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基于条件随机场的中文分词方法_迟呈英

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一种基于自动机的分词方法

一种基于自动机的分词方法

一种基于自动机的分词方法
吴建胜;战学刚;迟呈英
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2005(041)008
【摘要】该文介绍一种简洁有效的快速分词方法,并通过理论分析和实验对比说明几种分词方法的效率差异,以说明文章所提出方法的有效性.
【总页数】3页(P81-82,85)
【作者】吴建胜;战学刚;迟呈英
【作者单位】鞍山科技大学计算机科学与工程学院,辽宁,鞍山,114044;鞍山科技大学计算机科学与工程学院,辽宁,鞍山,114044;鞍山科技大学计算机科学与工程学院,辽宁,鞍山,114044
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.1
【相关文献】
1.一种基于特征嵌入神经网络的中文分词方法 [J], 王文涛;穆晓峰;王玲霞
2.一种基于字的多模型中文分词方法 [J], 张少阳;王裴岩;蔡东风;
3.一种基于双向LSTM的联合学习的中文分词方法 [J], 章登义; 胡思; 徐爱萍
4.一种基于LSTM的端到端多任务老挝语分词方法 [J], 郝永彬;周兰江;刘畅
5.一种基于分词和遗传算法的题库解析方法 [J], 夏德虎
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结合CRFs的词典分词法

结合CRFs的词典分词法

ＺＨＡＮ Ｇ ｈ ｏ Ｇｕ ． ＡＧＮＧ ｅ ｇ Ｌｉ ｎ Ｓ ｕ — ｏＷ Ｃｈ ｎ ． ａ ｇ
（ ｐ ｒ ｎ ｆ ｏ ｕ ｅ， ｈ ｎ ｑｎ ｉｅｓ ｙ Ｃ ｏ ｇ ｉｇ４ ０ ４ ， ｈｎ ） Ｄｅ ａｔ ｔ ｍｐ ｔｒＣ ｏ ｇ ｉｇＵｎｖ ｒｉ ， ｈ ｎ ｑｎ ０ ０ ４ Ｃ ｉａ ｍｅ ｏ Ｃ ｔ
【 ｆ
机场模型（ Ｒ ｓ。 ３部分介绍作者提 出的分词 方案 。 Ｃ Ｆ ）第
第 ４部 分 通 过 分 析 和 实验 说 明新 方 案 与 传 统 的分 词 法
童荚 宁 Ｉ 键
，
一 ＿ ｌ 医 Ｌ＿ ． ＿ Ｌ Ｔ ｌ ．
、 、 『
相比 ，更适 应于对速率和正确率都有要 求的系统 。第
关键 词 ： 条 件 随机 场 ：分 词 ：交 叉歧 ３ ；组 合歧 ５ ； 字 匹配 Ｌ Ｌ 逐
Ｄｉｔｏ ａ ｙ Ｃｈｉ ｓ ｏ ｄ Ｓｅ ｍ ｅ ａ ｉ ｎ Ｍ ｅ ｈ ｍ ｂ ｎ ｄ ｗｉｈ ＣＲＦＳ ｃｉ ｎ ｒ ｎｅ ｅＷ ｒ ｇ ｎｔ ｔｏ ｔ ｏｄ Ｃｏ ｉｅ ｔ
歧 义与组合歧 义带来的问题 。 文以词典分词为基础 ， 本 从序 列标 注的角度 ， 在逐 字 匹配过程 中使 用 Ｃ Ｆ Ｒｓ
标 注模 型 提供 辅 助 决 策 ，由此 来 处理 歧 义 问题 。 经 实验 和 分析 ，该 方 法较 传 统 的 Ｃ Ｆ 模 型 分 词 法 和 Ｒｓ
词典分词 ，更适合对分词速 率及 正确 率都有一定要 求的 系统。
Ｋｅｗｏ ｄ ： Ｆ ； ｒ ｅ ｍｅ ｔｔ ｎ ｓ ｇ ｎｉｇａ ｉｕ ｕ ｎ ｓ； ｏ ｉａｏ ｉｌ ｍｂｇ ｉ ； ｔｈ ｇｌｅａ ｙ ｒ ｓ ＣＲ ｓ ｗｏ ｄｓｇ ｎａｉ ； ｅ ｍｅ ｔ ｍｂｇ ｏ ｓ ｅ ｓｃ ｍｂｎ ｔｒ ｏ ｎ ａ ａ ｉｕｔ ｍａｃ ｉ ｔｒｌ ｙ ｎ ｉ
基于条件随机场的古汉语自动断句与标点方法

基于条件随机场的古汉语自动断句与标点方法

I SSN 100020054 清华大学学报(自然科学版) 2009 年第49 卷第10 期39ƒ39 C N 1122223ƒN J T s ingh ua U n iv (Sci & Tech) ,2009, V o l. 49, N o. 10173321736基于条件随机场的古汉语自动断句与标点方法张开旭1 , 夏云庆2 , 宇航1(1. 清华大学计算机科学与技术系, 北京100084; 2.清华大学清华信息科学与技术国家实验室, 北京100084)摘要: 标点符号在现代汉语中扮演着重要的角色, 但古代汉语中却不含有任何标点。

这使得现代中国人阅读古代文献有严重的困难。

该文提出一个基于条件随机场(CR F) 的古汉语自动断句标点方法, 并引入互信息和t2测试差两个统计量作为模型的特征。

分别在《论语》与《史记》两个语料库上进行了充分实验, 该方法在《论语》断句处理F 1 分数上超出现有方法0. 124, 在《论语》标点和《史记》断句、标点处理上也取得了满意效果。

实验证明: 基于条件随机场的方法能较好解决古文自动标点处理问题; 层叠条件随机场策略亦优于单层条件随机场策略。

关键词: 计算机信息处理; 古汉语标点; 条件随机场(CR F)中图分类号: T P 391. 1文献标识码: A 文章编号: 100020054 (2009) 1021733204CRF-ba sed approach to sen tencesegm en ta t ion and punctua t ion foranc ien t Ch in ese proseZHANG Ka ixu1, X IA Yunq ing2, YU Ha ng1(1. D epartm en t of Com puter Science and Technology,Tsinghua U n iversity, Be ij ing 100084, Ch ina;2. Tsinghua National Laboratory for Inform a t ion Sc ie nce andTechnology, Tsinghua Un iversity, Beij ing 100084, Ch ina)Abstract: T hough punct uat ion is i m po rtant in modern Ch inese, punctuat ion m ark s w ere no t used in ancient Chinese. Thus, ancient Ch inese lit erature is very hard f o r modern Chinese to read. T his arti cle p resents a condit iona l random f ield (CR F) based app roach to autom ate anci ent Ch inese p r o se punctuat ion using the m utual inf o r m at ion and the t2test difference as f eatures. T ests on L uny u and S h ij i show that t he app roach outperfo r m s the state2of2the2a rt m ethod by 0. 124 on the F 1 sco re f o r sentence segm entat ion. Thus, th is app roach yields p rom ising result s f o r sentence punctuat ion analysis on bo th L uny u and S h ij i. The cascaded CRF app roach can deal w ith ancient Ch inese p ro se punctuat ion analysis mo re effectively than the single CR F.Key words: comput er inf o r m at ion p rocessing; punct uat ion m ark of anci ent Chinese; condit iona l random f ield (CRF)中国古代文献无标点, 不断句。

基于条件随机场CRFs的中文词性标注方法_洪铭材

基于条件随机场CRFs的中文词性标注方法_洪铭材

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行文本标注时 , 先对文本进行初始标注 , 然后按照规则获取的 次序应用规则进行标注 。 该方法在英文词性标注上取得了很 好的效果 。 其主要问题是学习规则的时间过长 。 针对这一问 题 , 周明等提出一个快速学习算法 , 使训练速度大大提高[ 2] 。
③基于统计的方法 。 基于统计的方法是目前应用最广泛 的词性标注方法 。 白栓虎提出基于统计的汉语词性自动标注 方法 , 使用二元语法模型 和动态 规划的 方法进 行汉语 的词性 标注 。当前 大部分汉语词性系统采用基于二元语法模型或三 元语法模型的隐马尔可夫模型 , 通过 EM 训练的方法 , 给每个 词和词性标签对分配一个 联合概率 , 通 过维特 比解码 的动态 规划方法来获取一个句子对应的最佳的词性标注序列 。 隐马 尔可夫模型的缺点是假设词的词性只与 词本身和它 前面的 n 个词有关 , 而与该词后 面的词 没有关 系 。 这个假 设与实 际情 况并不吻合 。 基于最大熵模 型的词 性标注 方法 , 有效地 利用 了上下文信息 , 在一定的 约束条 件下可 以得到 与训练 数据一 致的概率分布 , 得到了 很好标 注效果 。 但 是最大 熵模型 存在 一种称为“ label bias” 问题 的弱点[ 1] , 在 某些 训练 集上得 到的 模型可能会得到很差的标注效果 。 常见的基于统计的方法还 有神经元网络 、决策树 、线性分离网络标注模型等 。
词性标注是自然语言处 理的重 要内容 之一 , 是其他 信息 的标注正确率 , 其封 闭测 试和开 放测 试的 准确率 分别 为 98.
处理技术的基础 , 被广 泛地应 用于机 器翻译 、文字 识别 、语音 56%和 96.60 %, 兼类 词和未 登录 词的 标注 也取 得了 很好 的
中文分词技术的研究现状与困难

中文分词技术的研究现状与困难


四、解决方案
为了克服中文分词技术的研究困难，以下一些解决方案值得：
1、优化分词算法：针对分词算法的复杂性问题，可以尝试优化算法的设计和 实现，提高其效率和准确性。例如，可以通过引入上下文信息、利用语言学知 识等方式来改进算法。
2、改进信息检索技术：在信息检索领域，可以尝试将先进的排序算法、推荐 系统等技术引入到检索过程中，以提高检索效果。此外，还可以研究如何基于 用户行为和反馈来优化检索结果。
3、缺乏统一的评价标准：中文分词技术的评价标准尚未统一，这使得不同研 究之间的比较和评估变得困难。建立通用的中文分词技术评价标准对于推动相 关研究的发展至关重要。
4、特定领域的应用场景：中文分词技术在不同领域的应用场景中面临着不同 的挑战。例如，在金融领域中，需要分词技术对专业术语进行精确识别；在医 疗领域中，需要处理大量未登录词和生僻字。如何针对特定领域的应用场景进 行优化，是中文分词技术的重要研究方向。
3、建立大型标注语料库：通过建立大型标注语料库，可以为分词算法提供充 足的训练数据，提高其准确性和自适应性。此外，标注语料库也可以用于开发 基于规则的分词方法和测试集的构建。
4、研究跨领域的应用场景：针对不同领域的应用场景，可以研究如何将中文 分词技术进行迁移和适配。例如，可以通过知识图谱等技术将不同领域的知识 引入到分词过程中，以提高分词效果。
然而，各种分词方法也存在一定的局限性和不足。例如，基于规则的分词方法 需要人工编写规则和词典，难以维护和更新；基于统计的分词方法需要大量标 注语料库，而且训练模型的时间和计算成本较高；基于深度学习的分词方法虽 然取得了较好的效果，但也需要耗费大量的时间和计算资源进行训练。
三、研究困难
中文分词技术的研究面临着诸多困难和挑战，以下是一些主要词方法：该方法主要依靠人工编写的分词规则来进行分词。 代表性的工作包括台湾大学开发的中文分词系统“THULAC”和北京大学开发 的“PKU中文分词系统”。这些系统均基于词典和规则，具有较高的准确率和 召回率。
基于条件随机场的中文分词方法_迟呈英

基于条件随机场的中文分词方法_迟呈英

(a) Cn ( n = - 2 , - 1 ,0 ,1 ,2) ( b) CnCn+1 ( n = - 2 , - 1 , 0 , 1 , 2) (c) Pu ( C0) ( d) T ( C- 2) T ( C- 1) T ( C0) T ( C1) T ( C2) 其中 , C 代表着中文字符 ; C0 代表着当前字符 ; n 是相对于当前字符所处的位置 。 比如 , 在序列“辽宁科技大学的学生”中 , 假如当前字符是 ‘的’,那么 C0 表示‘的’; C- 1 表示‘学’; C2 表示‘生’。Pu ( C0) 是针对分词语料在中存在的标点符号 (预先搜集 , 比如‘。’、 ‘ ?’等) 而设置的特征 ; T ( Cn) 是针对分词语料中实体名词而 设置的特征 。这主要针对诸如日期 、时间等和数字符号相关的 词类 。
语料 Uppen Msra
准确率 95. 8 % 95. 9 %
召回率 91 % 94. 5 %
F值 92. 9 % 95. 2 %
切分准确率 ( Precision)
=
正确切分的数量 总的切分数量
召回率 ( Recall)
=
正确切分的数量 测试集中实有切分的数量
F
值 ( Fscore)
=
2
×Precision Precision +
f k ( yi - 1 , yi , x) 是针对边 、捕获标记转移特征的状态特征函
K′
6 数 。exp ( λ′kf ′k ( yi - 1 , yi , x) ) 是针对每个结点的非负因子 。 k =1
f′k ( yi , x) 是针对结点 、捕获当前标记特征函数 。λ和λ′都是
待学习的模型参数 ,表示特征函数的权重 。
基于条件随机场的中文分词方法

基于条件随机场的中文分词方法


迟 呈英 于 长 远 战 学 刚
（ 宁科技大学 辽 摘 要 鞍 山 １ ４５ ） １０ １
提 出 了一 种 基 于条 件 随 机 场 （ ｏ ｄｔ Ｉｌ ａｄ ｍ Ｆｅ ｓ 简 称 Ｃ Ｆ 的 中文 分 词 方 法 。Ｃ Ｆ模 型 剃 用 词 的 上 Ｃ ｎｉｏａ Ｒ ｎ ｏ ｉｄ ， ｉ ｌ ！ Ｒ ） Ｒ
频 率 进 行 统计 ， 不 需 要 切 分 词 典 ， 而 因而 又 叫作 元 词 典 分 词 法
田 １
镊 式 采 件 雕 机 场
在 序 列 标 注 任 务 中 ， 机 变 量 Ｘ ＝ ｛ ， ， ｝ 示 可 随 Ｘ … Ｘ 表
或 统 计 取词 方 法 ， 主 要 包 括 基 于 引 马 尔 可 夫 模 型 、 于 最 大 其 基
生 成 的有 向 图模 型 （ ｏ —ｇ ｎ ｒｔ ｅｄｒ ｔｄｇａ ｈ ａ ｍｏ ｅ ） ｎ ｎ ｅ ｅａｉ ｉ ｃｅ ｒ ｉ ｌ ｄ ｌ ｖ ｅ ｐ ｃ ｓ
（） ｘ（ ∑ （ ，ｉ ） ＝ｅ ∑ ｐ ｃ Ｙ， ） ｘ
（ ２ ）
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
所 固有 的“ 记 偏 置 ” 】 １ ｅ—ｂ ｓ （ｏｎ Ｌ ｆ ｒ ，０ １ 的 标 ［ （ａ ｌ ｉ ）Ｊｈ ａ ｅｔ ２ ０ ） ｂ ａ ｙ
是 只 依 赖 于 观 测 序 列 的 归 一 化 函 数 （ ｏｍａｚ ｇ ｎ ｒ ｌｉ ｉｎ
ｆｃｏ ） ａｔｒ
立假 设 ， 时 克 服 了 最 大 熵 马 尔 可 夫 模 型 （ ｘｍｕ ｎｒｐ 同 Ｍａ ｉ ｍ Ｅ ｔ ｙ ｏ Ｍａｋ ｖＭｏｅ，ＭＥ ｒｏ ｄＩ ＭＭ ） ｎ ｒｗ Ｍｃ ａ ｕ ２ ０ ） 其 他 非 （Ａ ｄｅ Ｃ ｌ ｍ，０ ０ 和 ｌ
别 出 一 个词 ） 按 照 扫 描 方 向 的 不 同 ， 匹配 分 词 方 法 又 可 分 。 串 为 正 向 和 逆 向 匹配 ； 照 优 先 匹 配 的 原 则 ， 分 为 最 大 和 最 小 按 可 匹 配 。ｂ 基 于 理 解 的 分 词 方 法 ： 种 分 词 方 法 是 通 过 让 计 算 ． 这 机 模 拟人 对 句 子 的 理 解 ， 到 识 别 词 的效 果 ， 称 人 工 智 能 达 也 法 。Ｃ基 于统 计 的分 词 方 法 ： 种 方 法 只 需 对 语 料 中 的 字 组 ． 这
基于条件随机场的中文分词算法改进

基于条件随机场的中文分词算法改进


Ｙａ ｔｉ ｈ ｎ ｏ ｇ２ ４ ０ ， Ｃ ｉａ ２Ｍｉｉ ｒ ｐ ｅｅ ｔｔ ｅ ｕ ｅｕｏ Ｄ ｉ ｈ ｎ Ｗｕ ａ ｂ ｉ ３ ０ ４， Ｃ ｉａ ｎａ Ｓ ａ ｄ ｎ ６ ０ １ ｈｎ ； ． ｌ ａｙＲｅ ｒｓｎａｉ ｓＢ ｒａ ｆ ｔ ｖ ＮＥ ｎＷｕ ａ ， ｈ ｎＨｕ ｅ ４ ０ ６ ｈｎ ）
摘 要 ：在 中文分词领 域 ，基 于字标 注 的方法得 到广泛 应用 ，通过 字标 注分 词 问题 可转换 为 序列标 注 问题 ，现在分 词效果 最好 的是 基于条 件随机场（ Ｒ ｓ的标 注模 型。作 战命 令 的分 词是进 行 Ｃ Ｆ） 作 战指令 自动生成 的基础 ，在 将 Ｃ Ｆ 模 型应用到作 战命令 分词 时，时间和 空 间复杂度 非常高 。为 Ｒｓ 提 高效率 ，对模 型进行 分析 ，根 据特征选 择算 法选取特 征子集 ，有效 降低 分 词的 时间与空 间开销 。 利用 Ｃ Ｆ 置 信度对 分词结果 进行后 处理 ，进 一步提高分 词精确度 。实验 结果表 明 ，特 征选择 算法 Ｒｓ
ｉ ａ ａ ｙ ｅ ｎ ｅ ｔ ｒ ｓ ｂ ｅ ｓ ｒ ｓ ｌ ｃ ｅ ｙ ｓ ｎ ｔ ｆ ａ ｕｒ ｓ ｌ ｃ ｉ ｎ ｌ ｏ ｉｈ ， ｗｈ ｃ ｃ ｔ ｔ ｅ ｓ ｎ ｌ ｚ ｄ ａ ｄ ｆ ａ ｕ ｅ ｕ ｓ ｔ ａ ｅ ｅ ｅ ｔ ｄ ｂ ｕ ｉ ｇ ｈｅ ｅ ｔ ｅ ｅ ｅ ｔｏ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｉｈ ｕ ｈ
（， ，） Ｐ ｆ 为状态 转移特 征 函数 ； ｇ （， Ｘ 为状态特 征 函数 ； Ｙ ｋｖ ，） Ｊ
和 是 由训 练样本 得到 的特征权 重 ；ｋ为特 征
函数 编号 ；ｖ为 中的节点 。计算 特征权 重 函数 采用极 大似然 估计 方法 。Ｃ Ｆ 指数 模型 为凸 函数 ，可采 用迭代 Ｒ ｓ
基于条件随机场方法的汉语专利文本介词短语识别

基于条件随机场方法的汉语专利文本介词短语识别

基于条件随机场方法的汉语专利文本介词短语识别（实用版4篇）目录（篇1）I.引言A.研究背景B.研究目的C.研究意义II.相关工作A.专利文本处理B.介词短语识别C.条件随机场方法III.方法介绍A.条件随机场模型B.介词短语特征提取C.模型训练与评估IV.实验设计A.数据集与预处理B.实验参数设置C.实验流程V.实验结果A.准确率对比B.F1得分对比C.时间消耗对比VI.分析和讨论A.结果解释B.方法优缺点分析C.未来工作展望VII.结论A.方法有效性验证B.方法在专利文本中的应用前景C.对相关工作的启示和影响正文（篇1）基于条件随机场方法的汉语专利文本介词短语识别是近年来受到广泛关注的研究领域。

介词短语在汉语中扮演着重要的语法角色，对专利文本的理解和分析具有重要意义。

本文提出了一种基于条件随机场方法来识别汉语专利文本中的介词短语。

首先，介绍了条件随机场模型的基本原理和专利文本处理的相关工作。

然后，详细阐述了如何提取介词短语的特征，并使用条件随机场方法进行训练和评估。

最后，通过实验对比了不同方法的准确率、F1得分和时间消耗，验证了本文方法的有效性。

目录（篇2）1.引言2.条件随机场方法介绍3.汉语专利文本介词短语识别方法4.实验与结果5.结论正文（篇2）一、引言随着人工智能技术的发展，自然语言处理成为其中的一个重要领域。

在自然语言处理中，词法分析是一个基本任务，而介词短语识别则是词法分析中的一个重要组成部分。

近年来，条件随机场方法在汉语词法分析中得到了广泛的应用。

本文将介绍基于条件随机场方法的汉语专利文本介词短语识别方法。

二、条件随机场方法介绍条件随机场（CRF）是一种基于概率模型的方法，用于处理序列标注问题。

它通过将序列中的每个标记视为一个条件概率来建模序列的联合概率分布。

在汉语专利文本介词短语识别中，条件随机场可以用于建模介词短语的识别。

三、汉语专利文本介词短语识别方法1.数据预处理：对专利文本进行分词、去除停用词等预处理操作，为后续的模型训练做准备。

基于条件随机场的汉语词汇特征研究

基于条件随机场的汉语词汇特征研究

１ 相关研究概述
１１ 条件随机场 ＣＲＦ［５］是一 种 统 计 模 型。 由 隐 马 尔 可 夫 模 型 （ｈｉｄｄｅｎ
Ｍａｒｋｏｖｍｏｄｅｌ，ＨＭＭ）理 论 与 最 大 熵 模 型 （ｍａｘｉｍｕｍ ｅｎｔｒｏｐｙ， ＭＥ）理论 发 展 而 来，同 时 具 有 这 两 种 模 型 的 优 势。相 比 于 ＨＭＭ，ＣＲＦ可以使用复杂的特征函数对指定信息进行评判，在 训练过程中能够充分利用特征函数指定的文本上下文信息进 行参数调整，从而在推理分词过程中应用上下文信息。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
ＳｔｕｄｙｏｆＣｈｉｎｅｓｅｌｅｘｉｃａｌｆｅａｔｕｒｅｓｂａｓｅｄｏｎｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌｒａｎｄｏｍ ｆｉｅｌｄｓ
ＨｕａｎｇＤｉｎｇｑｉ，ＳｈｉＳｈｅｎｇｈｕｉ
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ＆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＢｅｉｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｅｍｉｃａｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００２９，Ｃｈｉｎａ）
以上研究着重考虑特定领域的指定信息特征，其提取方法 对标注集的依赖性较强，在其他领域应用该方法时均需要花费 大量的精力构建标注集。本文研究了基于条件随机场的汉语 语言特征，在汉语文本只具有简单标注的条件下，尝试从中提 取其行文特征，寻找汉语文本的词汇特征，使其能够在简单标 注的语料下实现较好的性能。
随着 机 器 学 习 的 发 展，信 息 提 取 （ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ， ＩＥ）技术已经逐渐被应用在各个领域的生产过程中，建立各个 领域的智能知识库成为越来越迫切的需求。其中从各式各样 的文字 说 明 和 描 述 中 提 取 信 息 关 键 词，即 命 名 实 体 识 别 （ｎａｍｅｄｅｎｔｉｔｙｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ＮＥＲ），是 一 项 必 备 而 重 要 的 工 作。 关于汉语命名实体识别的研究，目前主要集中于特定领域中的 特定格式文本的特定关键字识别。例如，文献［１］基于医学领 域中的中文临床病历内容，研究病历记录中的疾病、症状以及 时间记录等关 键 信 息；文 献 ［２］从 模 型 方 法 对 比、特 征 标 注 集 的角度研究从医药领域的药品说明中抽取症状信息的自动化 方法，发现增加有效标注信息能够提升信息抽取的准确率及查 全率；文献［３］从 使 用 模 型 加 自 定 义 规 则 的 方 式，识 别 文 本 中 的时间表达式；文献［４］则研究在电子商务领域中的产品描述 信息的自动分词。
基于条件随机场的中文时间短语识别

基于条件随机场的中文时间短语识别


中 分类 ： Ｐ９ 田 号 Ｔ３ １
基 于条件 随机 场 的 中文 时间短语识 别
朱莎莎 ，刘宗 田 ， 付剑锋 ， 朱 芳
（ 上海大 学计 算机 工程与科学学院 ，上海 ２ ０ ７ ） ０ ０ ２
摘
要 ：传统时 间短语识别 方法存在 中文文本时 间短语边界定位 不准确 和长 距离依 赖的问题。为此，提 出一种基于条件 随机场 （Ｒ ｓ的时 Ｃ Ｆ）
Ｃｈｎ ｓ ｘ ． ｏ ｓ ｌｅ ｔｅ ｅｉｓ ｅ ， ａ ｅ ｎ ｔｅ ｃ ｐ ｂ ｌｙ ｔ ｎｅ ｒ ｔ ｄｆｅｅ ｔ ｅ ｅｓｆａｕ ｅ ｆＣ ｎ ｉｏ ａ Ｒａ ｄ ｍ ｉ ｄ （ Ｒ ｓ ｍｏ ｅ ｔｉ ｉ ｅ ｅｔ ｔ Ｔ ｏ ｖ ｓ ｓｕ ｓ ｂ ｓ ｄ ｏ ａ ａ ｉｔ Ｏｉｔｇ ａｅ ｉ ｒｎ ｖ ｌ ｅ ｔｒｓｏ ｏ ｄｔ ｎ ｌ ｎ ｏ Ｆ ｅ ｓＣ Ｆ ） ｄ ｌ ｈｓ ｅ ｈ ｈ ｉ ｆ ｌ ｉ ｌ ，
间短语识别方法 。采用基于机器学 习的方法识别时 间短语 ，分析 中文文本 中时间短语 的词法 、句法和上下文信息等语言 学特征 ，将时 间短 语分为 日期型和 事件 型 ２ 种类型 ，并半 自动构建 ３ 个常用词表作为外部特征 。在此基础 上，引入能整合 不同层面特征 的 Ｃ Ｆ 方法 ，将识 Ｒｓ 别问题转化为序列标注 问题 。实验结果表明 ，该方法在 日 期型 时间短 语和事件型时间短语识别上分别取得 ９． ％和 ８． ％的 值 ，识 ５０ ７ ５５ ７
第３ ７卷 第 １ 期 ５
、０ ． ７ ，１３
・

Ａ ｕ ｕｓ ２ １ ｇ ｔ ０１
ＮＯ．５ １
Ｃｏ ｐ ｅ ｇｉ ｅ ｉ ｇ ｍ ｕｔｒＥｎ ｎｅ ｒｎ
人工智能及识别技术 ・

基于条件随机场的汉语动宾搭配自动识别

基于条件随机场的汉语动宾搭配自动识别
程月;陈小荷
【期刊名称】《中文信息学报》
【年(卷),期】2009(23)1
【摘要】该文提出一种基于机器自动学习的统计模型条件随机场的方法用于汉语动宾搭配的自动识别.实验比较了两种分词与词性标记集下的识别效果,并增加了词性筛选准则作为优化处理.在特征选择上,考察了动词次范畴特征、上下文特征以及它们之间的组合特征的不同实验结果.综合实验结果,基于树库分词和词性标记的最好结果F值是87.40%,基于北京大学标准的分词和词性标记的最好结果F值是74.70%.实验表明,条件随机场模型在词语搭配实例自动识别方面有效可行.
【总页数】7页(P9-15)
【作者】程月;陈小荷
【作者单位】南京师范大学,文学院,江苏,南京,210097;南京师范大学,中北学院,江苏,南京,210046;南京师范大学,文学院,江苏,南京,210097
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.现代汉语“动宾式动词＋宾语”的搭配规律研究 [J], 李群
2.基于语义范畴理论的蒙古族学生汉语动宾搭配教学研究 [J], 张钧
3.汉语动宾非常规搭配的认知语义研究r——以"吃+NP"为例 [J], 赵丹
4.基于物性结构的日本汉语教材动宾搭配考察—以HSK1.2级名词为对象 [J], 李佳;
5.基于大规模语料库的现代汉语动宾搭配知识库构建 [J], 王贵荣;饶高琦;荀恩东因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于ERNIE-DPCNN的短文本分类研究

实用第一‘智慧密集回回回IB SI IB@B B8)回IB回IBS)®回回®回回回回回回回回回回回回回回回回回B S■B S)回回回回BBTBBBIBIHBEIBS®回諮基于ERNIE-DPCNN的短文本分类研究齐佳琪，迟呈英*，战学刚(辽宁科技大学计算机与软件工程学院，辽宁鞍山114051)摘要：目前采用短文本分类的方法几乎都使用词向量，不管是机器学习还是深度学习本质上都是对数字的处理。

将文本汉字转换成计算机可识别的数字信息是词向量的作用。

ERNIE是百度提出主要针对中文设计的词向量模型。

将ERNIE词向量与深金字塔卷积神经网络相融合，对中文类新闻文本标题进行文本分类处理。

通过实验比较，ERNIE词向量与深金字塔卷积神经网络相结合的短文本分类模型具有较高的分类精度。

关键词：短文本分类；深度学习；ERNIE词向量；深金字塔卷积神经网络1概述短文本分类是文本分类的一个重要分支。

通过短文本分类技术，人们可以充分管理短文本数据，最大程度挖掘信息［1］。

然而将机器学习方法应用于短文本分类,效果并不是很理想［2］。

因为短文本具有如下特点：长度短，很难抽取有用的特征词；数据海量；包含过多不规范语和网络流行语，文本噪音大。

这些特点使主流的方法不能满足短文本分类的需求。

当前，知识增强语义表示模型(Enhanced Repre­sentation from Knowledge IntEgration,ERNIE)在机器翻译中被提出，但截至目前应用ERNIE模型的文本分类技术研究还不多，且ERNIE模型是否可以适用于文本分类技术尚未可知，就是在ERNIE的基础上完成的。

2短文本分类相关研究短文本使指长度小于160个字符的文本，如新闻标题、主题搜索等。

短文本分类是指根据预先给出已分类和需要分类的短文本，按照一定的分类准则进行分类的技术。

2017年谷歌提出了注意力机制的观点，认为模型的结果只与几个关键的特征有关。

基于规则的中文分词方法

基于规则的中文分词方法
1.基于词典：通过建立一个中文词典，包含常见的词汇和词语，然后
根据词典进行匹配和切分。

包括正向最大匹配法（从左到右），反向最大
匹配法（从右到左），以及双向最大匹配法（从左到右和从右到左两次匹配）等。

2.基于统计规则：根据大量已标注的语料库数据，统计词汇的出现频
率和搭配规律，然后根据统计规则进行切分。

常见的方法有隐马尔可夫模
型（HMM）、最大熵模型（ME）、条件随机场（CRF）等。

3.基于正则表达式：使用正则表达式来识别和切分中文文本中的词汇，例如利用标点符号、空格等作为分隔符，然后进行切分。

4.基于规则的语法分析：根据中文语法规则，使用自然语言处理技术
进行句法分析，从而实现中文文本的分词。

需要注意的是，基于规则的中文分词方法在处理复杂的语言现象或者
专业领域的术语时可能存在一定的局限性，因此结合其他机器学习方法或
者深度学习方法可以获得更好的分词效果。

中文分词的三种方法(一)

中文分词的三种方法(一)中文分词的三种中文分词是指将一段中文文本划分为一个个有实际意义的词语的过程，是自然语言处理领域中的一项基本技术。

中文分词技术对于机器翻译、信息检索等任务非常重要。

本文介绍中文分词的三种方法。

基于词典的分词方法基于词典的分词方法是将一段文本中的每个字按照词典中的词语进行匹配，将匹配到的词作为分词结果。

这种方法的优点是分词速度快，但缺点是无法解决新词和歧义词的问题。

常见的基于词典的分词器有哈工大的LTP、清华大学的THULAC等。

基于统计的分词方法基于统计的分词方法是通过对大规模语料库的训练，学习每个字在不同位置上出现的概率来判断一个字是否为词语的一部分。

这种方法能够较好地解决新词和歧义词的问题，但对于生僻词和低频词表现不够理想。

常见的基于统计的分词器有结巴分词、斯坦福分词器等。

基于深度学习的分词方法基于深度学习的分词方法是通过神经网络对中文分词模型进行训练，来获取词语的内部表示。

这种方法的优点是对于生僻词和低频词的表现较好，但需要大量的标注数据和计算资源。

常见的基于深度学习的分词器有哈工大的BERT分词器、清华大学的BERT-wwm分词器等。

以上是中文分词的三种方法，选择哪种方法需要根据实际应用场景和需求进行评估。

接下来，我们将对三种方法进行进一步的详细说明。

基于词典的分词方法基于词典的分词方法是最简单的一种方法。

它主要针对的是已经存在于词典中的单词进行分词。

这种方法需要一个词典，并且在分词时将文本与词典进行匹配。

若匹配上，则将其作为一个完整的单词，否则就将该文本认为是单字成词。

由于它只需要匹配词典，所以速度也是比较快的。

在中文分词中，“哈工大LTP分词器”是基于词典的分词工具之一。

基于统计的分词方法基于统计的分词方法是一种基于自然语言处理技术的分词方法。

其主要思路是统计每个字在不同位置出现的概率以及不同字的组合出现的概率。

可以通过训练一个模型来预测哪些字符可以拼接成一个词语。

基于条件随机场方法的汉语专利文本介词短语识别

的规 则 进行 优 选 ，在 保 证 时 间复 杂度 较 低 的情 况 下提 高 了介
词 用 法 自动 识 别 的准 确率 ［ ２ ］ ｚ 。朱 筠 （ ２ ０ １ ３ ）、 胡 韧
２ ． 兼 类 介 词 的存 在 。 在 一 定 的语 境 下 ， 介 词 还 可 以兼 奋 （ ２ ０ １ ５ ）等 在 概念 层 次 网 络理 论 （ Ｈ ｉ ｅ ｒ ａ ｒ ｃ ｈ ｉ ｃ ａ ｌ Ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ
词与其他 词语和短语 （ 动 宾 短 语 、名 词 短 语 、方 位 短 语 、 时 间 短 语 等 ）构 成 ，甚 至 可 以 由 整 个 句 子 构 成 。 复 杂 的 内
部 结构 很 容 易 形 成远 距 离 的搭 配 关 系 。
高进行分类 ，重新调整了规则的前后排序方案，同时对排序
一
计 ，在 随 机 抽 取 的 ５ ０ ０ 句汉 语 专 利 语 料 中 ，包 含 介 词 短 语 的 句 子 有２ ２ ６ 句 ， 占 到 了样 本 总量 的４ ５ ． ２ ％ 。［ 可 见 介 词短 语 的
二 、相 关研 究 针 对 汉 语 介 词 短 语 识 别 的 难 点 ， 国 内 外 学 者 做 了 大 量
出现 比例非常 高。汉语介词短语 的 自动识别 具有 较大 的难 研 究 工 作 ，提 出 了一 些 有效 的方 法 ， 主要 包 括 规则 方 法 ，统 度 ， 主要 表 现 在 以 下几 点 ： 计方法和将 二者相结合的混合方法。梁猛杰等 （ ２ ０ １ ３ ）通过 １ ． 介 词 短 语 的 内部 构 成 相 当 复 杂 。介 词 短 语 可 以 由介 考 察 介 词 规 则 库 的 处 理 特 点 ， 依 据 规 则 的 覆 盖 程 度 从 低 到

基于条件随机场的中文分词算法研究

基于条件随机场的中文分词算法研究随着中文自然语言处理的发展，中文分词作为一项基础任务，一直备受研究者的关注。

中文分词是将连续的汉字序列切分成有意义的词语序列，是其他自然语言处理任务的前提和基础。

而条件随机场（Conditional Random Fields, CRF）作为一种统计模型，已经被广泛应用于中文分词任务中，并取得了显著的效果。

条件随机场是一种用于序列标注问题建模和推断的概率图模型。

它通过定义特征函数和特征权重来建模输入序列和输出标签之间的关系，并通过对特征函数进行归一化来计算标签序列出现概率。

在中文分词任务中，输入序列为待切分句子，输出标签为每个字对应是否为一个完整词语。

在基于条件随机场的中文分词算法研究中，特征函数设计是一个关键问题。

常用的特征函数包括单字特征、双字特征、前缀后缀特征、上下文特征等。

单字特征指每个汉字作为一个单独观测变量的特征函数，双字特征指相邻两个汉字作为一个观测变量的特征函数。

前缀后缀特征指汉字前后的前缀和后缀作为观测变量的特征函数。

上下文特征指当前汉字和上下文汉字组成观测变量的特征函数。

通过合理设计这些特征函数，可以捕捉到词语的内部结构和上下文信息，提高中文分词算法的准确性。

另一个关键问题是如何训练条件随机场模型。

通常使用最大似然估计或正则化最大似然估计来学习模型参数。

最大似然估计通过最大化训练集上标签序列出现概率来学习模型参数，而正则化最大似然估计在最大化标签序列出现概率的同时加入正则项来防止过拟合。

在实际应用中，基于条件随机场的中文分词算法通常需要解决未登录词和歧义问题。

未登录词是指在训练集中未出现过的新词语，而歧义问题是指一个汉字序列可能有多种切分方式。

为了解决这些问题，可以使用外部资源如词典、语料库等来增加特征信息，或者引入其他机器学习模型如深度学习模型来提高分词效果。

基于条件随机场的中文分词算法在中文自然语言处理领域中具有重要的应用价值。

它不仅可以用于信息检索、文本分类、机器翻译等任务，还可以作为其他自然语言处理任务的预处理步骤。

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(4)
i,k
在当前序列位置为 i 、当前标记为 y 的时候 , Viterbi 算法
可以求得至当前位置的最优标记序列的未归一化概率值 。其
递归形式为 :
Φ( i , y)
=
max y′Φ( i
-
1 , y′) 3
6 e
λkf k ( x , y , y′, i)
k
(5)
Viterbi 算法属于动态规划算法 ( dynamic programming) 。
J o ur n al of Inf o r m a ti o n N o . 5 ,2008 情报杂志 2008 年第 5 期
基于条件随机场的中文分词方法
A Chinese Word Segmentation Approach Using Conditional Random Fields
3 试验结果和分析
3. 1 CRF 分词实验结果 本次实验使用的所有数据都来 自于 SIGHAN2006 Chinese Language Processing Bakeoff[6 ] 提 供的数据 ,进行的是分词封闭性测试 。分词测试结果如下 :
表 1 条件随机场在 SIGHAN2006 中文分词语料上的分词结果
件随机 场 进 行 训 练 , 使 得 条 件 概 率 的 log 似 然 值 (log -
likelihood) [3 ] 最大 :
6 L (λ) =
log pλ( y | x)
(3)
( x , y) ∈D
1. 3 条件随机场的推理 条件随机场的推理是指在给定
一个观测序列 X = { X1 , X2 , …, XN } 的条件下 , 找到一个对 应于最可能的标记序列 Y = { Y1 , Y2 , …, YN } 。
语料 Uppen Msra
准确率 95. 8 % 95. 9 %
召回率 91 % 94. 5 %
F值 92. 9 % 95. 2 %
切分准确率 ( Precision)
=
正确切分的数量 总的切分数量
召回率 ( Recall)
=
正确切分的数量 测试集中实有切分的数量
F
值 ( Fscore)
=
2
×Precision Precision +
中文分词是自然语言理解中很重要的内容之一 ,也是当 前智能信息处理技术的基础 。分词的效果将影响到后续分析 的难易程度 ,如句法分析 、语义分析等 。现阶段人们提出了许 多中文分词的算法 ,主要可以分成以下三类 :a. 基于字符串匹 配的分词方法 :待分析的中文字符串与一定规模的词典中的 词条进行匹配 ,若在词典中找到某个字符串 ,则匹配成功 (识 别出一个词) 。按照扫描方向的不同 ,串匹配分词方法又可分 为正向和逆向匹配 ;按照优先匹配的原则 ,可分为最大和最小 匹配 。b. 基于理解的分词方法 :这种分词方法是通过让计算 机模拟人对句子的理解 ,达到识别词的效果 ,也称人工智能 法 。c. 基于统计的分词方法 :这种方法只需对语料中的字组 频率进行统计 ,而不需要切分词典 ,因而又叫作无词典分词法 或统计取词方法 ,其主要包括基于引马尔可夫模型 、基于最大 熵模型 、基于条件随机场模型的方法等[1 ] 。
D = ( X , Y) ,观测数据 X = { X1 , X2 , …, XN } ,标记数据 Y = { Y1 , Y2 , …, YN } 。
在中文分词系统中 , 条件随机场的训练就是通过训练语
料来学习最恰当的模型参数 ,来使得某种规则标准最大 。在这
里 ,基于最大似然原则 ( maximum - likelihood principle) 对条
在我们实验中 ,如果字符是阿拉伯数字 ,那么 T ( . ) 为 1 ; 如果字符是‘年’‘、月’或‘日’, 那么 T ( . ) 为 2 ; 如果字符是 ‘分’或‘秒’那么 T ( . ) 为 3 ; 如果字符是文字数字形式 ( 如 ‘一’‘、二’等) ,那么 T ( . ) 为 4 ; 如果字符是英文字符 , 那么 T ( . ) 为 5 ;如果字符是其他情况 , T ( . ) 为 6 。特征模板 (a) 和 (c) 都是单个序列元素的特征 ; 特征模板 ( b) 和 (d) 都是元素 序列的组合特征 。同样 , 实验中也针对多字词的情况实验过 C- 1 C0 C1 等长词特征 ,但实验效果并不理想 。
动态规划是最优化原理中的一种重要方法 。在解决一个大的
问题中包含有很多重叠的子问题情况的最优解是有效的 , 它
将问题重新组合成子问题 。为了避免多次解决这些子问题 ,计
算过程中会将中间结果保存以备后用 , 直至整个大的问题被
解决 。
2 自动分词模型
在本文中 , 根据中文分词的特点及条件随机场所使用的 特征[4～5 ] ,即 CRF 能够同时使用中心词的前 n 个词和后 m 个 词作为该词的上下文信息 。这样 ,中心词的词性不仅与它前面 的词有关 , 还与它后面的词有关 , 更加符合实际情况 。在本文 中 ,使用了中心词本身 、中心词的前两个词和中心词后两个 词 ,以及它们之间的结构特征 ,我们所采用的特征模板如下 :
×Pecall Recall
3. 2 CRF 对歧义词和未登陆词的处理实验 中文分词任
务的难点在于分词边界的歧义处理和未登陆词的识别问题 。
我们从分词歧义情况的处理和未登陆词的识别两个方面 ,来 分析条件随机场的分词处理方法 、效果及其在分词任务中仍
待解决的方面 。
3. 2. 1 歧义词的处理实验 。在这里 ,我们首先考察 、分 析条件随机场解决中文分词词边界的消歧能力 。因为歧义片
1. 2 条件随机场的训练 在序列标注任务中 , 给定训练
作者简介 :迟呈英 ,女 ,1963 年生 ,教授 ,硕士 ,研究方向为数据库技术 、自然语言理解 ;于长远 ,男 ,1981 年生 ,硕士研究生 ,研究为自然语言理解 ; 战学刚 ,男 ,1962 年生 ,教授 ,博士 ,研究方向为自然语言理解 、信息检索 、网络安全 。
i,k
+
λ′kf ′k ( yi , x ) )
i, k
(1)
Zx 是 只 依 赖 于 观 测 序 列 的 归 一 化 函 数 (normalizing
factor)
6 6 Z ( x) = exp (
λkf k ( C , Yi , X) )
(2)
ik
K
6 其中 ,exp ( λkf k ( yi - 1 , yi , x) ) 是 针 对 边 的 非 负 因 子 。 k =1
1 条件随机场模型理论
1. 1 条件随机场模型的定义 CRF 是无向图模型 ,其最 简单的形式是链式 CRF ,也就是模型中的各个节点构成了链 式分布 ,根据中文分词的特点 ,本文采取的就是链式 CRF 。
在链式 CRF 中 ,无向图中的所有标记结点形成一个链 。在一 阶链式条件随机场中 , 全连通子图集合就是所有的含有当前 标记 yi 、前一个标记 yi - 1 和包含观测序列 x 的任何子集的最 大连通子图 。例如 ,在图 1 中 ,结点集合{ Y2 , Y3 , X} 就为一个 最大连通子图 。其形式如图 1 所示 :
79
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情报杂志 2008 年第 5 期 J o u r n al of Inf o r m a ti o n N o . 5 ,2008
图 1 链式条件随机场
在序列标注任务中 ,随机变量 X = { X1 , …, X n} 表示可 观测序列 ; 随机变量 Y = { Y1 , Y2 , …, Y n} 表示观测序列对 应的标记序列 ,随机变量 Y 的链式条件概率分布为 :
6 6 P( y |
x)
=
Z
1 ( x)
exp
(
λkf k ( yi - 1 , yi , x )
条件随机场模型是新近提出的一个基于统计的序列标记 和分割的方法 。CRF 是一个在给定输入节点条件下计算输 出节点的条件概率的无向图模型 。它没有隐马尔可夫模型 ( Hidden Markov Model) ( L . R. Rabiner. 1989) 那样严格的独 立假设 ,同时克服了最大熵马尔可夫模型 ( Maximum Entropy Markov Model , MEMM) ( Andrew McCallum ,2000) 和其他非 生成的有向图模型 (non - generative directed graphical models) 所固有的“标记偏置”[2 ] (label - bias) (John Lafferty ,2001) 的 缺点 。
从式 (1) 可以看到 ,在条件随机场的分布函数 , 归一化因
子完全独立于标记序列 。所以 , 给定模型参数条件下 , 求得最
可能的标记序列可以表示为 :
6 Y 3 = arg max y P ( Y | X) = arg max y exp ( λkf k ( yi - 1 , i, k
6 yi , x) + λ′kf ′k ( yi , x) )
词典词 ,根本不会考虑上下文的信息 。所以 ,该歧义片断会被 错误地切分为下文的位置信息来进行判
断 ,比如 ,在“外交部长”的片断中 ,虽然“外交部”是词典词 ,但 条件随机场模型会从该片断序列整体考虑出发 ,进行统计判 断 。在训练语料中 “, 外交部”一词后面从来没有出现过“长” 字 。而且“外交 部长”这个切词片断在训练语料中出现了 22 次 。这些统计信息都将作为条件随机场的重要特征 ,使得歧 义片断“外交部长”能够被正确切分 。
(a) Cn ( n = - 2 , - 1 ,0 ,1 ,2) ( b) CnCn+1 ( n = - 2 , - 1 , 0 , 1 , 2) (c) Pu ( C0) ( d) T ( C- 2) T ( C- 1) T ( C0) T ( C1) T ( C2) 其中 , C 代表着中文字符 ; C0 代表着当前字符 ; n 是相对于当前字符所处的位置 。 比如 , 在序列“辽宁科技大学的学生”中 , 假如当前字符是 ‘的’,那么 C0 表示‘的’; C- 1 表示‘学’; C2 表示‘生’。Pu ( C0) 是针对分词语料在中存在的标点符号 (预先搜集 , 比如‘。’、 ‘ ?’等) 而设置的特征 ; T ( Cn) 是针对分词语料中实体名词而 设置的特征 。这主要针对诸如日期 、时间等和数字符号相关的 词类 。