周 慧,徐名海,許曉東

(南京郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院,江蘇 南京 210003)

0 引 言

中文分詞是在中文領(lǐng)域中處理自然語言[1](Natural Language Processing， NLP)過程最為基礎(chǔ)的一步，是為進(jìn)一步進(jìn)行詞性標(biāo)注、機(jī)器翻譯、信息檢索的基礎(chǔ)。但是中文的語言體系相對復(fù)雜，詞與詞之間的界限不夠清晰，存在一詞多義、未登錄詞、語句歧義的現(xiàn)象，只有結(jié)合上下文信息以及語境才能夠準(zhǔn)確地進(jìn)行分詞。通過中文分詞模型能夠較好地解決歧義問題，提高信息檢索、機(jī)器翻譯等工作搜索和翻譯結(jié)果的準(zhǔn)確性，從而提高人們的工作效率。

1 相關(guān)工作

自然語言作為人類最重要的交際工具，是人類進(jìn)行溝通交流的最主要表達(dá)方式。隨著計算機(jī)科學(xué)的深入發(fā)展，計算機(jī)已經(jīng)深入各個領(lǐng)域，如何使人與計算機(jī)之間用自然語言進(jìn)行更直觀、更有效的通信成為一個重要的問題，于是誕生了自然語言處理。自然語言處理應(yīng)用在各個領(lǐng)域，而在進(jìn)行中文的語言處理中，第一步就是要對中文文本進(jìn)行分詞處理，中文分詞主要有3種方式：基于自然語言規(guī)則的處理方式、基于概率統(tǒng)計模型的處理方式和基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型的處理方式。

國內(nèi)學(xué)者對如何進(jìn)行中文分詞以及如何提高分詞結(jié)果的準(zhǔn)確率進(jìn)行研究。在基于自然語言規(guī)則處理中文分詞的方法中，主要有正向最大匹配算法[2]、逆向最大匹配算法[3]、雙向最大匹配算法[4-5]等。其中，張玉茹[6]針對中文分詞算法之最大匹配算法進(jìn)行研究，詳細(xì)分析用該算法的長詞優(yōu)先原則進(jìn)行分詞切分，分析最大匹配算法的分類和用最簡單的例子闡明算法思想。在基于統(tǒng)計的中文分詞方法中，Xue[3]首先提出將語料標(biāo)注為(B，M，E，S)的四標(biāo)注集，并基于最大熵(Maximum Entropy， ME)模型實(shí)現(xiàn)了中文分詞。王威[7]采用條件隨機(jī)場(Conditional Random Field， CRF)作為分詞模型，通過對中文分詞預(yù)處理和中文分詞算法的分析，提出了一種復(fù)合詞位標(biāo)記集合來使模型在引入少量參數(shù)的前提下，能夠在分詞的同時更好地識別出語句中的命名實(shí)體。此外有人提出將基于規(guī)則的分詞方法與基于統(tǒng)計的分詞方法進(jìn)行結(jié)合，楊貴軍等人[8]提出了一種基于最大匹配算法的似然導(dǎo)向中文分詞方法，在分詞階段將訓(xùn)練數(shù)據(jù)的統(tǒng)計信息融入到基于規(guī)則的最大分詞算法中，通過最大似然原理確定最優(yōu)分詞模型并提高分詞準(zhǔn)確率。以上提出的中文分詞方法是基于規(guī)則和傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)的算法模型，這些模型都受到一定的限制，基于規(guī)則的匹配算法受到詞典的不靈活特性的限制，只有出現(xiàn)在詞典中的詞才能匹配，對于未出現(xiàn)過的詞即未登錄詞則受到限制；而對于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，對于模型的訓(xùn)練是基于人為設(shè)置的特征，針對的場景不夠全面，不具有廣泛而全面的適用性。

隨著人工智能的深入研究，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐漸成為研究的主要方向，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可從原始數(shù)據(jù)中自動提取深層次抽象特征的優(yōu)勢，避免了人工設(shè)計特征的復(fù)雜性，在語音識別[9]、情感識別[10]、計算機(jī)視覺[11]等領(lǐng)域取得了顯著的效果。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以自動學(xué)習(xí)特征，避免了傳統(tǒng)的特征工程。在NLP任務(wù)中，深度學(xué)習(xí)也展現(xiàn)出特有的優(yōu)勢[12]。Bengio等人[13]提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變種的概率語言模型。之后，Collebert等人[14]將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到自然語言處理中。Zheng等人[15]首先將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入到中文分詞領(lǐng)域，并利用感知器算法加速訓(xùn)練的過程。Pei等人[16]在文獻(xiàn)[15]的基礎(chǔ)上，利用標(biāo)簽嵌入和基于張量的轉(zhuǎn)換，提出了名為MMTNN的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[17-18]的方法用于中文分詞任務(wù)。Chen等人[19]首次在門循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Gated Recurrent Neural Network， GRNN)網(wǎng)絡(luò)模型基礎(chǔ)上改進(jìn)了記憶單元的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Long Short-Term Model， LSTM)模型用于中文分詞，利用門單元實(shí)現(xiàn)了對歷史信息的選擇，解決了長距離信息依賴的問題。例如，刁琦[20]基于LSTM模型并采用六詞位標(biāo)注集進(jìn)行中文分詞，論文結(jié)果表明LSTM能夠有效解決梯度爆炸和數(shù)據(jù)稀疏的問題。2016年，Yao等人[21]提出采用雙向的LSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory, BILSTM)模型進(jìn)行中文分詞，從過去和未來2個方向獲取上下文的信息，提高分詞效果。由于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型較為復(fù)雜，存在訓(xùn)練和預(yù)測時間長的問題，為了解決這些問題，采取了門限循環(huán)單元(Gated Recurrent unit, GRU)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中文分詞方法。GRU模型和LSTM模型都是RNN的變體，相對于LSTM的3個門，GRU模型只有3個門控制單元，模型更加簡單，從而運(yùn)行時間效率更高。Jozefowicz等人[22]對比了GRU和LSTM模型，發(fā)現(xiàn)GRU與LSTM的分詞方法也具有相似的分詞效果，準(zhǔn)確率相差不大，但是GRU的運(yùn)行速度相對于LSTM更快。因此，GRU模型被越來越多地應(yīng)用在自然語言處理領(lǐng)域中。例如，李雪蓮等人[23]提出基于GRU的中文分詞方法，繼承了LSTM模型可自動學(xué)習(xí)、克服長距離信息依賴的優(yōu)點(diǎn)，還提高了分詞速率。車金立等人[24]在此基礎(chǔ)上提出了一種改進(jìn)的雙向門限循環(huán)單元條件隨機(jī)場(BIGRU-CRF)模型，通過雙向門限循環(huán)單元有效利用上下文信息，而且可以通過條件隨機(jī)場層聯(lián)合考慮相鄰標(biāo)簽間的相關(guān)性，考慮全局最優(yōu)的標(biāo)記結(jié)果。但是，這里只考慮了GRU輸出層相鄰標(biāo)簽的相關(guān)性，沒有考慮輸入和輸出之間的相關(guān)性的重要性。此外，黃丹丹等人[25]提出將Attention機(jī)制與BILSTM-CRF模型結(jié)合，在BILSTM-CRF中文分詞的模型中融合Attention機(jī)制，通過注意機(jī)制計算BILSTM模型的輸入和輸出之間的相關(guān)性的重要性，并根據(jù)重要程度獲得文本的整體特征。但是，BILSTM-CRF的運(yùn)行時間相對較長，所以在接下來的研究中可以考慮提高分詞的運(yùn)行速度。

LSTM在中文分詞中已經(jīng)取得了較大的進(jìn)展，分詞效率也比較高，GRU與LSTM的分詞方法也具有相似的分詞效果，但是GRU的運(yùn)行速度相對于LSTM更快。為了在不影響中文分詞的準(zhǔn)確率的條件下，進(jìn)一步提高中文分詞的速度，本文將基于BIGRU-CRF模型，提出了將BIGRU-CRF模型與Attention機(jī)制結(jié)合的中文分詞算法，BIGRU能夠充分利用上下文的信息，CRF能夠使用標(biāo)簽信息，Attention機(jī)制能夠充分考慮不同字對輸出結(jié)果的影響程度，綜合利用多種信息。利用改進(jìn)的Attention-BIGRU-CRF模型，在MSRA corpus和人民日報2014公開數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

2 應(yīng)用場景

中文分詞一般應(yīng)用在自然語言處理的過程中，比如場景1：用戶通過在醫(yī)院的問診平臺描述自己的癥狀，問診平臺根據(jù)用戶癥狀輸出可以就診的科室。問診平臺將輸入的中文文本，首先進(jìn)行中文分詞，將句子劃分成一個個的詞語，再通過這些詞進(jìn)行判斷，獲得就診科室的相應(yīng)信息。場景2：當(dāng)用戶想要通過搜索引擎[26]獲取搜索結(jié)果，先要在對話框中輸入請求，搜索引擎第一步將文本進(jìn)行分詞，提取請求中的關(guān)鍵字，再進(jìn)行搜索。場景3：目前市面上比較廣泛應(yīng)用的智能音箱[27](如蘋果的Siri、百度的小愛同學(xué)等)通過接收語音的方式，獲取語音后，將其進(jìn)行語音識別轉(zhuǎn)換成自然語言文本，然后再對中文文本進(jìn)行處理。根據(jù)以上的應(yīng)用場景，本文通過圖1來表示中文分詞的功能。

圖1 一般應(yīng)用場景

結(jié)合以上描述和圖1可知，中文分詞就是將一個中文文本劃分成一個個的詞語，再對這些詞語進(jìn)行關(guān)鍵詞的提取或者分類，從而實(shí)現(xiàn)搜索引擎、語音識別、機(jī)器翻譯等操作。

需求分析：將中文文本(文檔、句子等)劃分成一個個的字，通過中文分詞模型，得到讓每個字獲取到位置標(biāo)簽的概率。

3 基于Attention-BIGRU-CRF的中文分詞建模

中文分詞可以看成字的序列標(biāo)注問題，將分詞過程轉(zhuǎn)化為每個字在序列中標(biāo)注的過程。在中文文本中，由于一個詞語中每個字在文本中都占一個確定的詞位，因此可以將分詞過程視為學(xué)習(xí)這個字的詞位信息的機(jī)器學(xué)習(xí)的過程。本文主要采用四詞位標(biāo)注信息(B、M、E、S)，當(dāng)該字出現(xiàn)在單詞的第一位時用詞位B(Begin)表示，中間位置用詞位M(Middle)表示，詞的末尾用E(End)表示，獨(dú)立的字用詞位S(Single)，最后根據(jù)CRF最后輸出的概率大小來判斷詞位標(biāo)簽。

3.1 現(xiàn)有的分詞方法分析

目前，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法在中文分詞方法中表現(xiàn)十分優(yōu)越，有利于提高分詞結(jié)果的準(zhǔn)確率。目前常用在中文分詞領(lǐng)域的方法如表1所示。

表1 傳統(tǒng)中文分詞方法優(yōu)缺點(diǎn)

由表1可知，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自動學(xué)習(xí)、克服長距離信息依賴的優(yōu)點(diǎn)，還提高了分詞效率。但引入attention機(jī)制后，運(yùn)行速率會降低，為了從分詞效率和分詞速率2個方面考慮，對Attention-BILSTM-CRF模型進(jìn)行改進(jìn)。

3.2 基于Attention-BIGRU-CRF模型的中文分詞方法

根據(jù)以上現(xiàn)有處理中文分詞模型的分析，可以得出2個結(jié)論：1)GRU模型的參數(shù)比LSTM模型參數(shù)少，分詞速度快；2)引入attention模型能夠提高模型分詞結(jié)果的準(zhǔn)確率。

3.2.1 驗(yàn)證GRU模型的參數(shù)比LSTM參數(shù)少

LSTM模型的原理：LSTM是RNN模型的一種變體，通過門控機(jī)制來控制信息傳遞的路徑。通過遺忘門f、輸入門i、輸出門o分別來控制上一個時刻的內(nèi)部狀態(tài)需要遺忘多少信息，控制當(dāng)前時刻的候選狀態(tài)保存多少信息，以及控制當(dāng)前時刻內(nèi)部狀態(tài)有多少信息要輸出給隱藏狀態(tài)h。LSTM網(wǎng)絡(luò)的單元結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 LSTM網(wǎng)絡(luò)單元結(jié)構(gòu)

圖2中x=(x1,x2,…,xn)為輸入數(shù)據(jù)，h=(h1,h2,…,hn)是LSTM單元的輸出，LSTM網(wǎng)絡(luò)單元的計算公式如下：

ft=σ(Wf·[ht-1,xt]+bf)

it=σ(Wi·[ht-1,xt]+bi)

ot=σ(Wo·[ht-1,xt]+bo)

ht=ot⊙g(ct)

GRU模型的原理：GRU模型是RNN模型的一種，GRU和LSTM相似，也是用門控機(jī)制控制輸入、記憶等信息而在當(dāng)前時間做出預(yù)測。也可以解決RNN網(wǎng)絡(luò)中的長期依賴問題，有效利用長距離的上下文信息。GRU網(wǎng)絡(luò)的單元結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 GRU網(wǎng)絡(luò)單元結(jié)構(gòu)

圖3中x=(x1,x2,…,xn)為輸入數(shù)據(jù)，h=(h1,h2,…,hn)是GRU單元的輸出，GRU網(wǎng)絡(luò)單元的計算公式如下：

rt=σ(Wr·[ht-1,xt]+br)

zt=σ(Wz·[ht-1,xt]+bz)

根據(jù)上述的原理以及2個模型的公式可以得出GRU的參數(shù)少于LSTM的參數(shù)，訓(xùn)練和測試相同的文本，參數(shù)越少，計算速度越快，分詞時間則越短。

3.2.2 引入Attention機(jī)制的必要性

Attention機(jī)制就是從人腦的注意力機(jī)制演化來的，深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制從本質(zhì)上講和人類的選擇性視覺注意力機(jī)制類似，核心目標(biāo)也是從眾多信息中選擇出對當(dāng)前任務(wù)目標(biāo)更關(guān)鍵的信息。注意力是一種資源分配方案，將有限的計算資源用來處理更重要的信息，是解決信息超載問題的主要手段。

Attention機(jī)制是一種模擬人腦的注意力機(jī)制模型，可以看成一個組合函數(shù)，通過計算記憶力的概率分布，來突出某個關(guān)鍵輸入對輸出的影響。Attention機(jī)制如圖4所示。

圖4 Attention機(jī)制

本文引入Attention模型對BIGRU層的輸入與輸出之間的相關(guān)性進(jìn)行重要程度計算，根據(jù)重要程度獲取文本整體特征，以突出特定的字對于整個文本的重要程度。

3.3 融合Attention與BIGRU-CRF的中文分詞模型

BIGRU-CRF模型是將BIGRU網(wǎng)絡(luò)和CRF模型結(jié)合起來，即在BIGRU網(wǎng)絡(luò)的隱藏層后加一層CRF線性層。該模型通過雙向GRU結(jié)合上下文的特征，并且經(jīng)由CRF層有效地考慮句子前后的標(biāo)簽信息，提高標(biāo)簽預(yù)測的準(zhǔn)確率。Attention機(jī)制能夠考慮BIGRU層的前后輸入與當(dāng)前輸出之間的相關(guān)性，進(jìn)一步提高分詞的準(zhǔn)確率。

本文提出融合Attention與BIGRU-CRF的模型，模型如圖5所示。

圖5 Attention-BIGRU-CRF模型

由圖5可以得到在本文提出的Attention-BIGRU-CRF模型中，第1層是將原始文本序列進(jìn)行向量化，用一個固定長度的向量表示每一個字。文本向量化就是將自然語言表示的中文文本轉(zhuǎn)換成機(jī)器能讀懂的數(shù)字。這里的文本向量化采用分布式表示法，獲得每一個字對應(yīng)的向量[x1,x2,…,xj,…,xn]。第2層是BIGRU層，通過一個前向和一個后向的GRU模型對輸入的文本向量進(jìn)行處理，通過保留和去除上下文的信息，從而對當(dāng)前輸出字有一個較為準(zhǔn)確的預(yù)測。第3層是Attention層，Attention機(jī)制是獲取當(dāng)前的目標(biāo)字與輸入文本中的所有字的相似性概率值，即詞向量層的每一個輸入[x1,x2,…,xj,…,xn]與目標(biāo)向量xt之間的相關(guān)性。第4層是組合層，將BIGRU層的輸出與Attention層的輸出進(jìn)行組合，獲取信息更加充分的字特征。第5層是CRF層，將組合層獲取的值作為CRF的輸入，預(yù)測對應(yīng)字獲取的標(biāo)簽的概率。

本文將Attention機(jī)制放置在在BIGRU層和CRF層之間，用于計算BIGRU前后輸入hj與當(dāng)前輸入ht之間的相似性，根據(jù)相似性判斷輸入與輸出之間的相關(guān)性，得到注意力權(quán)重系數(shù)αtj，將得到的權(quán)重系數(shù)與BIGRU對應(yīng)輸出hj點(diǎn)乘，表示BIGRU前后輸入對當(dāng)前輸出的影響。注意力權(quán)重系數(shù)αtj計算方法如下：

用一個變量ut表示在t時刻對BIGRU的輸出經(jīng)過Attention機(jī)制處理，獲取權(quán)重系數(shù)的加權(quán)求和的值，即注意力值。

把經(jīng)過注意力機(jī)制的注意力值ut與BIGRU層的輸出ht重新組合成一個向量zt，這個新的向量表示既考慮字向量在通過BIGRU時前后字符的關(guān)系又考慮每個字對于整個句子的重要性，從而能夠更準(zhǔn)確地進(jìn)行分詞操作。

zt=[ut;ht]

接下來，把zt作為CRF的觀測序列，狀態(tài)序列在本文主要是用于表示輸出為標(biāo)簽B、M、E、S這4個狀態(tài)的概率。首先，對打分函數(shù)進(jìn)行定義：

其中，A表示轉(zhuǎn)移分?jǐn)?shù)矩陣，Ai,j表示從標(biāo)簽i轉(zhuǎn)移到標(biāo)簽j的分?jǐn)?shù)。Pn×k是前面幾層輸出的得分矩陣，n是該句話中漢字的個數(shù)，k為標(biāo)簽的個數(shù)，Pi,j表示第i個字被標(biāo)記為第j個標(biāo)簽的概率。

在訓(xùn)練過程中，要最大化正確標(biāo)簽序列的似然概率，具體如下：

其中，YX是指一個輸入序列的對應(yīng)的所有可能標(biāo)簽序列。在解碼時，利用動態(tài)規(guī)劃算法，如Viterbi算法，通過以下公式預(yù)測其最大得分的輸出序列為：

4 結(jié)果仿真

本文首先對語料庫進(jìn)行預(yù)處理，切分詞語的部分信息，不需要詞性標(biāo)注信息。隨后對原語料庫進(jìn)行讀取并標(biāo)注，將每個中文字符標(biāo)注為4種類型。分別為S(0)、B(1)、M(2)、E(3)，其中S代表單個字，B代表詞的第一個字，M代表詞的中間部分字，E代表詞的最后一個字。同時將語料庫進(jìn)行劃分，將90%作為訓(xùn)練集，10%作為測試集評估模型。

本文將比較Attention-BIGRU-CRF模型與BIGRU-CRF、BILSTM-CRF、Attention-BILSTM-CRF模型的分詞效果，以及比較測試相同的數(shù)據(jù)集下本文模型與Attention-BILSTM-CRF模型兩者的訓(xùn)練速率。

4.1 仿真平臺與參數(shù)設(shè)置

本文實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ突赑ython3.7和TensorFlow1.14版本，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采用MSRA corpus和人民日報2014公開數(shù)據(jù)集。MSRA corpus數(shù)據(jù)集參數(shù)設(shè)置如表2所示。

表2 參數(shù)設(shè)置

4.2 評價指標(biāo)

本文采用準(zhǔn)確率(Precision)、召回率(Recall)和F1測量值作為評估指標(biāo)，指標(biāo)的計算方式如下：

準(zhǔn)確率：P=正確分詞的個數(shù)/識別文本的詞語數(shù)

召回率：R=正確分詞的個數(shù)/文本中總詞語個數(shù)

F1值=2×P×R/(P+R)

準(zhǔn)確率和召回率是一般多用于信息檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的2個度量值，用來評價結(jié)果的質(zhì)量。在本文中，準(zhǔn)確率和召回率分別從不同角度表現(xiàn)了模型的分詞性能，兩者的指標(biāo)是負(fù)相關(guān)的，而F1值綜合考慮了兩者，所以模型的效果將優(yōu)先看F1值表現(xiàn)。

分詞速度主要是觀察不同模型分詞的用時，以KB/s為單位計算。

4.3 仿真結(jié)果分析

為了對本文提出的模型做出更加客觀的評價，本文分別對人民日報語料和MSRA語料進(jìn)行測評，具體實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表3和表4所示。對人民日報語料庫中進(jìn)行分詞速度的測試，結(jié)果如表5所示。

表3 人民日報語料測試結(jié)果

表4 MSRA語料測試結(jié)果

表5 分詞速率

根據(jù)圖6和圖7，首先比較BIGRU-CRF和Attention-BIGRU-CRF這兩者的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，后者的F1值在人民日報語料和MSRA語料庫上比前者分別高出2.08個百分點(diǎn)和2.05個百分點(diǎn)。由此可見，Attention能夠利用BIGRU網(wǎng)絡(luò)的輸入輸出相關(guān)性，提高分詞的效果。

圖6 人民日報語料測試結(jié)果對比

圖7 MSRA語料測試結(jié)果對比

此外，通過實(shí)驗(yàn)計算出人民日報語料測試集前50輪的F1值的更新時間，通過表5可以得知，Attention-BIGRU-CRF訓(xùn)練同樣的數(shù)據(jù)花費(fèi)的時間要少于Attention-BILSTM-CRF，由此可以說明Attention-BIGRU-CRF模型有更高的訓(xùn)練效率。

5 結(jié)束語

針對中文分詞的準(zhǔn)確率，本文在BIGRU-CRF的模型上，提出了一種Attention-BIGRU-CRF分詞模型，該模型不僅繼承了BIGRU模型可以同時利用雙向上下文的信息與相鄰標(biāo)簽間的相關(guān)性進(jìn)行分詞，還考慮到BIGRU層的輸入輸出之間的關(guān)系，從而進(jìn)一步提高分詞效率。通過該模型在人民日報和MSRA語料庫上進(jìn)行測試，結(jié)果表明Attention-BIGRU-CRF在分詞效率上優(yōu)于BIGRU-CRF，在訓(xùn)練效率上優(yōu)于Attention-BILSTM-CRF。說明本文的模型不僅在分詞效果上有優(yōu)越性，分詞的訓(xùn)練速率也具有優(yōu)越性。如今分詞效率已經(jīng)獲取了較大的進(jìn)步，但是仍然存在一些不足，可以考慮在詞向量層進(jìn)行改進(jìn)，利用BERT語言預(yù)處理模型來表征詞向量，能夠在詞向量層描述字符級、詞級、句子級甚至句間關(guān)系特征，進(jìn)一步提高分詞結(jié)果的準(zhǔn)確率。