ICTCLAS分词关键技术
总体流程
考虑输入的一句话，sSentence="张华平欢迎您"，分词流程如下
1、分词 "张/华/平/欢迎/您"
2、posTagging "张/q 华/j 平/j 欢迎/v 您/r"
3、NE识别:人名识别,音译名识别,地名识别 "张/q 华/j 平/j 欢迎/v 您/r" "张华平/nr"
4、重新分词:"张华平/欢迎/您"
5、重新posTagging: "张华平/nr 欢迎/v 您/r"
技术细节
一、分词
1、原始句子：sSentence=张华平欢迎您
2、在头末添加开始符和结束符：sSentence="始##始张华平欢迎您末##末"
3、进行分词，基本思想就是分词的得到的词的联合概率最大：
假设 "张华平欢迎您" 分为 "w_1/w_2/.../w_k" 则
w_1/w_2/.../w_k=argmax_{w_1'/w_2'/.../w_k'}P(w_1',w_2',...,w_k')=argmax_{w_1'/w_2'/.../w_k'}P(w_1')P(w_2')...P(w_k')
细节:
首先给原句按字划分,所有汉字一个一段,连续的字母,数字一段,
比如"始##始张华平2006欢迎您asdf末##末" 被划为
"始##始/张/华/平/2006/欢/迎/您/asdf/末##末"
接着找出这个句子中所有可能出现的词,
比如"始##始张华平欢迎您末##末",
出现的词有"始##始","张","华","平","欢","迎","您","末##末","欢迎" （最细粒度分词），并查找这些词所有可能的词性和这些词出现的频率。
将这些词保存在一个结构中,具体实现如下:
m_segGraph中有一个(PARRAY_CHAIN)m_pHead，是一个链
(PARRAY_CHAIN)p->row//记录该词的头位置 (PARRAY_CHAIN)p->col//记录该词的末位置 (PARRAY_CHAIN)p->value//记录该词的-log(出现的概率),出现的频率指所有该词的所有词性下出现的概率的总和。 (PARRAY_CHAIN)p->nPos//记录该词的词性，比如人名标记为'nr'，则对应的nPos='n'*256+'r',如果该词有很多词性,则nPos=0 (PARRAY_CHAIN)p->sWord//记录该词 (PARRAY_CHAIN)p->nWordLen//记录该词的长度举个例子：
"0 始##始 1 张 2 华 3 平 4 欢 5 迎 6 您 7 末##末 8"
对于"张"来说,
row=1
col=2
value=-log[("张"出现的频率+1)/(MAX_FREQUENCE)]
nPos=0//"张"有5种词性
sWord="张"
nWordLen=2
保存的顺序是按col升序row升序的次序排列
m_segGraph.m_pHead "始##始"
"张"
"华"
"平"
"欢"
"欢迎"
"迎"
"您"
"末##末"
m_segGraph.m_nRow=7
m_segGraph.m_nCol=8
然后是生成一幅给予各种组合情况的图,并按照出现的概率大小保存概率最大的前m_nValueKind个结果。
细节:
初始化,
(CNShortPath)sp.m_apCost=m_segGraph; (CNShortPath)sp.m_nVertex=m_segGraph.m_nCol+1 (CNShortPath)sp.m_pParent=CQueue[m_segGraph.m_nCol][m_nValueKind] (CNShortPath)sp.m_pWeight=ELEMENT_TYPE[m_segGraph.m_nCol][m_nValueKind]//m_pWeight[0][0]表示1处的weight
sp.ShortPath()函数中,
for(nCurNode=1;nCurNode<sp.m_nVertex;nCurNode++)
{
CQueue queWork;//临时的CQueue
eWeight=m_apCost->GetElement(-1,nCurNode,0,&pEdgeList);//取出col=nCurNode的第一个PARRAY_CHAIN的value,比如nCurNode=6,则pEdgeList指向"欢迎",eWeight="pEdgeList->value
while(pEdgeList&&pEdgeList->col==nCurNode)//对每一个col=nCurNode的pEdgeList
{
for(i=0;i<m_nValueKind;i++)
{
queWork.Push(pEdgeList->row,0,eWeight+m_pWeight[pEdgeList->row-1][i]);
//将所有col=nCurNode的pEdgeList按照其weight升序放到queWork中
}
}//比如
}
/*
"欢迎" m_pWeight[3][0]=0.2 eWight=0.2 =>queWork.Push(4,0,0.4);
"0 始##始 1 张 2 华 3 平 4 欢 5 迎 6 您 7 末##末 8"
"欢" m_pWeight[4][0]=0.5 eWight=0.1 =>queWork.Push(5,0,0.6);
m_pWeight[4][1]=0.6 eWight=0.1 =>queWork.Push(5,0,0.7);
queWork "欢迎" 0.4
"迎" 0.6
"迎" 0.7
*/
for(i=0;i<m_nValueKind;i++)m_pWeight[nCurNode-1][i]=INFINITE_VALUE;//初始化当前的m_pWeight[nCurNode-1]
while(i<m_nValueKind&&queWork.Pop(&nPreNode,&nIndex,&eWeight)!=-1)//从queWork中顺序取出每个pEdgeList的row,nIndex的取值从0到m_nValueKind-1,eWeight=pEdgeList->value
{
m_pWeight[nCurNode-1][i]=eWeight;//取前m_nValueKind个结果
m_pParent[nCurNode-1][i].Push(nPreNode,nIndex);//按照pEdgeList->value的升序,也就是P的降序放入m_pParent
}
}
得到m_pParent之后,按照m_pWeight[m_segGraph.m_nCol-1]的升序,生成path
CNShortPath::GetPaths(unsigned int nNode,unsigned int nIndex,int **nResult,bool bBest)
//nNode=m_segGraph.m_nCol,nIndex从0取到m_nValueKind-1,nResult输出结果,bBest=true只输出最佳结果
比如"始##始张华平欢迎您末##末"的结果为
nResult[0]={0,1,2,3,4,6,7,8,-1} "始##始/张/华/平/欢迎/您/末##末"
nResult[1]={0,1,2,3,4,5,6,7,8,-1} "始##始/张/华/平/欢/迎/您/末##末"
没有第三种结果
取出所有nResult[i]作为分词结果,结果保存在m_graphOptimum中,m_graphOptimum和m_segGraph结构一样,只不过只存nResult[i]中的结果:
如果m_nValueKind=1则
m_graphOptimum.m_pHead "始##始"
"张"
"华"
"平"
"欢迎"
"您"
"末##末"
m_graphOptimum.m_nRow=7
m_graphOptimum.m_nCol=8
如果m_nValueKind=2则
m_graphOptimum.m_pHead "始##始"
"张"
"华"
"平"
"欢"
"欢迎"
"迎"
"您"
"末##末"
m_graphOptimum.m_nRow=7
m_graphOptimum.m_nCol=8
见 bool CSegment::GenerateWord(int **nSegRoute, int nIndex)这里的nSegRoute=上面的nResult,是输入参数;nIndex表示第nIndex个分词结果
同时,CResult.m_Seg.m_pWordSeg[nIndex][k]中保存了第nIndex个结果的第k个词的信息:
CResult.m_Seg.m_pWordSeg[nIndex][k].sWord//词 CResult.m_Seg.m_pWordSeg[nIndex][k].nHandle//词性 CResult.m_Seg.m_pWordSeg[nIndex][k].dValue//-logP
二、posTagging
m_POSTagger.POSTagging(m_Seg.m_pWordSeg[nIndex],m_dictCore,m_dictCore);//对第nIndex个分词结果用标准的字典标注
方便起见,下面假设m_nValueKind=1
m_POSTagger用HMM对分词进行标注，这里
输出概率为P(w_i|c_i)，c_i为词性，w_i为词；
转移概率为P(c_i|c_{i-1})，
初始状态为P(c_0)即P("始##始"的词性)
用维特比算法求出一个c_1/c_2/.../c_k=argmax_{c_1'/c_2'/.../c_k'}P(w_1',w_2',...,w_k')
将句子分成若干段,每段以有唯一pos的w结尾,也就是分词中CResult.m_Seg.m_pWordSeg[0][k].nHandle>0的那些词
比如,举个例子
"0 始##始 1 张 2 华 3 平 4 欢迎 5 您 6 末##末 7"
pos1 pos1 pos1 pos1 pos1 pos1 pos1
pos2 pos2 pos2 pos2
pos3 pos3 pos3
pos4
pos5
则该句被划分为
"0 始##始"
"1 张 2 华 3 平 4 欢迎 5 您"
"6 末##末"
对每一段用维特比算法确定一个唯一的postag
细节：
首先P(w,c)的输出概率存储在dict中，比如dictCore,dictUnknow,
通过dict.GetFrequency(char *sWord, int nHandle)函数获取 sWord pos为nHandle的函数
概率P(c)存储在context中,比如m_context,
通过context.GetFrequency(int nKey, int nSymbol)函数获取 pos为nSymbol的函数,nKey=0
转移概率P(c|c')存储在context中,比如m_context,
通过context.GetContextPossibility(int nKey, int nPrev, int nCur)函数获取 c'=nPrev,c=nCur的转移概率,nKey=0
重要的数据结构
m_nTags[i][k]表示第i个w的第k个pos
在GetFrom函数中表示 -log(第i个w的第k个pos的输出概率)
在CSpan::Disamb()函数中
m_dFrequency[i][k]表示 -log(从第0个w到第i个w的第k个pos的联合最大输出概率),比如
w_j w_{j+1}
m_dFrequency[j][0]-- m_dFrequency[j+1][0]
m_dFrequency[j][1] -- m_dFrequency[j+1][1]
--m_dFrequency[j+1][2]
则 图中的路径的权重为W([j,0]->[j+1,2])=m_dFrequency[j][0]-log(m_context.GetContextPossibility(0,m_nTags[j][0],m_nTags[j+1][2]))
这样,选择 m_dFrequency[j+1][2]=min{W([j,0]->[j+1,2]),W([j,1]->[j+1,2])}
m_nCurLength表示当前段的w个数+1
在m_POSTagger.POSTagging中,以上面的例子为例
while(i>-1&&pWordItems[i].sWord[0]!=0)//将执行段的个数次,比如上例中将执行3次
{
i=GetFrom(pWordItems,nStartPos,dictCore,dictUnknown);//i=GetFrom(pWordItems,0,dictCore,dictUnknown)=1
//i=GetFrom(pWordItems,1,dictCore,dictUnknown)=6
//i=GetFrom(pWordItems,6,dictCore,dictUnknown)=7
//从nStartPos向前取w,一直取到一个有唯一pos的w为止,该过程中记录每个w的pos,保存在m_nTags中,记录log(w|c)输出概率保存在m_dFrequency中
GetBestPOS();//调用Disamb()函数,用维特比算法找出该段的最佳(联合输出概率最大)的标注,最佳路径保存在m_nBestTag中
//通过读取m_nBestTag对pWordItems.nHandle进行赋值
}
三、NE识别:人名识别,音译名识别,地名识别
其基本思路和PosTagging一样，只不过词性c换成了role r，以人名识别为例:
首先识别出人名的tag(即pos)，见 "Chinese Named Entity Recognition Using Role Model"
在函数CUnknowWord::Recognition(PWORD_RESULT pWordSegResult, CDynamicArray &graphOptimum,CSegGraph &graphSeg,CDictionary &dictCore)中每个被切开的段被识别完之后，用m_roleTag.POSTagging(pWordSegResult,dictCore,m_dict);对第一步分词的结果进行一次标记。
首先用dictUnknown.GetHandle(m_sWords[i],&nCount,aPOS,aFreq);获得m_sWords[i]在NE词典中的role,
接着用dictCore.GetHandle(m_sWords[i],&nCount,aPOS,aFreq);获得m_sWords[i]在标准词典中的tag,这里只要m_sWords[i]在标准词典中有tag，那么tag一律标记为0，该tag下的输出概率为P(w|c)=P(sum_{aFreq}|c=0)
接下来用SplitPersonPOS(dictUnknown)函数将其中tag为LH和TR的w拆成两个
比如"张/SS 华/GH 平欢/TR 迎/RC 您/RC"中"平欢"被拆成"平/GT" "欢/12"
接着在PersonRecognize(dictUnknown);函数中,用一些模板进行匹配,"SS/GH/TR"将匹配到"张华平"。匹配得到的片断保存在m_nUnknownWords中，其nHandle被设置为人名，地名，音译名中的一个
对第一步中的graphOptimum，加入m_nUnknownWords的边：
graphOptimum.GetElement(nAtomStart,nAtomEnd,&dValue,&nPOSOriginal); if(dValue>m_roleTag.m_dWordsPossibility[i])//Set the element with less frequency graphOptimum.SetElement(nAtomStart,nAtomEnd,m_roleTag.m_dWordsPossibility[i],m_nPOS);
四、重新分词
对上一步的graphOptimum，用第一步中对m_segGraph分词的方法，找出一个联合概率最大的分词结果：
m_Seg.OptimumSegmet(nCount);
五、重新标注
对于四中分好的结果，用标准词典对其进行posTagging:
for(nIndex=0;nIndex<m_Seg.m_nSegmentCount;nIndex++)//m_Seg.m_nSegmentCount是第四步中的分词结果个数
{
m_POSTagger.POSTagging(m_Seg.m_pWordSeg[nIndex],m_dictCore,m_dictCore);
}
最后，用Sort();对标注结果按照联合输出概率的大小降序排序，并按照用户的需求输出前几个