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1 黄昌宁 微软亚洲研究院 cnhuang@msrchina.research.microsoft.com
消歧需要词例知识 黄昌宁 微软亚洲研究院

2 提 纲 对NLP的误识 消歧需要词例知识 （1）OAS的侦察和消歧 （2）语块分析 结论

3 对NLP的误识 有人认为： ●中文信息处理 = 汉语理解 ●句法-语义方法是唯一出路 事实是：
●分布在各个层面上的歧义是自然语言的一个本质属性，句法-语义方法在消歧方面的能力尚待证实

4 句法-语义的神话 三种自动分词方法：形式分词(MM)，句法分词，语义分词 (王永成) 句法分词“解决切分歧义的 95%”(何克抗)
句法分析可解决切分歧义(Wu,1998) ●事实证明：句法-语义方法在消解切分歧义方面，效果并不理想(Wu, SIGHAN-2003) ●把自然语言处理看成是一个物理符号处理系统也许更现实一些

5 CFG规则不能做什么？ ●[NP 经营/农产品/的/加工/潜力/]很大 [NP 农产品/的/加工/]
￭ 短语边界歧义： ●[NP 经营/农产品/的/加工/潜力/]很大 [NP 农产品/的/加工/] [VP 经营/ [NP农产品/的/加工/] ] ●重视[NP发挥v/高素质/人才/的/作用/] [NP 高素质/人才/的/作用/] [VP发挥v/ [NP高素质/人才/的/作用/] ] ￭切分歧义： ●对路/a 的 渴望 竟 如此 强烈 ， [PP 对/p路/n] 的 渴望

6 “的”字前的NP边界 /精力/充沛/的/吴彬/脑子/里/想/的/全/是/武术/的/事儿/。 ●/吴彬/脑子/里/想/的/全/是/武术/的/
●/充沛/的/吴彬/脑子/里/想/的/全/是/武术/的/ ●/吴彬/脑子/里/想/的/全/是/武术/的/ ●/脑子/里/想/的/全/是/武术/的/ ●/想/的/全/是/武术/的/ ●/全/是/武术/的/ ●/武术/的/

7 句法分析调查 一个实用化句法分析器的正确率约73%， 其错误分布 (按句子计算)： 分词 词性 组块 中心词 40% 24% 12% 24%
分词 词性 组块 中心词 40% % % % NLP底层工作不扎实是MT性能低下的原因

8 分词歧义调查(933句) 一个基于句法分析器的分词系统 (PBWS) 对交集型歧义字段 (OAS) 的误切:
①决定在全省/戒/玩/风/，/兴学/风/， ●LW: 兴学v，学风n，兴v，风{n, suf} ●构词法 n→v+suf: 抢购～|吃喝～|出国～|兴学～ n→n+suf: 世～|球～|文～|学～|玩～ ●句法 vp→v+n: /戒/玩风/，/兴/学风/， n→v+suf: /戒玩/风/，/兴学/风/，

9 OAS误切示例（续） ②最大限度地防止/[NP 有害/a 信息流/n] [VP 入/v 和/c 传播/v] ③保修条款亦/不详/尽/，
④挽救一/个/人生/命/的义务将凌驾于不侵犯别人隐私的义务。 ⑤改变“一手硬，/一/手软/”的状态，有新闻界的一份功劳。

10 CAS误切示例 PBWS 对覆盖型歧义字段(CAS) 的误切 ⑥东/中西部/地区要按照优势互补、互惠互利、真诚合作的原则，加强联合。
⑦过去思想封闭的赞皇人，/对路/的渴望竟如此强烈， ⑧你们这/群山/里的女娃娃有了学本领、闯世界的志气。 ⑨希望你们再/创新/的业绩。 ⑩进书店/跟进/超市买柴米油盐/一/样/，

11 CAS“才能” X ⑪股票投资者的基本权利/才能/得到保障。 X ⑫怎样在安装等待过程中设计出活动的画面/才能/让用户不致焦躁。
V ⑬与之配套的软件/才/能/调试通， X ⑭切实纠正有偿新闻等不正之风，/才能/更好地为人民服务。 V ⑮由此入手，/才/能/更深刻地洞察信息时代教育改革发展的趋势与前景。

12 CAS“才能”和“才/能” “才/能”10个词；PBWS 报出7词，报对4词 召回率=0.40（4/10）; 精确率=0.57（4/7）
●不论切分得对不对，句法分析结果似乎都是合理的： ⑭ …，[NP 才能/n] [VP 更好地/d 为人民/pp 服务/v] 。 ⑮ …，[VP 才/d 能/v 更深刻地/d 洞察/v] …

13 “才能”的语料调查 随机抽取含字串“才能” 的1,100个句子 ●“才/能”出现概率：0.94 (1,035/1,100)
●“才/能”出现概率：0.94 (1,035/1,100) ●最简模型：见到“才能” 统通切开 ●召回率R=0.97（2,070/2,135） 精确率P=0.94（2,070/2,200）

14 提 纲 对NLP的误识 消歧需要词例知识 （1）OAS的侦察和消歧 （2）语块分析 结论

15 为什么需要词例知识？ R. A. Hudson.1991. English Word Grammar. Basil Blackwell.
Sag & Wasow Syntactic Theory - A Formal Introduction. CSLI Publications. ●Chapter 9: Realistic Grammar ●9.3 Constraint-Based Lexicalism （基于约束的词例主义） Hunston & Francis Pattern Grammar: A Corpus Driven Approach to the Lexical Grammar of English. John Benjamins,

16 （1）OAS的侦察和消歧 “信心地 → 信心/地”。 如何侦察文本中的OAS？（黄昌宁《应用》97）
●若OF= OB，则 P(OF=OB=正确)≈ 0.99 ●若OF≠OB，则 P(OF=正确 ∨ OB=正确)≈ 0.99 词例化消歧规则 ●分词词表：93,700条 ●语料库：6.5亿字次 ●检出OAS 730,000条; 其中 f≥8： 47,000条 ● 41,000条词例化消歧规则（覆盖率约 80%） “信心地 → 信心/地”。

17 OAS词例化消歧规则 组/成员 组成/约 组/队员 组合/成 组合/时 组/歌曲 组/稿件 大都/是 去年/底 中/西部 一家/人 同一/天
组/成员 组成/约 组/队员 组合/成 组合/时 组/歌曲 组/稿件 大都/是 去年/底 中/西部 一家/人 同一/天 相对/于 全家/人 坐/下来 七/月份 畜牧/场 女/单打 法学/院 方面/向 版画/家

18 OAS的消歧：无指导学习 利用语言信息的冗余性，从未经消歧的语料中学习消歧知识 (Mu Li, SIGHAN-03)
●上下文特征集C = {w-m…w-1,w1…wn...} ●G(Seg,C)是一个评分函数，则 ● Seg = OF，当G(OF,C)>G(OB,C) ● Seg = OB，当G(OB,C)>G(OF,C) ● C =电报 出现在 上世纪 末 因 G (出现/在,C) > G(出/现在,C) 故 Seg = 出现/在

19 训练过程 第一步：用FMM对语料进行预切分 第二步：用BMM发现预切分语料中的最长OAS, 然后用类 ‘gap’ 屏蔽掉全部OAS
第三步：用上述语料训练一个NBC分类器 第四步：在语料中逐个打开gap, 并通过NBC分类器来确定每个OAS的切分 第五步：利用自动消歧后的语料训练一个分词的N元模型，使之具有OAS消歧能力

20 实验结果 Naïve Bayesian Classifier (NBC) l=0 l=1 l=2 r=0 NBC(0,0) NBC(1,0)
FMM BMM 规则+FMM 规则+BMM NBC (0,0) 投票制 73.1% 71.5% 90.7% 91.3% 93.7% 94.1% 测试语料:1997年人民日报，460,000字次, 或247,000词次

21 不同系统的比较 测试集： 52,375词次, 743 个 OAS t-test：p<=1.9e-7
纵坐标为错误个数，我们的系统叫LSP

22 （2）语块分析 CoNLL-2000 (Conference on Natural Language Learning)
语块分析可视为标注问题（Abney, 91) 用标记表示每个词在不同类语块中的位置： I-X：X类语块中的一个词 B-X：连续X类语块中的第一个词 O：语块以外的一个词/标记（如标点符号） 11种语块，标记集共含23个标记

23 英文语块分析的评测 训练集： WSJ Sec. 15-18 Penn Treebank 测试集：
WSJ Sec. 20 of Penn Treebank Tjong Kim Sang and Sabine Buchholz, Introduction to the CoNLL-2000 shared task: Chunking. In: Proceedings of CoNLL-2000 and LLL-2000, Lisbon, Portugal, 2000.

24 CoNLL-2000评测结果 SYSTEM P (%) R (%) F (%) Kudoh & Matsumoto 93,45 93.51
93.48 Van Helteren 93.13 93.32 Tjong Kim Seng 94.04 91.00 92.50 Zhou, Tey & Su 91.99 92.25 92.12 Johansson 86.24 88.25 87.23 Valain & Day 88.82 82.91 85.76 Baseline 72.58 82.14 77.07 Baseline performance：Selecting the chunk tag most frequently associated with a POS rag. The top three systems use compound approach.

25 汉语语块标注规范(spec) 定义了11种语块：NP, VP, ADJP, ADVP, PP, SP, MP, TP , CONJP, INTJP, INDP O (Outside) 标记： “的，得，和，与”，标点符号 举例： [TP 前/f 两/m 年/q] ，/w [NP 我/r] [PP 跟/p] [NP 邻村/n] 的/u [NP 建筑队/n] [VP 到/v] [NP 焦作/ns] [PP 给/p] [NP 人/n] [VP 盖/v] [NP 房子/n] 。/w

26 难在哪里？——边界歧义 ●[TP 当年/t] [NP “/w 知青/n ”/w 人生/n 经历/n] 的/u [NP 节目/n] [NP 收听率/n] [ADJP 很/d 高/a] 。 ● [PP 对/p ] [VP 驻/v] [NP 艰苦/a 地区/n] [NP 部队/n 官兵/n ] [NP 生活/vn] [VP 历来/d 十分/m 重视/v] 。 ●[NP 十五大/j 精神/n] ，/w [VP 使/v] [NP 京剧/n] [NP 步履/n] [VP 坚实/a 地/u 迈向/v] … ● [NP 记者/n] [VP 住/v] 的/u [NP 公寓/n] [NP 楼道/n] [SP 里/f] [VP 写/v 着/u] …

27 语块分析的实验设计 例句：[NP 珠海/ns] 的/u [NP 立体/a 交通/n 框架/n] [VP 已/d 初具规模/v 了/u]
CFG规则：r1=ns__NP, r2= u__O, r3= a_n_n__NP, r4=d_v_u__VP (1) FMM：CFG规则的正向最大匹配 (2) FMM+规则裁剪： 规则增益 G(r)＝Nc(r)－Ne(r)≥δ (3) PCFG：C*=argmaxC∏i=1…k P(ri)

28 语块分析的实验设计 (4) HMM：令W,T,C 代表词、词性和语块序列 C*=argmaxC P(C|W,T)
=argmaxC P(W|C,T)P(C,T)/P(W,T) =argmaxC P(W|C,T)P(C,T) 三元组 <ti ,mi ,xi > 表示每个词的词性、语块边界和语块类型，而每个语块的生成规则 r,i = {…<ti ,mi ,xi >…} 则 P(W|C,T) ≈ ∏i=1…m P(wi|ti,mi,xi) P(C,T)≈ P(r1)P(r2|r1) ∏i=3…k P(ri|ri-2ri-1)

29 优选的CFG规则 规则 r G(r) d_v__VP 302 n_n__NP 194 vn_n__NP 109 ad_v__VP 97
v_v__VP 81

30 淘汰的CFG规则 规则 r G(r) n_w__NP -105 v_n__NP -99 n_v__NP -83 p_v__PP -80
p_n__PP -73

31 数据概况 原始语料：1998 年1月人民日报（北大POS标注） 语块标注结果： 数据 标记数 (tokens) 语块数 (chunks)
(outsides) 平均长度 (不包括O) 全部 502,141 259,843 104,691 1.530 训练集 444,777 229,989 92,839 调试集 30,954 15,975 6,359 1.540 测试集 26,410 13,879 5,493 1.507

32 实验结果 Bosch & Buchholz(ACL02)证明,当训练集达5万句时，仅用‘词例’的性能超过了‘词性’ 模型 FMM FMM+
规则裁剪 PCFG HMM 1-gram 3-gram F (%) 35.88 69.45 81.44 86.82 88.39 F≈70% 是CFG分析系统的平均水平, PCFG令F 值进一步提升12点 “HMM(1-gram)”的F 值比PCFG高出5. 4个点，主要是词例知识的贡献 Bosch & Buchholz(ACL02)证明,当训练集达5万句时，仅用‘词例’的性能超过了‘词性’ Shallow parsing on the basis of words only: A case study. 1）当训练集规模=2万~5万句时，仅用‘词例’的chunker性能超过‘词性’； 2）‘词性+词例’比单独用‘词性’或‘词例’的性能都更好。

33 提 纲 对NLP的误识 消歧需要词例知识 （1）OAS的侦察和消歧 （2）语块分析 结论

34 NLP的语言知识 面向机器 面向人 面向任务 面向知识 词典 句法 语义 篇章 基于词例 基于词类/语义类

35 新词识别：构词概率 构词概率 举 例 (解,1) 0.679 解说3 解答11 解开5 解剖学2 解码2 解惑4 (解,2) 0.025
举 例 (解,1) 0.679 解说3 解答11 解开5 解剖学2 解码2 解惑4 (解,2) 0.025 调制解调器2 不解之缘2 排忧解难9 慷慨解囊2 (解,0) 0.296 谅解8 和解12 瓦解2 理解101 见解16 了解274 (解,-1) 0.012 (难 解 的)3 (学者 解 梦)1 (忧 解 过)1 (以 解 企业)2 (，解 了)1 (民 解 愁) 1

36 新词识别：构词类比度 结 成-1 4 结/成交 结/成果 结/成婚 结/成为 44 84 981 274 1588 2770
结 成 结/成交 结/成果 结/成婚 结/成为 typ(X*) typ(Y*) tok(XZ) tok(YZ) tok(X*) tok(Y*) 结 核 结/核算 结/核对 结/核实 结 作 结/作业 结/作成 结/作为 结/作对 结/作案 结 体 集结/体 连结/体 团结/体 总结/体

37 两种语言知识 1）面向：任务 知识 2）对象：大规模真实文本 受限的规范语言 2）表示：概率化参数模型 句法-语义规则
面向机器的语言知识 面向人的语言知 1）面向：任务 知识 2）对象：大规模真实文本 受限的规范语言 2）表示：概率化参数模型 句法-语义规则 3）词例知识：是 基于词类/语义类 4）上下文相关：是 一般上下文无关 5）颗粒度：极细 粗 6）覆盖面：宽 窄 7）获取方式：自动/半自动 语言学家语感/直觉 8）评测: 准绳和动力 例不十法不立， 例外不十法不破

38 路在何方？ 重新认识NLP的技术现状和应用需求 摆脱句法-语义传统理念的束缚 扎牢底层核心技术，打造高性能应用系统 NLP的主流技术：
● 词例知识 ● 概率参数模型 ● 统计机器学习

39 谢谢！