中文分詞方法

本文參考自書籍《Python自然語言處理實戰(zhàn)：核心技術(shù)與算法》
用做個人的學習筆記和分享

1. 規(guī)則分詞

規(guī)則分詞的詳細筆記

2. 統(tǒng)計分詞

2.1 一般步驟

建立統(tǒng)計語言模型。

句子劃分為單詞，對劃分結(jié)果進行概率分析，獲得概率最大的分詞方式。

常用統(tǒng)計學習算法：隱馬爾可夫、條件隨機場。

2.2 語言模型

語言模型的形式化描述：
長度為m的字符串的概率分布：
$$P(w_1,w_2,...,w_m)=P(w_1)P(w_2|w_1)P(w_3|w_1,w_2)...P(w_m|w_1,w_2,...,w_{m?1})\text{\hspace{1em}(1)}$$
其中$w_1$到$w_m$依次表示文本中的各個詞語，采用鏈式法則計算概率值。

n-gram模型：文本過長，計算難度大，可忽略距離大于等于n的上文詞的影響：
$$P(w_i|w_1,w_2,...,w_{i?1})\approx P(w_i|w_{i?(n?1)},...,w_{i?1})\text{\hspace{1em}(2)}$$
一元模型：n=1，在一元語言模型中，整個句子的概率等于各個詞語概率的乘積。言下之意就是各個詞之間都是相互獨立的，這無疑是完全損失了句中的詞序信息。所以一元模型的效果并不理想：
$$P(w_1,w_2,...,w_m)=P(w_1)P(w_2)...P(w_m)\text{\hspace{1em}(3)}$$
二元模型：n=2，式(2)變?yōu)?#xff1a;
$$P(w_i|w_1,w_2,...,w_{i?1})\approx P(w_i|w_{i?1})\text{\hspace{1em}(4)}$$
三元模型：n=3，式(2)變?yōu)?#xff1a;
$$P(w_i|w_1,w_2,...,w_{i?1})\approx P(w_i|w_{i?2},w_{i?1})\text{\hspace{1em}(5)}$$
當n≥2 時，該模型是可以保留一定的詞序信息的，而且n 越大，保留的詞序信息越豐富，但計算成本也呈指數(shù)級增長。
一般使用頻率計數(shù)的比例來計算n 元條件概率，如式(6)所示：
$$P(w_i|w_{i?(n?1)},...,w_{i?1})=\frac{count(w_{i?(n?1),...,w_{i?1},w_i})}{count(w_{i?(n?1)},...,w_{i?1})}\text{\hspace{1em}(6)}$$
當n越大時，模型包含的詞序信息越豐富，同時計算量隨之增大。與此同時，長度越長的文本序列出現(xiàn)的次數(shù)也會減少，如按照公式（ 3.3 ）估計n 元條件概率時，就會出現(xiàn)分子分母為零的情況。因此，一般在n 元模型中需要配合相應的平滑算法解決該問題，如拉普拉斯平滑算法等。

2.3 隱馬爾可夫模型（HMM）

基本思路：每個字在構(gòu)造一個特定的詞語時都占據(jù)著一個確定的構(gòu)詞位置（ 即詞位），
現(xiàn)規(guī)定每個字最多只有四個構(gòu)詞位置：即B （詞首）、M （詞中）、E （詞尾）和s （單獨成詞），那么下面句子①的分詞結(jié)果就可以直接表示成如②所示的逐字標注形式：
①中文/文本處理/需要/進行/中文/分詞/。
②中/B文/E文/B本/M處/M理/E需/B要/E/進/B行/E中/B文/E/分/B詞/E。/S

形式化描述：
句子：$\lambda ={\lambda }_1{\lambda }_2...{\lambda }_n$
標簽：$\sigma ={\sigma }_1{\sigma }_2...{\sigma }_n$
KaTeX parse error: \tag works only in display equations
其中${\lambda }_i$是字，n為句長，σ∈{B,M,E,S}
P(σ|λ)是關(guān)于2n個變量的條件概率，n不固定，無法對P(σ|λ)進行精確計算，故引入觀測獨立性假設：每個字的輸出僅與當前字有關(guān)。
$$P({\sigma }_1{\sigma }_2...{\sigma }_n|{\lambda }_1{\lambda }_2...{\lambda }_n)=P({\sigma }_1|{\lambda }_1)P({\sigma }_2|{\lambda }_2)...P({\sigma }_n|{\lambda }_n)\text{\hspace{1em}(8)}$$

觀察獨立性假設存在的問題：完全沒有考慮上下文，且會出現(xiàn)不合理的情況。比如按照之前設定的B 、M 、E 和S 標記，正常來說B后面只能是M或者E ，然而基于觀測獨立性假設，我們很可能得到諸如BBB 、BEM 等的輸出，顯然是不合理的。

HMM通過貝葉斯公式求解P(σ|λ)
$$P(\sigma |\lambda )=\frac{P(\sigma ,\lambda )}{P(\lambda )}=\frac{P(\lambda |\sigma )P(\sigma )}{P(\lambda )}\text{\hspace{1em}(9)}$$
λ為給定的輸入，因此P(λ)計算為常數(shù)，可以忽略，因此最大化P(σ|λ)等價于最大
化P(λ|σ)P(σ)。
對P(λ|σ)P(σ)做馬爾可夫假設：
$$P(\lambda |\sigma )=P({\lambda }_1|{\sigma }_1)P({\lambda }_2|{\sigma }_2)...P({\lambda }_n|{\sigma }_n)\text{\hspace{1em}(10)}$$
$$P(\sigma )=P({\sigma }_1)P({\sigma }_2|{\sigma }_1)P({\sigma }_3|{\sigma }_1,{\sigma }_2)???P({\sigma }_n|{\sigma }_1,{\sigma }_2,\dots ,{\sigma }_{n?1}\text{\hspace{1em}(11)}$$
HMM做齊次馬爾可夫假設：
$$P(\sigma )=P({\sigma }_1)P({\sigma }_2|{\sigma }_1)P({\sigma }_3|{\sigma }_2)...P({\sigma }_n|{\sigma }_{n?1})\text{\hspace{1em}(12)}$$

綜上所述：
$P(\lambda |\sigma )P(\sigma )～P({\lambda }_1|{\sigma }_1)P({\sigma }_2|{\sigma }_1)P({\lambda }_2|{\sigma }_2)P({\sigma }_3|{\sigma }_2)...P({\sigma }_n|{\sigma }_{n?1})P({\lambda }_n|{\sigma }_n)$
其中$P({\lambda }_k|{\sigma }_k)$式發(fā)射概率，$P({\sigma }_k|{\sigma }_{k?1})$是轉(zhuǎn)移概率，設置$P({\sigma }_k|{\sigma }_{k?1})=0$可以排除BBB、EM等不合理的組合。

求解maxP(λ|σ)P(σ)：常用Veterbi算法，算法效率$O(n?l^2)$，l為候選數(shù)目最多的節(jié)點${\sigma }_i$的候選數(shù)目，與n成正比。
Veterbi算法：是一種動態(tài)規(guī)劃方法，核心思想是：如果最終的最優(yōu)路徑經(jīng)過某個${\sigma }_i$，那么從初始節(jié)點到${\sigma }_{i?1}$點的路徑必然也是一個最優(yōu)路徑一一因為每一個節(jié)點${\sigma }_i$只會影響前后兩個$P({\sigma }_{i?1}|{\sigma }_i)$和$P({\sigma }_i|{\sigma }_{i+1})$。

HMM狀態(tài)轉(zhuǎn)移示意圖如下圖所示：

2.4 HMM的Python實現(xiàn)

定義HMM類，包含_init_方法、try_load_model方法、train方法

init：初始化一些全局信息，用于初始化一些成員變量。如狀態(tài)集合（標記
S 、B 、E 、M ），以及存取概率計算的中間文件。

def __init__(self):import os# 主要是用于存取算法中間結(jié)果，不用每次都訓練模型self.model_file = './data/hmm_model.pkl'# 狀態(tài)值集合self.state_list = ['B', 'M', 'E', 'S']# 參數(shù)加載,用于判斷是否需要重新加載model_fileself.load_para = False

try_load_model：接收一個參數(shù)，用于判別是否加載中間文件結(jié)果。當直接加載中間結(jié)果時，可以不通過語料庫訓練，直接進行分詞調(diào)用。否則，該函數(shù)用于初始化初始概率、轉(zhuǎn)移概率以及發(fā)射概率等。

# 用于加載已計算的中間結(jié)果，當需要重新訓練時，需初始化清空結(jié)果 def try_load_model(self, trained):if trained:import picklewith open(self.model_file, 'rb') as f:self.A_dic = pickle.load(f)self.B_dic = pickle.load(f)self.Pi_dic = pickle.load(f)self.load_para = Trueelse:# 狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率（狀態(tài)->狀態(tài)的條件概率）self.A_dic = {}# 發(fā)射概率（狀態(tài)->詞語的條件概率）self.B_dic = {}# 狀態(tài)的初始概率self.Pi_dic = {}self.load_para = False

train：主要用于通過給定的分詞語料進行訓練。語料的格式為每行一句話（這里以逗號隔開也算一句），每個詞以空格分隔，這里采用了人民日報的分詞語料。該函數(shù)主要通過對語料的統(tǒng)計， 得到HMM 所需的初始概率、轉(zhuǎn)移概率以及發(fā)射概率。

# 計算轉(zhuǎn)移概率、發(fā)射概率以及初始概率 def train(self, path):# 重置幾個概率矩陣self.try_load_model(False)# 統(tǒng)計狀態(tài)出現(xiàn)次數(shù)，求p(o)Count_dic = {}# 初始化參數(shù)def init_parameters():for state in self.state_list:self.A_dic[state] = {s: 0.0 for s in self.state_list}self.Pi_dic[state] = 0.0self.B_dic[state] = {}Count_dic[state] = 0def makeLabel(text):out_text = []if len(text) == 1:out_text.append('S')else:out_text += ['B'] + ['M'] * (len(text) - 2) + ['E']return out_textinit_parameters()line_num = -1# 觀察者集合，主要是字以及標點等words = set()with open(path, encoding='utf8') as f:for line in f:line_num += 1line = line.strip()if not line:continueword_list = [i for i in line if i != ' ']words |= set(word_list) # 更新字的集合linelist = line.split()line_state = []for w in linelist:line_state.extend(makeLabel(w))assert len(word_list) == len(line_state)for k, v in enumerate(line_state):Count_dic[v] += 1if k == 0:self.Pi_dic[v] += 1 # 每個句子的第一個字的狀態(tài)，用于計算初始狀態(tài)概率else:self.A_dic[line_state[k - 1]][v] += 1 # 計算轉(zhuǎn)移概率self.B_dic[line_state[k]][word_list[k]] =\self.B_dic[line_state[k]].get(word_list[k], 0) + 1.0 # 計算發(fā)射概率self.Pi_dic = {k: v * 1.0 / line_num for k, v in self.Pi_dic.items()}self.A_dic = {k: {k1: v1 / Count_dic[k] for k1, v1 in v.items()}for k, v in self.A_dic.items()}# 加1平滑self.B_dic = {k: {k1: (v1 + 1) / Count_dic[k] for k1, v1 in v.items()}for k, v in self.B_dic.items()}# 序列化import picklewith open(self.model_file, 'wb') as f:pickle.dump(self.A_dic, f)pickle.dump(self.B_dic, f)pickle.dump(self.Pi_dic, f)return self

veterbi方法：為Veterbi 算法的實現(xiàn)，是基于動態(tài)規(guī)劃的一種實現(xiàn)，主要是求最大概率的路徑。其輸入?yún)?shù)為初始概率、轉(zhuǎn)移概率以及發(fā)射概率，加上需要切分的句子。

def veterbi(self, text, states, start_p, trans_p, emit_p):V = [{}]path = {}for y in states:V[0][y] = start_p[y] * emit_p[y].get(text[0], 0)path[y] = [y]for t in range(1, len(text)):V.append({})newpath = {}# 檢驗訓練的發(fā)射概率矩陣中是否有該字neverSeen = text[t] not in emit_p['S'].keys() and \text[t] not in emit_p['M'].keys() and \text[t] not in emit_p['E'].keys() and \text[t] not in emit_p['B'].keys()for y in states:emitP = emit_p[y].get(text[t], 0) if not neverSeen else 1.0 # 設置未知字單獨成詞(prob, state) = max([(V[t - 1][y0] * trans_p[y0].get(y, 0) *emitP, y0)for y0 in states if V[t - 1][y0] > 0])V[t][y] = probnewpath[y] = path[state] + [y]path = newpathif emit_p['M'].get(text[-1], 0) > emit_p['S'].get(text[-1], 0):(prob, state) = max([(V[len(text) - 1][y], y) for y in ('E', 'M')])else:(prob, state) = max([(V[len(text) - 1][y], y) for y in states])return (prob, path[state])

cut方法：用于分詞，其通過加載中間文件，調(diào)用veterbi 函數(shù)來完成。

def cut(self, text):import osif not self.load_para:self.try_load_model(os.path.exists(self.model_file))prob, pos_list = self.viterbi(text, self.state_list, self.Pi_dic, self.A_dic, self.B_dic)begin, next = 0, 0for i, char in enumerate(text):pos = pos_list[i]if pos == 'B':begin = ielif pos == 'E':yield text[begin: i + 1]next = i + 1elif pos == 'S':yield charnext = i + 1if next < len(text):yield text[next:]

主函數(shù)

if __name__ == '__main__':hmm = HMM()hmm.train('./data/trainCorpus.txt_utf8')text = '這是一個非常棒的方案！'res = hmm.cut(text)print(text)print(str(list(res)))# 分詞結(jié)果：［’這是’， ’ 一個’， ’ 非常’， ’ 棒·， ’ 的’ ， ’ 方案’ ， ' !' l

2.5 其他統(tǒng)計分詞算法

條件隨機場CRF：基于馬爾可夫思想的統(tǒng)計模型。在隱含馬爾可夫中，有個很經(jīng)典的假設，那就是每個狀態(tài)只與它前面的狀態(tài)有關(guān)。這樣的假設顯然是有偏差的，于是學者們提出了條件隨機場算法，使得每個狀態(tài)不止與他前面的狀態(tài)有關(guān)，還與他后面的狀態(tài)有關(guān)。

神經(jīng)網(wǎng)絡分詞算法：深度學習方法在NLP 上的應用。通常采用CNN 、LSTM 等深度學習網(wǎng)絡自動發(fā)現(xiàn)一些模式和特征，然后結(jié)合C RF , softmax 等分類算法進行分詞預測。

2.6 總結(jié)

對比機械分詞法，這些統(tǒng)計分詞方法不需耗費人力維護詞典，能較好地處理歧義和未登錄詞，是目前分詞中非常主流的方法。但其分同的效果很依賴訓練語料的質(zhì)量，且計算量相較于機械分詞要大得多。

總結(jié)

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