一只小狐貍帶你解鎖NLP/ML/DL秘籍

正文來(lái)源：丁香園大數(shù)據(jù)

前言

短語(yǔ)挖掘（Phrase Mining）的目的在于從大量的文本語(yǔ)料中提取出高質(zhì)量的短語(yǔ)，是NLP領(lǐng)域中基礎(chǔ)任務(wù)之一。短語(yǔ)挖掘主要解決專業(yè)領(lǐng)域（如醫(yī)療、科技等）的專業(yè)詞典不足的問(wèn)題，減少人工整理成本。

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大家都知道，jieba分詞是中文分詞領(lǐng)域比較好的工具[1,2]，其在分詞時(shí)使用的方法是根據(jù)已統(tǒng)計(jì)的詞庫(kù)，利用前綴詞典對(duì)句子切分，根據(jù)所有切分的結(jié)果構(gòu)建有向無(wú)環(huán)圖的方式尋找最優(yōu)的切分路徑。對(duì)于存在未登錄詞其使用的方式是根據(jù)序列標(biāo)注的結(jié)果，使用Viterbi算法計(jì)算最優(yōu)的狀態(tài)序列。使用jieba分詞可以解決一些普適化的需求，但是對(duì)于某些特定的專業(yè)領(lǐng)域，要達(dá)到較好的分詞要求，需要整理一批質(zhì)量較高的專業(yè)領(lǐng)域詞典。但是呢，我們可用到的數(shù)據(jù)往往是大量無(wú)標(biāo)注的文本，如果人工去整理成本會(huì)很高，所以我們可以通過(guò)什么方法可以自動(dòng)提取一些高質(zhì)量的短語(yǔ)呢(●'?'●)？

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以醫(yī)療領(lǐng)域為例，丁香園大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)是一個(gè)處理醫(yī)療大數(shù)據(jù)的團(tuán)隊(duì)，每天要處理大量的醫(yī)療文本數(shù)據(jù)，例如論壇文本，醫(yī)學(xué)論文，診斷報(bào)告等（里面會(huì)不會(huì)也有小夕的數(shù)據(jù)呢????）。這些專業(yè)醫(yī)療領(lǐng)域的數(shù)據(jù)和平時(shí)日常的數(shù)據(jù)有很大的不同，會(huì)有大量我們聽(tīng)起來(lái)怕怕的專業(yè)術(shù)語(yǔ)⊙﹏⊙∥，抽取的高質(zhì)量的短語(yǔ)無(wú)疑對(duì)優(yōu)化檢索內(nèi)容，taxonomy construction構(gòu)建上下位層次結(jié)構(gòu)、主題模型等等都非常的重要。

無(wú)監(jiān)督抽取方法

根據(jù)丁香園log數(shù)據(jù)匯總發(fā)現(xiàn)，很多疾病詞和癥狀詞來(lái)源于一些特定詞的排列組合，比方說(shuō)牛奶過(guò)敏，急性鼻炎，是一些NN和形容詞/動(dòng)詞的組合，其實(shí)就是淺層句法分析的結(jié)果，例如："新生兒急性鼻炎應(yīng)該如何治療"，coreNLP給出的結(jié)果如下圖所示：

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其中新生兒急性鼻炎是一個(gè)名詞短語(yǔ)(NP)，是由NN + JJ + NN組成的，傳統(tǒng)的方式是根據(jù)POS規(guī)則模版[3]對(duì)phrase進(jìn)行提取。但是在實(shí)際操作過(guò)程中又會(huì)存在一些問(wèn)題，比方說(shuō)"如何治療花粉過(guò)敏"這句話中的Phrase應(yīng)該是花粉過(guò)敏，但是治療和花粉合并成了動(dòng)詞短語(yǔ)。但是如果要窮盡所有的POS pattern，并不是一件容易的事情，而且pattern之間可能會(huì)存在一些沖突，于是pattern之間排序又成了另一個(gè)坑┑(￣Д ￣)┍。

2012年Matrix67提出了《互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的社會(huì)語(yǔ)言學(xué)：基于SNS的文本數(shù)據(jù)挖掘》一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)角度的新詞挖掘算法，通過(guò)計(jì)算凝固度和左右臨字信息熵抽取新詞，效果灰常不錯(cuò)o(*￣▽￣*)ブ。

《西游記》抽取結(jié)果如下所示：

行者，八戒，師傅，三藏，大圣，唐僧，沙僧，和尚，菩薩，怎么，長(zhǎng)老，老孫，兩個(gè)，甚么，國(guó)王，徒弟...

《資本論》抽取結(jié)果：

資本，生產(chǎn)，價(jià)值，勞動(dòng)，商品，貨幣，部分，工人，形式，價(jià)格，利潤(rùn)，我們，作為，剩余價(jià)值，過(guò)程...

可以用在丁香論壇的醫(yī)患對(duì)話日志上卻差強(qiáng)人意，這個(gè)方法抽取大量用戶俗語(yǔ)。

可以，如果，治療，需要，醫(yī)生，情況，建議，檢查，什么，這個(gè)，問(wèn)題，現(xiàn)在，癥狀，目前，或者，醫(yī)院...

于是考慮去除停用詞后再試一試，發(fā)現(xiàn)效果確實(shí)有所改善，算法找到一些靠譜的詞匯比方說(shuō)肝硬化,肝癌,拉肚子,大便不成型,痔瘡出血,紅色小疙瘩...。可是呢，這樣的操作對(duì)出現(xiàn)頻率低的短語(yǔ)不是很友好，很有可能被閾值過(guò)濾掉，人工給定閾值，沒(méi)有一個(gè)很好的參照標(biāo)準(zhǔn)，數(shù)據(jù)中可能會(huì)存在很多的噪音，無(wú)法較好的篩選出有用的短語(yǔ)。

2014年韓家煒團(tuán)隊(duì)的學(xué)生Ahmed El-Kishky提出一種基于頻繁模式挖掘和統(tǒng)計(jì)的方法TopMine，無(wú)監(jiān)督的對(duì)語(yǔ)料進(jìn)行Phrase Mining。這項(xiàng)工作的主要目的是對(duì)文本進(jìn)行主題挖掘。在這篇論文中將主題挖掘分為兩個(gè)步驟，第一步根據(jù)Phrase Mining抽取的結(jié)果對(duì)文本進(jìn)行分割，第二部根據(jù)分割后的文本約束Topic模型。在Phrase Mining中，根據(jù)上下文信息衡量合并后的score，判斷是否對(duì)token進(jìn)行合并，偽代碼如下所示：

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通過(guò)給定閾值的方式進(jìn)行迭代，其中score作為判斷合并條件計(jì)算公式如下所示：

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其舉了一個(gè)很有意思的例子，比方說(shuō)：Markov Blanket Feature Selection for Support Vector Machines這句話來(lái)說(shuō)如果只根據(jù)Vector可能只會(huì)把文章劃分為數(shù)學(xué)或者物理Topic中，但是顯然Support Vector Machines是一個(gè)整體,根據(jù)支撐向量機(jī)可以將其劃分為計(jì)算機(jī)的主題下：

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Kavita Ganesan2018年提出《How to incorporate phrases into Word2Vec – a text mining approach》和2019年蘇神給出了一個(gè)無(wú)監(jiān)督挖掘方案《分享一次專業(yè)領(lǐng)域詞匯的監(jiān)督挖掘》有相似之處，只不過(guò)蘇神再基礎(chǔ)上加入一些平行語(yǔ)料，根據(jù)停用詞確定phrase邊界，用PMI等設(shè)定閾值方式抽取新詞，進(jìn)行分詞，并構(gòu)建詞向量模型。選取一些種子詞匯作為初始詞，根據(jù)抽取新詞的詞向量計(jì)算種子詞之間的相似度，設(shè)定閾值的方式將相似度高的詞加入到候選集中，對(duì)于無(wú)監(jiān)督短語(yǔ)挖掘是一種比較新穎的思路，因?yàn)樵~向量包含豐富的上下文語(yǔ)義信息，通過(guò)上下文信息計(jì)算相似度，將新詞進(jìn)行聚類，這種方式可以較好的篩選出一些高質(zhì)量的phrase。但是在第一步分詞時(shí)，根據(jù)閾值所發(fā)現(xiàn)的新詞邊界不好控制，會(huì)存在大量噪音，比方說(shuō)，在《西游記》中會(huì)抽取出,行者笑道,那妖精,的和尚等詞匯，所以在最后一步需要加入了一些規(guī)則進(jìn)行過(guò)濾。

弱/遠(yuǎn)程監(jiān)督抽取方法

韓家煒團(tuán)隊(duì)關(guān)于Phrase Mining團(tuán)隊(duì)的三部曲，剛才已經(jīng)簡(jiǎn)單的介紹了其中之一TopMine，其主要目的是對(duì)語(yǔ)料庫(kù)中的文本Topic進(jìn)行挖掘，其中利用Phrase Mining的方法對(duì)文本進(jìn)行分割。其另外兩部SegPhrase和AutoPhrase分別使用弱監(jiān)督和遠(yuǎn)程監(jiān)督的方式對(duì)phrase進(jìn)行抽取并進(jìn)行質(zhì)量監(jiān)測(cè)。

SegPhrase

韓教授的學(xué)生劉佳硉認(rèn)為T(mén)opMine的方法是完全無(wú)監(jiān)督的，那么是不是選用一些少量的帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)，可能會(huì)在很大程度上提高抽取結(jié)果。其認(rèn)為高質(zhì)量的短語(yǔ)是可以優(yōu)化分詞結(jié)果的，而高質(zhì)量的分詞結(jié)果也可以優(yōu)化phrase抽取的結(jié)果，將分詞和高質(zhì)量短語(yǔ)相結(jié)合。

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原始計(jì)算頻率時(shí)，并沒(méi)有考慮真正分詞的結(jié)果，只是統(tǒng)計(jì)詞出現(xiàn)的頻率，例如support vector machine出現(xiàn)了在預(yù)料中出現(xiàn)了100次，但是根據(jù)分詞結(jié)果進(jìn)行修正(rectified)后，其只出現(xiàn)了80次，同樣的vector machine修正后只出現(xiàn)了6次。那么vector machine不算是一個(gè)phrase。

例如：A standard feature vector machine learning setup is used to describe在這句話中，存在vector machine但是根據(jù)上下文語(yǔ)義進(jìn)行分詞時(shí)，其分詞結(jié)果應(yīng)該是feature vector和machine learning

于是接下來(lái)的工作中，根據(jù)頻繁短語(yǔ)監(jiān)測(cè)生成短語(yǔ)候選集，再根據(jù)人工篩選出的高質(zhì)量的短語(yǔ)使用RandomForest構(gòu)建分類器模型，實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)選擇200-300個(gè)數(shù)據(jù)就可以滿足分類結(jié)果。其中特征選取如下表所示：

這篇論文在當(dāng)時(shí)的效果不錯(cuò)，但是存在一個(gè)缺點(diǎn)，文中說(shuō)300個(gè)標(biāo)記詞匯就夠了，那么這300個(gè)標(biāo)記數(shù)據(jù)應(yīng)該如何選取？需要人工的去選擇一些高質(zhì)量的短語(yǔ)去構(gòu)造分類器，如果在一些特定的領(lǐng)域則需要一些專業(yè)領(lǐng)域人士對(duì)領(lǐng)域內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選。所以韓教授的學(xué)生商靜波提出了一種遠(yuǎn)監(jiān)督方法AutoPhrase自動(dòng)的對(duì)短語(yǔ)進(jìn)行挖掘。

AutoPhrase

2017年韓教授的學(xué)生商靜波提出一種遠(yuǎn)程監(jiān)督的方法進(jìn)行Phrase Mining，AutoPhrase使用wiki或Freebase等數(shù)據(jù)構(gòu)建高質(zhì)量詞典，代替SegPhrase人工打標(biāo)簽的過(guò)程。其在技術(shù)上以下兩個(gè)創(chuàng)新點(diǎn)。

Robust Positive-Only Distant Training：使用wiki和freebase作為顯眼數(shù)據(jù)，根據(jù)知識(shí)庫(kù)中的相關(guān)數(shù)據(jù)構(gòu)建Positive Phrases,根據(jù)領(lǐng)域內(nèi)的文本生成Negative Phrases，構(gòu)建分類器后根據(jù)預(yù)測(cè)的結(jié)果減少負(fù)標(biāo)簽帶來(lái)的噪音問(wèn)題。

POS-Guided Phrasal Segmentation：使用POS詞性標(biāo)注的結(jié)果，引導(dǎo)短語(yǔ)分詞，利用POS的淺層句法分析的結(jié)果優(yōu)化Phrase boundaries。

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如上圖所示，根據(jù)frequent n-gram抽取phrase Candidates根據(jù)遠(yuǎn)程監(jiān)督的方式，根據(jù)wikipedia進(jìn)行過(guò)濾篩選出Positive Pool和Noisy Negative Pool，對(duì)于Positive Pool來(lái)說(shuō)，其信源比較準(zhǔn)確，于是Positive Pool的抽取結(jié)果肯定是置信度極高的，而Negative Pool是存在噪音的，因?yàn)榭赡苡幸恍㏄hrase不存在WikiPedia中，因此文中提到用一種集成學(xué)習(xí)的方式降低噪音。

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構(gòu)建多組基本的分類器，分別從Positive Pool和Negative Pool中隨機(jī)抽取出K個(gè)candidates全部，而在負(fù)樣本中存在perturbed training set見(jiàn)圖中的δ，為了盡可能低的降低訓(xùn)練誤差的基礎(chǔ)分類器，構(gòu)建一顆未進(jìn)行剪枝的決策樹(shù)的方式，當(dāng)在perturbed training set中沒(méi)有兩個(gè)positive和negative phrase共享相同的特征值時(shí)，我們認(rèn)為此時(shí)的決策樹(shù)可以達(dá)到100%的訓(xùn)練準(zhǔn)確率。最后通過(guò)ranking的方式輸出排序的結(jié)果。這種方法的結(jié)果Segphrase相比有著顯著的提升。

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開(kāi)始搞事情

看了很多的方法，磨拳擦掌開(kāi)始搞一個(gè)屬于自己的Phrase mining了，借鑒之前的方法，發(fā)現(xiàn)很多都是從統(tǒng)計(jì)學(xué)角度構(gòu)建一批先驗(yàn)知識(shí)，比方說(shuō)計(jì)算語(yǔ)料中的PMI和一些KL散度等等進(jìn)行抽取。但是如果獲得的數(shù)據(jù)是一些短文本數(shù)據(jù)，又將如何提取這些特征呢？我們直接用AutoPhrase的方法套用？仿佛又不是很合適，首先，無(wú)法保證分詞的效果；其次，stanford POS的淺層句法分析的結(jié)果并不適用于所有領(lǐng)域，比如花粉過(guò)敏。

根據(jù)丁香園本身的業(yè)務(wù)需求和之前提到的一些方法對(duì)特征和分類器模型進(jìn)行了修改，并沒(méi)有使用stanford提供的淺層句法分析的結(jié)果，而是根據(jù)知識(shí)庫(kù)目前現(xiàn)有的一些醫(yī)療數(shù)據(jù)構(gòu)建了n-gram模型作為特征，再借鑒遠(yuǎn)監(jiān)督的方式根據(jù)知識(shí)庫(kù)中已有的詞庫(kù)數(shù)據(jù)，進(jìn)行詞性標(biāo)注，統(tǒng)計(jì)詞性標(biāo)注的結(jié)果作為特征，再根據(jù)bert構(gòu)建的字向量作為分割的特征。

同樣類似于AutoPhrase的方式構(gòu)建數(shù)據(jù)集，Positive Pool中的數(shù)據(jù)來(lái)源于目前知識(shí)庫(kù)已有的醫(yī)療數(shù)據(jù)，Negative Pool中的數(shù)據(jù)來(lái)自N-gram隨機(jī)選取的非庫(kù)中的數(shù)據(jù)，再根據(jù)一些規(guī)則和N-gram的概率等閾值信息簡(jiǎn)單的過(guò)濾了一些負(fù)樣本中的臟數(shù)據(jù)。使用gbdt(Gradient Boosting Decision Tree)構(gòu)建分類器模型。目前抽取效果如下所示：

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在抽取結(jié)果中可以看到，一句話中可以抽取多個(gè)phrase，對(duì)于分詞來(lái)講，不同方式組合phrase會(huì)生成不同的分詞格式，根據(jù)score閾值進(jìn)行過(guò)濾，根據(jù)phrase抽取結(jié)果，查詢所有的抽取組合，根據(jù)組合結(jié)果不同，通過(guò)phrase長(zhǎng)度和個(gè)數(shù)進(jìn)行約束，公式如下所示：

下圖為最后輸出排序的結(jié)果：

總結(jié)

這篇文章調(diào)研了關(guān)于Phrase Mining構(gòu)建的方法來(lái)解決在特定專業(yè)領(lǐng)域中存在未登錄詞和個(gè)性化分詞問(wèn)題。 Phrase Mining只是將非結(jié)構(gòu)化文本轉(zhuǎn)化為半結(jié)構(gòu)化文本的第一步，之后還需要在其基礎(chǔ)上進(jìn)行實(shí)體鏈接和知識(shí)圖譜的構(gòu)建。Phrase Mining可以根據(jù)數(shù)據(jù)的不斷擴(kuò)充對(duì)模型不斷的優(yōu)化，在其優(yōu)化的同時(shí)，也對(duì)后續(xù)任務(wù)有著決定性的幫助。

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參考文獻(xiàn)

[1] 結(jié)巴分詞2--基于前綴詞典及動(dòng)態(tài)規(guī)劃實(shí)現(xiàn)分詞

[2] 結(jié)巴分詞3--基于漢字成詞能力的HMM模型識(shí)別未登錄詞

[3] http://www.nltk.org/howto/chunk.html

[4] Scalable Topical Phrase Mining from Text Corpora

[5] Mining Quality Phrases from Massive Text Corpora

[6] Automated Phrase Mining from Massive Text Corpora

[7] TruePIE: Discovering Reliable Patterns in Pattern-Based Information Extraction

[8] 中文基本復(fù)合名詞短語(yǔ)語(yǔ)義關(guān)系體系及知識(shí)庫(kù)構(gòu)建

[9] How to incorporate phrases into Word2Vec – a text mining approach

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的限定域文本语料的短语挖掘（Phrase Mining）的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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