? ? ? ? 從事了兩年多的NLP研究工作，平時忙于工作，難以靜下心來寫技術(shù)博客。由于疫情的原因，總算有太多的空閑時間來自由安排自己的學(xué)習(xí)生活，對落下的東西做點補償吧。隨著學(xué)習(xí)和工作的積累，打算從NLP的基礎(chǔ)工作開始，包括分詞、詞性標(biāo)注、命名實體識別、句法分析等，這些技術(shù)是NLP上層應(yīng)用的基礎(chǔ)，在工作中，發(fā)現(xiàn)很多從業(yè)人員缺少對這些工作的重視，盡管深度學(xué)習(xí)很火，如果對底層技術(shù)認(rèn)識不夠，很難做到對上層應(yīng)用的改善。本文出于這樣的目的，對自己所學(xué)做以總結(jié)。

? ? ? ? 分詞通常是NLP工作的第一步，當(dāng)然在這里指的是已經(jīng)做過數(shù)據(jù)清洗的文本。本系列以中英文為研究對象，進(jìn)行展開說明。不論是中文還是英文，要對語言進(jìn)行量化，分詞必不可少，但中文分詞難度遠(yuǎn)高于英文，因此也有人調(diào)侃拉丁語系（如英文、法文等）沒有分詞。那么中文分詞難點是什么呢？主要有3點：①分詞的規(guī)范性；分詞規(guī)范嚴(yán)格來講，沒有標(biāo)準(zhǔn)，因為對于漢字而言，單個字便具有獨特的含義，字的組合又會表現(xiàn)出不同的含義，主觀性較強。②切分歧義；漢語受到語境的影響，不同的切分在不同的語境下表現(xiàn)出不同的含義。③詞表規(guī)模；NLP任務(wù)很重要的工作便是詞典的構(gòu)建，很多基于詞典的分詞方法，往往會由于詞典規(guī)模受限，而得不到理想的切分效果，因此，很多工具都提供了自定義加載詞典功能，以提高切分效果，比如jieba工具。

? ? ? ? 了解了分詞的難點后，那么為什么要進(jìn)行分詞呢？很多人很少思考這個問題，僅僅把分詞當(dāng)做一個流程。語言是人類區(qū)別于其他生物的標(biāo)志。詞是最基本的能夠表示事物含義的語言單位，計算機無法識別文字符號，只有對文字符號進(jìn)行編碼，才能進(jìn)一步處理。有了分詞，便可以進(jìn)一步運用數(shù)學(xué)方法來解決問題。

? ? ? ? 目前，常用的分詞算法分為3類：基于詞表的分詞算法、基于經(jīng)典機器學(xué)習(xí)方法的分詞算法、基于深度學(xué)習(xí)的分詞算法。

? ? ? ? 基于詞表的分詞算法包括前向最大匹配法、后向最大匹配法、雙向最大匹配法。基于詞表的分詞算法會有一個超參數(shù)，稱之為窗口，指的是在該窗口大小下，和詞表中的詞進(jìn)行匹配，如果沒匹配上，則縮小窗口的大小。對于前向最大匹配法：比如給定詞典：{我，愛，與，喜歡，自然，語言，處理，自然語言，自然語言處理，人工智能，智能，機器學(xué)習(xí)，機器，學(xué)習(xí)}，給定一句話“我喜歡自然語言處理與機器學(xué)習(xí)”，設(shè)定窗口等于6，下面“[]”括起來的表示窗口內(nèi)：

“[我愛自然語言]處理與機器學(xué)習(xí)”，發(fā)現(xiàn)詞典中沒有“我愛自然語言”，縮小窗口，“[我愛自然語]言處理與機器學(xué)習(xí)”，發(fā)現(xiàn)“我愛自然語”也沒有，繼續(xù)縮小窗口，“[我愛自然]語言處理與機器學(xué)習(xí)”，同樣沒有，依次類推，最后切分結(jié)果“我/愛/自然語言處理/與/機器學(xué)習(xí)”。

對于后向最大匹配法：比如給定詞典：{我，愛，與，喜歡，自然，語言，處理，自然語言，自然語言處理，人工智能，智能，機器學(xué)習(xí)，機器，學(xué)習(xí)}，給定一句話“我喜歡自然語言處理與機器學(xué)習(xí)”，設(shè)定窗口等于6，下面“[]”括起來的表示窗口內(nèi)：

“我愛自然語言處[理與機器學(xué)習(xí)]”，發(fā)現(xiàn)詞典中沒有“理與機器學(xué)習(xí)”，縮小窗口，“我愛自然語言處理[與機器學(xué)習(xí)]”，發(fā)現(xiàn)“與機器學(xué)習(xí)”也沒有，繼續(xù)縮小窗口，“我愛自然語言處理與[機器學(xué)習(xí)]”，這時發(fā)現(xiàn)“機器學(xué)習(xí)”在詞典中有，切分成功，繼續(xù)余下的內(nèi)容，依次類推，最后切分結(jié)果“我/愛/自然語言處理/與/機器學(xué)習(xí)”。

雙向最大匹配算法是將前向最大匹配得到的分詞結(jié)果和后向最大匹配得到的分詞結(jié)果進(jìn)行比較，從而決定正確的分詞結(jié)果。它采用了一種啟發(fā)式的思想：①如果前向和后向的分詞結(jié)果詞數(shù)不同，則取分詞數(shù)量較少的那個。②如果分詞結(jié)果詞數(shù)相同，在這樣的條件下：a、分詞結(jié)果相同，就說明沒有歧義，可返回任意一個。b、分詞結(jié)果不同，返回其中單字較少的那個。

? ? ? ? 基于經(jīng)典機器學(xué)習(xí)的分詞算法主要包括：基于N-gram語言模型的分詞算法、基于HMM的分詞算法、基于CRF的分詞算法等等。基于N-gram語言模型的分詞算法的核心思想是從多個候選切分中，選擇概率最大的切分。比如對于“我愛機器學(xué)習(xí)”，選擇bi-gram二元語言模型，假設(shè)有三種候選切分（其實可以產(chǎn)生很多切分，這里僅僅舉例而已）：“我/愛/機器/學(xué)習(xí)”，“我/愛機器/學(xué)習(xí)”，“我/愛/機器學(xué)習(xí)”。那么分別計算P(我/愛/機器/學(xué)習(xí))=P(我)P(愛/我)P(機器/愛)P(學(xué)習(xí)/機器)、P(我/愛機器/學(xué)習(xí))=P(我)P(愛機器/我)P(學(xué)習(xí)/愛機器)、P(我/愛/機器學(xué)習(xí))=P(我)P(愛/我)P(機器學(xué)習(xí)/愛)三個值的大小。而這些值也稱之為參數(shù)，是可以根據(jù)原始語料計算出來的，比如P(機器學(xué)習(xí)/愛)=P(愛，機器學(xué)習(xí))/P(愛)=count(愛，機器學(xué)習(xí))/count(愛)。這樣選擇概率最大的切分結(jié)果即可。

對于基于HMM的分詞算法，實質(zhì)上是將分詞作為一項序列標(biāo)注任務(wù)，雖然與基于詞表的方法相比，不依賴于事先建好的詞表，但是仍然需要分好詞的訓(xùn)練語料。規(guī)定4個標(biāo)注符號：詞首B、詞中M、詞尾E、單字詞S。

對于"我愛機器學(xué)習(xí)"：

X	我	愛	機	器	學(xué)	習(xí)
Y	S	S	B	M	M	E

HMM是一個生成式模型，X為觀測序列，Y為隱狀態(tài)序列。

以下為圖模型：

?

基于CRF的中文分詞算法與基于HMM的分詞算法，方法相似，不過原理有本質(zhì)不同，CRF屬于判別式模型，通過定義條件概率P(Y|X)來描述模型。同樣定義詞位：詞首B，詞中M，詞尾E，單字詞S。CRF分詞的過程就是對詞位標(biāo)注后，將B和E之間的字，以及S單字構(gòu)成分詞。對于原始例句：我愛機器學(xué)習(xí)；CRF標(biāo)注后：我/S 愛/S 機/B 器/M 學(xué)/M 習(xí)/E。分詞結(jié)果：我/愛/機器學(xué)習(xí)。

整個目標(biāo)函數(shù)為：

其中S表示整個句子，l表示詞位，i表示位置信息，f()表示特征函數(shù)。整個圖模型表示如下：

?

?基于CRF的分詞方法采用了機器學(xué)習(xí)算法CRF，不僅考慮了詞語出現(xiàn)的頻率信息，同時考慮了上下文語境，具有較好的學(xué)習(xí)能力，而且是對基于HMM方法的一種改進(jìn)。但缺點在于計算量大，時間長，算法復(fù)雜，需要設(shè)置特征模板。

? ? ? ? 基于深度學(xué)習(xí)的分詞算法，其核心思路是將深度學(xué)習(xí)模型和經(jīng)典機器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行結(jié)合，利用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行特征提取，再利用機器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分詞。典型的框架為BiLSTM+CRF，如下圖所示：

?輸入層是一個embedding層，經(jīng)過雙向LSTM進(jìn)行特征學(xué)習(xí)，輸出層為CRF層。詳細(xì)內(nèi)容參考博客https://blog.csdn.net/chivalrousli/article/details/70482488

本文主要總結(jié)了分詞方法相關(guān)的理論，后期有空會補上代碼實戰(zhàn)，希望能夠幫到大家。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的NLP之分词技术理论的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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