13 Jan

【中文分词系列】 6. 基于全卷积网络的中文分词

之前已经写过用LSTM来做分词的方案了,今天再来一片用CNN的,准确来说是FCN,全卷积网络。其实这个模型的主要目的并非研究中文分词,而是练习tensorflow。从两年前就开始用Keras了,可以说对它比较熟了,也渐渐发现了它的一些不足,比如处理变长输入时不方便、加入自定义的约束比较困难等,所以干脆试试原生的tensorflow了,试了之后发现其实也不复杂。嗯,都是python,能有多复杂。本文就是练习一下如何用tensorflow处理不定长输入任务,以中文分词为例,并在最后加入了硬解码将深度学习与词典分词结合了起来

CNN

另外,就是关于FCN的。放到语言任务中看,(一维)卷积其实就是ngram模型,从这个角度来看其实CNN远比RNN来得自然,RNN好像就是为序列任务精心设计的,而CNN则是传统ngram模型的一个延伸。另外不管CNN和RNN都有权值共享,看上去只是为了降低运算量的一个折中选择,但事实上里边大有道理。CNN中的权值共享是平移不变性的必然结果,而不是仅仅是降低运算量的一个选择,试想一下,将一幅图像平移一点点,或者在一个句子前插入一个无意义的空格(导致后面所有字都向后平移了一位),这样应该给出一个相似甚至相同的结果,而这要求卷积必然是权值共享的,即权值不能跟位置有关系。

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29 Nov

轻便的深度学习分词系统:NNCWS v0.1

好吧,我也做了一回标题党...其实本文的分词系统是一个三层的神经网络模型,因此只是“浅度学习”,写深度学习是显得更有吸引力。NNCWS的意思是Neutral Network based Chinese Segment System,基于神经网络的中文分词系统,Python写的,目前完全公开,读者可以试用。

闲话多说

这个程序有什么特色?几乎没有!本文就是用神经网络结合字向量实现了一个ngrams形式(程序中使用了7-grams)的分词系统,没有像《【中文分词系列】 4. 基于双向LSTM的seq2seq字标注》那样使用了高端的模型,也没有像《【中文分词系列】 5. 基于语言模型的无监督分词》那样可以无监督训练,这里纯粹是一个有监督的简单模型,训练语料是2014年人民日报标注语料。

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12 Sep

【中文分词系列】 5. 基于语言模型的无监督分词

迄今为止,前四篇文章已经介绍了分词的若干思路,其中有基于最大概率的查词典方法、基于HMM或LSTM的字标注方法等。这些都是已有的研究方法了,笔者所做的就只是总结工作而已。查词典方法和字标注各有各的好处,我一直在想,能不能给出一种只需要大规模语料来训练的无监督分词模型呢?也就是说,怎么切分,应该是由语料来决定的,跟语言本身没关系。说白了,只要足够多语料,就可以告诉我们怎么分词。

看上去很完美,可是怎么做到呢?《2.基于切分的新词发现》中提供了一种思路,但是不够彻底。那里居于切分的新词发现方法确实可以看成一种无监督分词思路,它就是用一个简单的凝固度来判断某处该不该切分。但从分词的角度来看,这样的分词系统未免太过粗糙了。因此,我一直想着怎么提高这个精度,前期得到了一些有意义的结果,但都没有得到一个完整的理论。而最近正好把这个思路补全了。因为没有查找到类似的工作,所以这算是笔者在分词方面的一点原创工作了。

语言模型

首先简单谈一下语言模型。

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22 Aug

【中文分词系列】 4. 基于双向LSTM的seq2seq字标注

关于字标注法

上一篇文章谈到了分词的字标注法。要注意字标注法是很有潜力的,要不然它也不会在公开测试中取得最优的成绩了。在我看来,字标注法有效有两个主要的原因,第一个原因是它将分词问题变成了一个序列标注问题,而且这个标注是对齐的,也就是输入的字跟输出的标签是一一对应的,这在序列标注中是一个比较成熟的问题;第二个原因是这个标注法实际上已经是一个总结语义规律的过程,以4tag标注为为例,我们知道,“李”字是常用的姓氏,一半作为多字词(人名)的首字,即标记为b;而“想”由于“理想”之类的词语,也有比较高的比例标记为e,这样一来,要是“李想”两字放在一起时,即便原来词表没有“李想”一词,我们也能正确输出be,也就是识别出“李想”为一个词,也正是因为这个原因,即便是常被视为最不精确的HMM模型也能起到不错的效果。

关于标注,还有一个值得讨论的内容,就是标注的数目。常用的是4tag,事实上还有6tag和2tag,而标记分词结果最简单的方法应该是2tag,即标记“切分/不切分”就够了,但效果不好。为什么反而更多数目的tag效果更好呢?因为更多的tag实际上更全面概括了语义规律。比如,用4tag标注,我们能总结出哪些字单字成词、哪些字经常用作开头、哪些字用作末尾,但仅仅用2tag,就只能总结出哪些字经常用作开头,从归纳的角度来看,是不够全面的。但6tag跟4tag比较呢?我觉得不一定更好,6tag的意思是还要总结出哪些字作第二字、第三字,但这个总结角度是不是对的?我觉得,似乎并没有哪些字固定用于第二字或者第三字的,这个规律的总结性比首字和末字的规律弱多了(不过从新词发现的角度来看,6tag更容易发现长词。)。

双向LSTM

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19 Aug

【中文分词系列】 3. 字标注法与HMM模型

在这篇文章中,我们暂停查词典方法的介绍,转而介绍字标注的方法。前面已经提到过,字标注是通过给句子中每个字打上标签的思路来进行分词,比如之前提到过的,通过4标签来进行标注(single,单字成词;begin,多字词的开头;middle,三字以上词语的中间部分;end,多字词的结尾。均只取第一个字母。),这样,“为人民服务”就可以标注为“sbebe”了。4标注不是唯一的标注方式,类似地还有6标注,理论上来说,标注越多会越精细,理论上来说效果也越好,但标注太多也可能存在样本不足的问题,一般常用的就是4标注和6标注。

值得一提的是,这种通过给每个字打标签、进而将问题转化为序列到序列的学习,不仅仅是一种分词方法,还是一种解决大量自然语言问题的思路,比如命名实体识别等任务,同样可以用标注的方法来做。回到分词来,通过字标注法来进行分词的模型有隐马尔科夫模型(HMM)、最大熵模型(ME)、条件随机场模型(CRF),它们在精度上都是递增的,据说目前公开评测中分词效果最好的是4标注的CRF。然而,在本文中,我们要讲解的是最不精确的HMM。因为在我看来,它并非一个特定的模型,而是解决一大类问题的通用思想,一种简化问题的学问。

这一切,还得从概率模型谈起。

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17 Aug

【中文分词系列】 1. 基于AC自动机的快速分词

前言:这个暑假花了不少时间在中文分词和语言模型上面,碰了无数次壁,也得到了零星收获。打算写一个专题,分享一下心得体会。虽说是专题,但仅仅是一些笔记式的集合,并非系统的教程,请读者见谅。

中文分词

关于中文分词的介绍和重要性,我就不多说了,matrix67这里有一篇关于分词和分词算法很清晰的介绍,值得一读。在文本挖掘中,虽然已经有不少文章探索了不分词的处理方法,如本博客的《文本情感分类(三):分词 OR 不分词》,但在一般场合都会将分词作为文本挖掘的第一步,因此,一个有效的分词算法是很重要的。当然,中文分词作为第一步,已经被探索很久了,目前做的很多工作,都是总结性质的,最多是微弱的改进,并不会有很大的变化了。

目前中文分词主要有两种思路:查词典字标注。首先,查词典的方法有:机械的最大匹配法、最少词数法,以及基于有向无环图的最大概率组合,还有基于语言模型的最大概率组合,等等。查词典的方法简单高效(得益于动态规划的思想),尤其是结合了语言模型的最大概率法,能够很好地解决歧义问题,但对于中文分词一大难度——未登录词(中文分词有两大难度:歧义和未登录词),则无法解决;为此,人们也提出了基于字标注的思路,所谓字标注,就是通过几个标记(比如4标注的是:single,单字成词;begin,多字词的开头;middle,三字以上词语的中间部分;end,多字词的结尾),把句子的正确分词法表示出来。这是一个序列(输入句子)到序列(标记序列)的过程,能够较好地解决未登录词的问题,但速度较慢,而且对于已经有了完备词典的场景下,字标注的分词效果可能也不如查词典方法。总之,各有优缺点(似乎是废话~),实际使用可能会结合两者,像结巴分词,用的是有向无环图的最大概率组合,而对于连续的单字,则使用字标注的HMM模型来识别。

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