自然语言处理系列十二》中文分词》机器学习统计分词

注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】

文章目录

  • 自然语言处理系列十二
    • 中文分词
      • 机器学习统计分词
  • 总结

自然语言处理系列十二

中文分词

中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。我们知道,在英文的行文中,单词之间是以空格作为自然分界符的,而中文的词没有一个形式上的分界符,虽然英文也同样存在短语的划分问题,不过在词这一层上,中文比英文要复杂得多、困难得多。

机器学习统计分词

因为大规模语料的建立,统计机器学习方法的研究与发展,基于统计的中文分词成为主流。我们从主要思想、步骤、和语言模型几个方面详细讲解。

  1. 主要思想
    基于统计的分词算法的主要核心是词是稳定的组合,因此在上下文中,相邻的字同时出现的次数越多,就越有可能构成一个词。因此字与字相邻出现的概率或频率能较好地反映成词的可信度。可以对训练文本中相邻出现的各个字的组合的频度进行统计,计算它们之间的互现信息。互现信息体现了汉字之间结合关系的紧密程度。当紧密程度高于某一个阈值时,便可以认为此字组可能构成了一个词。该方法又称为无字典分词。
  2. 步骤
    建立统计语言模型。
    对句子进行单词划分,然后对划分结果进行概率统计,获得概率最大的分词方式。这里就用到了统计学习方法,如隐含马尔可夫(HMM)、条件随机场(CRF)等。
  3. 语言模型
    1)统计语言模型
    统计语言模型是自然语言处理的基础,被广泛应用于机器翻译、语音识别、印刷体或手写体识别、拼音纠错、汉字输入和文献查询等。
    2)模型原型
    语言的数学本质就是说话者将一串信息在头脑中做了一次编码,编码的结果是一串文字,而如果接受的人懂得这门语言,他就可以用这门语言的解码方式获得说话人想表达的信息。那么不免想到将编码规则教给计算机,这就是基于规则的自然语言处理。但是事实证明基于规则行不通,因为巨大的文法规则和语言的歧义性难以解决。所以出现了基于统计的自然语言处理(NLP)。基于统计的NLP的核心模型是通信系统加隐含马尔可夫模型。
    看一个句子是否合理,就看它的合理性有多少,就是它出现的概率大小:
    假定句子 S(W1,W2,…,Wn) Wi 代表词
    其概率为 P(S) = P(W1,W2,…,Wn)
    根据条件概率公式,每个词出现的概率等于之前每个词出现的条件概率相乘,于是
    P(W1,W2,…,Wn) = P(W1) · P(W1 | W2) · P(W3 | W1,W2) ··· P(Wn | W1,W2,…Wn-1)
    但是这样计算量太大,句子越长越麻烦,因此Andrey Markov 提出了一种偷懒的方法,即马尔可夫假设:假设任意一个词出现的概率只与它前面的一个词有关。
    因此 P(S) = P(W1) · P(W1 | W2) · P(W3 | W2) ··· P(Wn | Wn-1)
    这就是二元模型(Bigram Model), 相应的,高阶语言模型即任意一个词 Wi 出现的概率只与它前面的 i-1 个词有关。元数越高越准确,但相应越复杂,越难实现,我们一般使用三元模型就够了。
    那么如何计算这个概率呢,这就是统计语言模型的核心统计了,实际上是做了近似处理,即在统计量足够大的情况下:
    因为 P(Wi | Wi-1) = P(Wi-1,Wi) / P(Wi-1) = 联合概率 / 边缘概率
    =两个词一起出现的次数 / 单个词出现的次数
    3)零概率问题
    统计中可能出现没有统计到某个词(边缘概率为0)或者某两个词在一起的情况只出现了一次(联合概率为1)的情况,就会导致十分绝对的概率出现,模型就不可靠。直接的解决方法是增加统计的数据量,但是数据不够时。需要使用一个重新计算概率的公式,就是古德-图灵估计(Good-Turing Estimate)
    古德-图灵估计(Good-Turing Estimate)
    其原理是:对于没有出现的概率,我们从概率总量中分配一小部分给它们,看见的事件的概率总量就小于1,这样就不会出现概率为1和0的情况了。对应的语言模型也要做一些调整,最早由卡兹(S.M.Kate)提出,称为卡兹退避法(Kate backoff)。

接下来的自然语言处理系列将详细讲解隐马尔可夫模型HMM分词感知器分词CRF分词的原理,并给大家代码演示。

总结

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