dep的文檔，以供進(jìn)一步的分析。

3　標(biāo)注難度與解決方法

篇章依存關(guān)系的直接標(biāo)注，需要為每個(gè)篇章單元選擇其頭部單元，并確定關(guān)系的種類。表面看來，只需要逐一對(duì)每個(gè)篇章單元進(jìn)行分析即可完成，但真正標(biāo)注時(shí)并不容易。在分析每個(gè)篇章單元的時(shí)候，需要從全文去理解，幫助確定每個(gè)依存關(guān)系。下面，我們將介紹標(biāo)注中遇到的問題，以及我們的解決方案。

3.1　多核心關(guān)系處理

篇章結(jié)構(gòu)中存在涉及兩個(gè)或多個(gè)單元、且各單元重要程度相等的多核心關(guān)系，如comparision、joint、same-unit等。然而，使用篇章依存關(guān)系表示多核心關(guān)系存在一定的困難： 多核心關(guān)系連接兩個(gè)或多個(gè)單元，而依存關(guān)系僅存在于兩個(gè)篇章單元之間；多核心關(guān)系的各個(gè)單元應(yīng)當(dāng)同等重要，而依存關(guān)系連接的篇章單元重要程度卻不同。這使得多核心關(guān)系必須要進(jìn)行變換才能在篇章依存樹中得以表示。如圖1所示。

圖1　多核心關(guān)系(joint)的處理示例

我們的處理方式為： 選擇多核心關(guān)系內(nèi)部或附近的某一篇章單元作為其余篇章單元的頭部單元，以表達(dá)多核心關(guān)系。頭部單元的選擇視情況而定——可以是多核心關(guān)系中相對(duì)較重要的一個(gè)篇章單元，可以是多核心關(guān)系中的第一個(gè)篇章單元，也可以是多核心關(guān)系前緊鄰的一個(gè)篇章單元。圖1中，我們選取了第一個(gè)篇章單元即圖中第一句作為頭部單元，和其他兩個(gè)篇章單元(第三句和第五句)構(gòu)成joint關(guān)系。這種方式很好地克服了多核心關(guān)系與依存結(jié)構(gòu)的矛盾，使多核心關(guān)系得以在篇章依存樹中得到表示。

3.2　依存標(biāo)注中的話題鏈問題

本文選擇了26種依存關(guān)系用于篇章依存樹庫(kù)的標(biāo)注。大多數(shù)關(guān)系都容易區(qū)分，但是也有一些特殊情況需要單獨(dú)處理，比如漢語標(biāo)注中遇到elab-addition和elab-aspect這兩種關(guān)系，前者是對(duì)核心句主要內(nèi)容的進(jìn)一步闡述，后者則是對(duì)核心句提到的不同方面進(jìn)行闡述。由于英文中存在從句結(jié)構(gòu)，elab-addition和elab-aspect較為容易區(qū)分，但在漢語中，這兩個(gè)標(biāo)簽有時(shí)難以區(qū)分，考慮表達(dá)的“重心”和篇章性，我們選擇用話題鏈[13]來解決這個(gè)問題。關(guān)于話題的說明可以參考趙元任的《漢語口語語法》[14]。

若附屬單元是頭部單元的進(jìn)一步闡述，且屬于同一話題鏈，則關(guān)系標(biāo)注為elab-addition，若不屬于同一話題鏈則標(biāo)注為elab-aspect。

如圖2所示，1.2句的話題是作品展，2.1句的畫展是作品展的回指，則1.2和2.1兩句之間的關(guān)系屬于同一話題，因而標(biāo)注為elab-addition。而2.2句的話題是畫作，則和2.1的關(guān)系標(biāo)注為elab-aspect。

圖2　話題鏈區(qū)別elab-addition和elab-aspect示例

需要說明的是，我們起初試圖用漢語研究中的語句重心[15]來進(jìn)行區(qū)別以上兩種關(guān)系的標(biāo)注，但當(dāng)前漢語中語句重心的研究認(rèn)為，類似1.2句的陳述句，其重心靠后，也就是“拉開帷幕”這一事實(shí)，但聯(lián)系上下文不難發(fā)現(xiàn)，“作品展”才是串起篇章，聯(lián)結(jié)上下文的關(guān)鍵，因此最后采用了篇章性更強(qiáng)的話題的概念對(duì)關(guān)系進(jìn)行區(qū)分。

3.3　長(zhǎng)篇章及復(fù)雜篇章的標(biāo)注

與RST結(jié)構(gòu)相比，篇章依存結(jié)構(gòu)沒有中間節(jié)點(diǎn)，復(fù)雜度相對(duì)較低。但本質(zhì)上它仍然是一種層次結(jié)構(gòu)，對(duì)每一個(gè)篇章關(guān)系的判斷，都需要考慮到上下文信息，也就是其他篇章依存關(guān)系對(duì)它的影響。因此不能簡(jiǎn)單地從每個(gè)篇章單元獨(dú)立地去考慮，也就不容易按線性順序給每個(gè)篇章單元確定頭部單元及關(guān)系。尤其是規(guī)模大、復(fù)雜度高的篇章，標(biāo)注過程更為艱難。

對(duì)此，本文采用了“自頂向下”和“自底向上”相結(jié)合，并兼顧考慮篇章自然段劃分的方法，標(biāo)記長(zhǎng)篇章及復(fù)雜篇章。在“自頂向下”的過程中，我們首先找到包含篇章中心思想的、最重要的篇章單元，令其頭部單元為根節(jié)點(diǎn)。然后，找到包含各自然段中心思想的重要篇章單元，并標(biāo)注它們之間的依存關(guān)系。接著，我們?cè)偃ふ野》秶缕蔚闹行乃枷氲钠聠卧瑢訉酉蛳逻M(jìn)行標(biāo)注。在“自底向上”的過程中，我們運(yùn)用層次結(jié)構(gòu)的思想，從篇章結(jié)構(gòu)底層的某一篇章單元著手，不斷將其周圍更多的篇章單元納入考慮，層層向上進(jìn)行標(biāo)注。

標(biāo)注過程中，篇章的自然段劃分是重要的輔助參考指標(biāo)。多數(shù)情況下，篇章是在自然段內(nèi)部先形成依存關(guān)系后，再與自然段外部形成依存關(guān)系的。兩個(gè)自然段間通常只存在一個(gè)依存關(guān)系。兩種過程可以交替進(jìn)行，在某一過程中遇到瓶頸難以繼續(xù)時(shí)，則切換到另一標(biāo)注過程中，繼續(xù)標(biāo)注。二者交替進(jìn)行有助于對(duì)篇章進(jìn)行分塊、分層，能夠增進(jìn)對(duì)篇章的宏觀把握，使依存關(guān)系標(biāo)注更加快速、準(zhǔn)確。

3.4　層次結(jié)構(gòu)信息損失

篇章依存樹在一定程度上對(duì)RST結(jié)構(gòu)作了簡(jiǎn)化，這雖然降低了標(biāo)注的難度，但也使其可能缺失了部分篇章層次信息。我們發(fā)現(xiàn)，當(dāng)頭部單元兩側(cè)各有一個(gè)附屬單元時(shí)，依存樹反映了兩種可能的RST結(jié)構(gòu)，參考論文[10]，無法判斷篇章單元e2與e1、e3中哪個(gè)的關(guān)系更為密切，一定程度上損失了篇章層次信息。

這種結(jié)構(gòu)在各種篇章中十分常見。例如，圖3所示4.1、4.2、4.3之間的依存結(jié)構(gòu)，可能對(duì)應(yīng)著圖4和圖4所示的兩種RST結(jié)構(gòu)： A和B。我們知道，因?yàn)?.1說明了4.2及4.3的引用來源，結(jié)構(gòu)A反映了作者的寫作意圖和該篇章的篇章結(jié)構(gòu)。然而，在沒有額外知識(shí)和信息的情況下，我們根本無法做出上述判斷。也就是說，用這種篇章依存樹表示篇章結(jié)構(gòu)出現(xiàn)了信息損失。在未來的工作中，我們將考慮如何處理這種情況。

圖3　層次結(jié)構(gòu)信息損失示例

圖4　RST結(jié)構(gòu)

3.5　篇章單元?jiǎng)澐皱e(cuò)誤

在使用標(biāo)點(diǎn)符號(hào)作為劃分篇章單元的標(biāo)志時(shí)，若不進(jìn)行特殊規(guī)定，在部分情況下會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤。篇章中出現(xiàn)的漢語冒號(hào)，在提起下文、引用話語或總結(jié)上文時(shí)，可作為篇章單元的劃分標(biāo)志。但在篇章撰寫過程中，可能出現(xiàn)將冒號(hào)用為“比號(hào)”的情況。例如，“尼泊爾制憲會(huì)議16日晚以507： ”和“25的壓倒性票數(shù)表決通過了新憲法草案”，由于根據(jù)標(biāo)點(diǎn)符號(hào)劃分篇章單元，則被錯(cuò)誤地劃分為了兩個(gè)篇章單元。再例如，“9月16日21時(shí)08分在臺(tái)灣宜蘭縣附近海域(北緯24.3度，”和“東經(jīng)121.9度)發(fā)生5.4級(jí)地震”，括號(hào)中的逗號(hào)導(dǎo)致篇章單元?jiǎng)澐值貌缓侠?，括?hào)內(nèi)的內(nèi)容被分拆進(jìn)了兩個(gè)篇章單元中。更好的劃分方式為分成一個(gè)篇章單元(即不劃分)或三個(gè)篇章單元(括號(hào)前、括號(hào)及括號(hào)內(nèi)、括號(hào)后)。

在現(xiàn)有的劃分標(biāo)準(zhǔn)下，篇章單元的自動(dòng)劃分存在錯(cuò)誤。本文選擇的方法是： 在篇章單元自動(dòng)劃分后，再進(jìn)行一遍人工修正與校對(duì)，以排除自動(dòng)劃分造成的問題。

3.6　一致性問題

本文篇章依存樹庫(kù)的構(gòu)建及篇章依存關(guān)系的標(biāo)注均只由一人完成。為了提高標(biāo)注語料的一致性，標(biāo)注者對(duì)每一篇語料均進(jìn)行了兩次標(biāo)注。兩次標(biāo)注有一定的時(shí)間差。最后，再對(duì)兩次的標(biāo)注結(jié)果進(jìn)行對(duì)比和分析，對(duì)不一致的標(biāo)注進(jìn)行修改，得到最終的標(biāo)注結(jié)果。這一方法一定程度上彌補(bǔ)了單人標(biāo)注的缺陷，提高了標(biāo)注語料的一致性與篇章依存樹庫(kù)的質(zhì)量。

4　篇章依存樹庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析

此次標(biāo)注的語料庫(kù)總計(jì)138篇文獻(xiàn)，共對(duì)2 044個(gè)篇章單元進(jìn)行了依存關(guān)系標(biāo)注。其中英文文獻(xiàn)中最長(zhǎng)的篇章單元有39個(gè)單詞，平均長(zhǎng)度為9個(gè)單詞；中文新聞中最長(zhǎng)的篇章單元有70個(gè)漢字，平均長(zhǎng)度為13個(gè)漢字。由于每個(gè)依存樹有且只有一個(gè)ROOT節(jié)點(diǎn)，且只有ROOT節(jié)點(diǎn)與文章核心句之間的關(guān)系被標(biāo)注為ROOT，故表中ROOT標(biāo)注的數(shù)量等同于依存樹的數(shù)量。

圖5為篇章關(guān)系在中英文和新聞、科技論文摘要兩個(gè)領(lǐng)域上分布的折線圖，雖然不同語料上的標(biāo)注基數(shù)不同，但其起伏的趨勢(shì)是類似的。只有個(gè)別依存關(guān)系的標(biāo)注差別較大，接下來會(huì)就這些有代表性的關(guān)系標(biāo)注頻率情況做一些對(duì)比分析。由于目前篇章數(shù)量較少，和大規(guī)模數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)相比，以上數(shù)據(jù)可能會(huì)出現(xiàn)一些偏差。

圖5　篇章依存關(guān)系統(tǒng)計(jì)

4.1　中英文新聞標(biāo)注

中文新聞來自人民網(wǎng)，總長(zhǎng)度6 006字，平均長(zhǎng)度為182字。英文新聞數(shù)據(jù)則來自華爾街見聞，全部都是經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，共計(jì)1 656個(gè)單詞，平均長(zhǎng)度為110個(gè)單詞，且標(biāo)注難度較大。

圖6給出了中英文新聞上的篇章依存關(guān)系分布，其中折線圖是依存關(guān)系的平均出現(xiàn)次數(shù)。

圖6　中英文新聞部分篇章依存關(guān)系分布

在新聞標(biāo)注中，中文新聞中一般性背景介紹的bg-general關(guān)系使用頻率比英文新聞高；而英文的elaboration關(guān)系使用得較多，其中比例上更側(cè)重于elab-addition，中文的elab-addition和elab-aspect比例較為均勻，也就是說在對(duì)核心的闡述方面，英文更傾向于深入說明，中文則更傾向于泛泛說明。對(duì)整個(gè)篇章來說，英文新聞的核心與附屬單元之間聯(lián)系相對(duì)更緊密。另外中英文新聞中出現(xiàn)了較多的attribution關(guān)系，對(duì)此我們?cè)跇?biāo)注過程中也有直觀感受，新聞常常會(huì)引用或者轉(zhuǎn)述權(quán)威的分析、看法或者報(bào)道。

盡管使用頻率有區(qū)別，但可以看到不管中文還是英文，其整體的篇章結(jié)構(gòu)還是以bg-general—attribution—elaboration這樣的結(jié)構(gòu)為主。

4.2　英文科技文獻(xiàn)摘要標(biāo)注

英文論文摘要包括ACL2014的50篇和Emnlp2014的40篇，共計(jì)12 300個(gè)單詞，平均每個(gè)文檔的長(zhǎng)度約為130個(gè)單詞。

圖7　中英文科技文獻(xiàn)篇章依存關(guān)系分布

圖7給出了中英文科技文獻(xiàn)篇章依存關(guān)系的分布情況，其中折線圖是依存關(guān)系的平均出現(xiàn)次數(shù)?？梢钥吹竭@些標(biāo)簽的使用情況基本相同，說明英文科技文獻(xiàn)摘要在寫作上基本有比較統(tǒng)一的規(guī)范。其中三個(gè)背景關(guān)系使用比較平均，還可以看到大量的elab-addition關(guān)系，用于說明其算法或是方案。evaluation關(guān)系用于標(biāo)示出摘要的評(píng)測(cè)部分，這些依存關(guān)系的使用情況也符合論文摘要的寫作目的和要求。

4.3　新聞與科技文獻(xiàn)摘要對(duì)比

綜合考慮新聞和科技文獻(xiàn)摘要的依存關(guān)系出現(xiàn)頻率可以發(fā)現(xiàn)一些明顯的區(qū)別，圖8是所有科技文獻(xiàn)摘要和中英文新聞中依存關(guān)系平均出現(xiàn)次數(shù)的對(duì)比。

首先是新聞中出現(xiàn)的attribution要遠(yuǎn)多于論文摘要，正如之前提到的，一篇新聞中常有多次轉(zhuǎn)述和引用，而論文摘要的attribution多數(shù)情況下只會(huì)在evaluation部分出現(xiàn)一次。在科技文獻(xiàn)中background關(guān)系的使用更為豐富，為了某種目的提出全新的方法，則用bg-goal關(guān)系；和舊方法進(jìn)行比較，則用bg-compare關(guān)系，而新聞中的背景內(nèi)容相對(duì)單一，主要采用bg-general關(guān)系，目的或比較的背景信息較少。我們還可以看到英文論文摘要和英文新聞的elaboration關(guān)系出現(xiàn)頻率相當(dāng)一致，而與在中文新聞中的使用存在區(qū)別，這意味著該關(guān)系的使用差別并非文體原因而是語言原因。大量的elab-addition表示解釋或說明一個(gè)話題，而英文又相當(dāng)依賴其從句結(jié)構(gòu)。論文摘要與新聞的第一個(gè)顯著區(qū)別表現(xiàn)在enablement和evaluation關(guān)系的頻率上，科技文獻(xiàn)摘要中告訴讀者某項(xiàng)措施、某種方案的采用，其目的是什么，而之后基本也一定會(huì)對(duì)文獻(xiàn)提出的方法進(jìn)行一個(gè)評(píng)價(jià)或是評(píng)測(cè)，因此科技文獻(xiàn)中對(duì)于enablement和evaluation這兩種關(guān)系的使用更為頻繁。

圖8　新聞與論文摘要部分篇章依存關(guān)系分布

綜合來說，英文科技文獻(xiàn)摘要內(nèi)容更豐富，邏輯性也比新聞更好，基本上有一個(gè)結(jié)構(gòu)bg-goal/bg-compare—(elaboration—enablement)—evaluation，即大致分成三個(gè)部分： 背景，說明和評(píng)測(cè)。結(jié)合4.1節(jié)對(duì)新聞的分析來看的話，英文科技文獻(xiàn)摘要更傾向于“線性”敘述，即圍繞說明部分，說清其前因(背景)和后果(評(píng)測(cè))，中文新聞則傾向于敘述事件所涉及的多個(gè)方面。

5　結(jié)語和未來工作

本文建立了一個(gè)小規(guī)模的中英文篇章依存樹庫(kù)，并針對(duì)標(biāo)注過程中遇到的困難進(jìn)行了分析研究，給出了解決方案。其中對(duì)于多核心關(guān)系在篇章依存樹中表示的問題，設(shè)立了依存關(guān)系選擇的規(guī)范，采用了“自頂向下”與“自底向上”相結(jié)合的標(biāo)注方法，研究了層次結(jié)構(gòu)信息損失和非投射結(jié)構(gòu)，對(duì)篇章單元的錯(cuò)誤劃分進(jìn)行了人工修正與校對(duì)，并提高了單人標(biāo)注語料的一致性。同時(shí)通過統(tǒng)計(jì)已構(gòu)建的中英文篇章依存樹庫(kù)中的關(guān)系分布，簡(jiǎn)單分析中英文在科技文獻(xiàn)摘要和新聞兩個(gè)領(lǐng)域上的篇章現(xiàn)象

本文的探索，為未來篇章依存關(guān)系分析與標(biāo)記的研究，指出了一些可供研究或改進(jìn)的方向，其中包括： (1) 擴(kuò)充語料庫(kù)的篇章數(shù)及篇章平均字?jǐn)?shù)?，F(xiàn)有的語料庫(kù)規(guī)模較小，得到的結(jié)果在統(tǒng)計(jì)學(xué)視角下意義有限。(2) 擴(kuò)充語料庫(kù)的種類。標(biāo)注除新聞外的其他語料類型，例如書信、小說、廣告、劇本等。(3)研究如何解決篇章依存樹略簡(jiǎn)化的層次結(jié)構(gòu)帶來的層次結(jié)構(gòu)信息損失。(4) 增強(qiáng)標(biāo)注的一致性。標(biāo)注數(shù)據(jù)的人員由一人改為兩人或多人，相互對(duì)照與校對(duì)，提高標(biāo)注的一致性與準(zhǔn)確率。

[1]Louis A, Joshi A, Nenkova A. Discourse indicators for content selection in summarization[C]//Proceedings of SIGDIAL 2010:the 11th Annual Meeting of the Special Interest Group on Discourse and Dialogue. Tokyo, Japan: Association for Computational Linguistics, 2010： 147-156.

[2]Verberne S, Boves L, Oostdijk N, et al. Discourse-based answering of why-questions[J]. Traitement Automatique des Langues, Discours et document: traitements automatiques, 2007, 47(2): 21-41.

[3]Webber B, Stone M, Joshi A, et al. Anaphora and discourse structure[J]. Computational Linguistics, 2003, 29(4): 545-587.

[4]Prasad R, Dinesh N, Lee A, et al. The Penn Discourse TreeBank 2.0[C]//Proceedings of the International Conference on Language Resources & Evaluation.Marrakech, Morocco:LREC,2008: 2961-2968

[5]Miltsakaki E, Prasad R, Joshi A K, et al. The Penn Discourse TreeBank[C]//Proceedings of the International Conference on Language Resources & Evaluation. Lisbon,Portugal:LREC,2004.

[6]Carlson L, Marcu D, Okurowski M. Building a discourse-tagged corpus in the framework of rhetorical structure theory[J]. Sigdial Workshop on Discourse & Dialogue, 2001, 18(18):1-10.

[7]Mann W C, Thompson S A. Rhetorical structure theory: Toward a functional theory of text organization[J]. Text-Interdisciplinary Journal for the Study of Discourse, 1988, 8(3): 243-281.

[8]張牧宇, 秦兵, 劉挺. 中文篇章級(jí)關(guān)系體系及類型標(biāo)注[J]. 中文信息學(xué)報(bào), 2014, 28(2): 28-36.

[9]Li Y, Feng W, Kong F, et al. Building Chinese discourse corpus with connective-driven dependency tree structure[C]//Proceedings of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. Doha, Qatar:EMNLP,2014: 2105-2114.

[10]Li S, Wang L, Cao Z, et al. Text-level discourse dependency parsing[C]//Proceedings of the 52nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics(Volume 1: Long Papers). Baltimore, USA: Association for Computational Linguistics, 2014: 25-35.

[11]Polanyi L. A formal model of the structure of discourse[J]. Journal of Pragmatics, 1988, 12(5): 601-638.

[12]Grosz B J, Sidner C L. Attention, intentions, and the structure of discourse[J]. Computational Linguistics, 1986, 12(3): 175-204.

[13]屈承熹. 漢語篇章語法[M]. 潘文國(guó),譯. 北京: 北京語言大學(xué)出版社, 2006: 248-249.

[14]趙元任. 漢語口語語法[M]. 呂叔湘,譯. 北京: 商務(wù)印書館, 1979: 45-47.

[15]楊曉宇. 句子的表達(dá)重心及其與相關(guān)概念的關(guān)聯(lián)[J]. 寧夏大學(xué)學(xué)報(bào)(人文社會(huì)科學(xué)版), 2015, 37(4): 8-13.