简单感知器实现中文词性标注

简单感知器实现中文词性标注

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感知器算法

感知器可以认为是一个内置权重 weight 的分类器，对于输入特征 features ，输—出 h(features)=weightT ˙feature 。

感知器对输入是否属于这个类别估计的输出 predict(features)=h(features) 。

那么感知器一般用于二分类，对于中文词性划分这个多分类问题，可以准备多个感知器组成一层神经网络:
tag∗=arg maxtag{htag(features)} 为神经网络判断的类别输出。

神经网络整体输出为 predictTag(features)=arg maxtagpredicttag(features) 。

然后对于一个训练样本 [features, tag] ，如果对于神经网络 predictTag(features) 正确，则不做处理，否则对于神经网络中的正确和错误标签的感知器 weight 做出相应调整。迭代一定轮此后认为训练结束。

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抽特征

对于句子中的第 i 个位置，可以抽出的特征有 word[i]，word[i−1]，word[i+1]，tag[i−1] （如果对应的位置越界了，则用BEGIN, END等符号代替特征）等等，或者再增加窗口长度，增加额外的特征。

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训练算法

1.构造初始网络

根据读入的训练数据，构造初始神经网络，可以简单地把权重设置为特征出现的次数。

2.迭代训练

我的迭代训练算法完整实现如下。

def trainNet():
    for turn in range(ITER_ROUNDS):
        correct = 0
        total = 0
        for i in range(record.size):
            tagPredict = predictTag(record.features[i])
            tagTruth = record.tag[i]
            total += 1
            if tagPredict != tagTruth:
                net[tagPredict].upgrade(record.features[i], -1 * LEARNING_RATE)
                net[tagTruth].upgrade(record.features[i], 1 * LEARNING_RATE)
            else:
                correct += 1
        print('iter_round = %3d, Accuracy in train set = %.5f' % (turn + 1, correct / total))

而upgrade()算法为感知器的调整算法，实现如下

    def upgrade(self, features, value):
        for feature in features:
            if feature in self.weight:
                self.weight[feature] += value

3.预测词性

预测词性可以把以 tag∗=arg maxtag{htag(features)} 为神经网络判断的类别输出。

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训练结果

训练集上多个迭代轮次的神经网络正确率和测试集上的正确率如下:

(训练集,测试集)\迭代轮次	1	5	10	15	20	50	正确率
(100,10)	0.58918	0.89692	0.96327	0.98564	0.99274	-	0.72261
(1000,20)	0.57000	0.84265	0.91559	0.94379	0.96139	0.98792	0.82908
(10000,50)	0.57042	0.82151	0.88852	-	-	-	-

事实上，这个简单感知器可能特征抽的不仔细，而且也没有平均感知器处理。所以效果还不好，还需要优化。

另外，我似乎对平均感知器有理解上的误解，我写的平均感知器似乎没有效果，改天学习一下平均感知器。