中文词语分析一体化系统-pku.ppt.ppt

张华平 刘 群 zhanghp@software.ict.ac.cn 中科院计算技术研究所 2002-5-28 纲要 问题背景与难点分析 主要研究方法与相关系统 我们的研究思路—基于多层HMM的一体化方法 基于N-最短路径的词语粗分 基于角色标注的未登录词识别 计算所中文词语一体化分析系统ICTCLAS 结论 问题背景与难点分析 问题背景 问题背景与难点分析 II 分词的必要性 问题背景与难点分析 III 中文词语分析的主要难点 歧义 交叉歧义(86%): 结合成分子时 组合歧义(14%): 这个人手上有痣； 我们缺人手 全局歧义与局部歧义: 乒乓球拍/卖/完了； 乒乓球/拍卖/完了； 我很/难过 问题背景与难点分析 IV 未登录词问题 干扰作用 克林顿对内塔尼亚胡说 龚学平等领导 最终识别 多样性 复杂性 上下文干扰 主要研究方法与相关系统 当前主要的研究方法 基于规则的方法 最大匹配法（Maximum Matching）正向、逆向、双向 最优路径（+词频选择）法（最少分词法） 基于统计的方法 (N元语法，HMM) 基于规则和基于统计相结合 其他的一些方法 (压缩，自监督，基于转移的错误驱动方法等) 主要研究方法与相关系统II 当前主要的中文词语分析系统 哈工大统计分词系统 自动化所三元统计模型 清华大学SEGTAG系统 词典中的每一个重要的词都加上了切分标志 无条件切出qk类词；完全切分ck类词；其他无交叉歧义的切之，否则全切分。 动态规划和全切分有哪些信誉好的足球投注网站+叶子评价 主要研究方法与相关系统III Microsoft Research多国语言处理平台NLPWin中的中文词语分析词系统 双向的Chart Parsing，使用了语法规则并以概率模型作导向 切词-句法分析一体化 北大计算语言所分词和词类标注系统 分词和词类标注结合起来 基于规则的标注排歧与基于语料库统计模型的排歧结合 处理过程包括了自动切分和初始词性标记、切分歧义字段识别、组词和标注预处理、词性标记排歧、切分和词性标注后处理 主要研究方法与相关系统IV 现有方法的一些潜在不足(待探讨)： 规则与统计的结合，更大意义上是一种组合，两种处理出现在系统中相对独立的两个不同阶段。 排歧、识别未登录词更多的是利用规则，难以量化。即使量化，也很难和普通词实现真正量值上的比较。 歧义字段、未登录词作为特殊情况处理，后期处理中没有与普通词统一。 没有相对统一的处理模型和评估体系。 最终导致：准确率、召回率在开放测试的条件下并不像宣称的那样理想，尤其是在未登录词、歧义字段存在的情况里。 我们的研究思路—基于多层HMM的一体化方法 目标： 分词、词性标注的一体化；未登录词与普通词处理的一体化；评估体系一体化。 基本思想： 采取HMM模型，建立切分词图。词语粗分阶段，先得出N个概率最大的切分结果。然后，利用角色标注方法识别未登录词，并计算其概率，将未登录词加入到切分词图中，之后视它为普通词处理，最终进行动态规划优选出N个最大概率切分标注结果。 基于多层HMM的一体化方法II 基于多层HMM的一体化方法III 利用隐马模型展开P(T)P(W|T),并引入共现概率 P((W,T)|C) =ΠP(ti|ti-1)P(wi|ti).…………………………….(1) P*(W,T)=lnP(W,T) =ln Π P(wi|ti) =Σ ln P(ti|ti-1) + Σ ln P(wi|ti) …………………….(2) ∴ 评价函数或者决策函数如下： (W,T)*= [Σ ln P(ti|ti-1) + Σ ln P(wi|ti)] 基于多层HMM的一体化方法IV 一体化需要解决的主要问题 排歧问题 未登录词的概率问题P(wi|ti) P(张华平|nr)? P(奥斯特罗夫斯基|nr)? P(大石头村|ns)? 基于N-最短路径的词语粗分 基本思想 根据词典，建立字串词语切分有向无环图。每个词对应图中的一条有向边，并赋给相应的边长（权值）。然后针对该切分图，在起点到终点的所有路径中，求出长度值按严格升序排列（任何两个不同位置上的值一定不等，下同）依次为第1， 第2，…，第i，…，第N的路径集合作为相应的粗分结果集。如果两条或两条以上路径长度相等，那么他们的长度并列第i，都要列入粗分结果集，而且不影响其他路径的排列序号，最后的粗分结果集合大小大于或等于N。 基于N-最短路径的词语粗分II 出发点 实际上是最短路径方法和全切分的有机结合。一方面避免了最短路径分词方法大量舍弃正确结果的可能，另一方面又大大解决了