自然语言处理基础技术之分词、向量化、词性标注_nlp分词和向量化的区别

前言

前段时间，因为项目需求, 开始接触了NLP，有感自己不是科班出身，很多东西理解不深，于是花时间再读了一些NLP的经典教程的部分章节，这里是第一部分，主要包括三小块：中文分词、词向量、词性标注， 这三块是前段时间项目上有用到过，所以稍做总结与大家分享下，只有更极致地深入了解才能学习得更多。

分词

分词可能是自然语言处理中最基本的问题，在英文中，天然地使用空格来对句子做分词工作，而中文就不行了，没有特点符号来标志某个词的开始或者结尾，而分词通常对语义的理解是特别重要的，这里举个栗子：

 
下雨天留客天留我不留==>下雨天 留客天 留我不留 
                    ==>下雨 天留客 天留我不留

不同的分词，会造成完全不同的语义理解，其重要性不明而喻，那么如何把词从句子中正确地切分出来呢？

我爱北京天安门

分成我 爱 北京天安门 而不是 我爱 北 京天安门？ 对于计算机而已，天安门和京天安门都是二进制存储在硬盘或者内存中，没有其他差别，那么我们如何让计算机知道切分为天安门而不是京天安门呢？ 这里我们需要提到词典的帮助，做过NLP的小伙伴通常都知道在一些基础任务上，词典的好坏决定最后的性能指标，那么词典是如何对分词起作用的呢？

分词词典

最简单的一个想法，是构造一个常用词的候选集合，如我、爱、天安门、北京这些词，然后从句子头到尾遍历，如何词在候选集合中出现过则切分该词，那么很容易将我爱天安门分词为我 爱 天安门，这样的逻辑很容易理解，所以接下来就是如何去设计这个候选集合的数据结构，常用的list，当然是可以的，但是很明显，将一个海量词的词典载入，词典元素的查找还有存储，如果使用list必然会存在很严重的性能问题，如果高效地存储词典，还有高效地查询词或者短语在词典中，是这部分分词最重要的工作，Trie树在自然语言处理词库的存储和查找上使用的比较普遍。

Trie树存储及最长匹配法

Wikipedia上对于Trie树是这样解释的：在计算机科学中，trie，又称前缀树或字典树，是一种有序树，用于保存关联数组，其中的键通常是字符串。与二叉查找树不同，键不是直接保存在节点中，而是由节点在树中的位置决定。一个节点的所有子孙都有相同的前缀，也就是这个节点对应的字符串，而根节点对应空字符串。一般情况下，不是所有的节点都有对应的值，只有叶子节点和部分内部节点所对应的键才有相关的值。

图中主要包括三种节点：开始节点、中间节点、和结束节点，利用Trie树存储后，根据一条路径上来存储一个词典的词如上海大学、当然中间节点也可以做为一个词的结尾来保存如上海，常用的中文字不到5000，大概只需要一个一层分支为2^12的Trie树来保存所有的中文词库信息，树形的结构，保证了高效的存储和查找方法，遍历sentence时，只需要依次向树下一层访问，如果无法访问到下一节点，则切分，如到叶子节点，也切分即可,这就是基于Tire树的最长匹配法，分词性能的好坏完全依赖于词库。 具体的实现可以读下cppjieba的MPSEGMENT的部分https://github.com/yanyiwu/cppjieba/blob/master/include/cppjieba/MPSegment.hpp ，这里主要关注下Calc和CutByDag即可比较好的理解。 Trie树的更高效的实现方式包括三数组Trie和二数组Trie，三数组Trie结构包括三个数组结：base,next和check；二数组Trie包含base和check两个数组，base的每个元素表示一个Trie节点，而check数组表示某个状态的前驱状态，高效Trie树的实现，大家有兴趣可以拿源码来读读，这里我先略过。

基于HMM的分词方法

基于Trie Tree的分词方法，主要依赖词典，通常能满足大部分场景，但是很多时候也会效果不好，通常会引入概率模型来做分词，隐性马尔科夫模型通过引入状态见的概率转换，来提高分词的效果，尤其是对未登录词效果要好很多。 相信大家在很多场景下听过HMM，HMM的基本部分包括状态值集合、观察值集合、状态转移矩阵、条件概率矩阵、初始化概率。

这里稍微解释下这五个术语在分词中是啥意思：

• 状态值序列，这里一般有四种状态：B:Begin, M:Middel, E:End, S:single，对于一个待分词序列：大家都爱北京天安门对应的状态序列为BESSBEBME，这样就很容易切分为:BE S S BE BME。

• 观察值序列，指的就是待切分的词，如：我爱北京天安门；

• 初始化概率，指的是B\M\E\S这四种状态在第一个字的概率分布情况；

• 状态转移矩阵，在马尔科夫模型里面十分重要，在HMM中，假设当前状态只与上一个状态有关，而这个关系我们可以使用转移矩阵来表示，在这里我们是一个44的矩阵；

• 条件概率矩阵，HMM中，观察值只取决于当前状态值（假设条件），条件概率矩阵主要建模在BMES下各个词的不同概率，和初始化概率、状态转移矩阵一样，我们需要在语料中计算得到对应的数据。

举个例子来说明下： 如大家都爱北京天安门，我们初始化一个weight[4][9],则数组第一列值为初始化概率条件概率集，依次为：P(B)P(大|B)，P(E)P(大|E)，P(M)P(大|M),P(E)*P(大|E)。然后根据转移概率计算下一个字的状态概率分布：weight[k][i-1] + _transProb[k][j] +_emitProb[j][sentence[i]]，依次到最后即可，即可计算句子中所有词的状态分布，然后确定好边界对比条件，即可计算出对应状态序列。 HMM是中文分词中一种很常见的分词方法，由上述描述我们知道，其分词状态主要依赖于语料的标注，通过语料初始化概率、状态转移矩阵、条件概率矩阵的计算，对需要分词的句子来进行计算，简单来说，是通过模型学习到对应词的历史状态经验，然后在新的矩阵中取使用。HMM的模型计算简单，且通常非常有效，对词典中未出现词有比较好的效果。

更复杂的概率分词模型：CRF

这里我们提到的CRF，不是广义的CRF，而是线性链式CRF，和HMM一样，CRF的分词问题，同样是一个序列标注问题，将BEMS标注到句子中的不同词上，相对与HMM，CRF能够利用更多特征，数学原理不讲啦，都是图加概率模型的解释，有兴趣的可以去看下

和HMM不同的是，HMM描述的是已知量和未知量的一个联合概率分布，属于generative model，而CRF则是建模条件概率，属于discriminative model。另外CRF特征更加丰富，可通过自定义特征函数来增加特征信息，通常CRF能建模的信息应该包括HMM的状态转移、数据初始化的特征，CRF理论和实践上通常都优于HMM，CRF主要包括两部分特征：一，简单特征，只涉及当前状态的特征；二，转移特征，涉及到两种状态之间的特征；特征模板的说明可以看下 https://taku910.github.io/crfpp/

深度学习在分词上的尝试: bi-lstm+crf

基本做法包括：首先，训练字向量，使用word2vec对语料的字训练50维的向量，然后接入一个bi-lstm，用来建模整个句子本身的语义信息，最后接入一个crf完成序列标注工作，bi-lstm+crf可以用来完成分词、词性标注这类的工作。 这个我会在之后做一些相关的尝试。

词向量

词向量是在NLP中比较基础的一个工作，相对计算机而言，人要聪明的多，人很容易明白幸福和开心是两个比较近的词，而计算机要想了解，其实是很难的，而在现代计算机中，对语言的理解显得越来越重要，如何去表示一个词，也成为了理解语言的基础。

one-hot编码

One-hot编码可能是最简单的一种编码方法，每个词只在对应的index置1，其他位置都是0，One-hot编码的问题在于很难做相似度计算，在大规模语料上时，One-hot编码的长度可能为几十万、几百万甚至更大，One-hot编码显然不行；

矩阵分解方法(LSA)

 
"You shall know a word by the company it keeps" --Firth, J. R

针对一个词来说，它的语义由其上下文决定。 LSA使用词-文档矩阵，矩阵通常是一个稀疏矩阵，其行代表词语、其列代表文档。词-文档矩阵表示中的值表示词在该文章出现的次数，通常，我们可以简单地通过文档的出现次数分布来表示对应的词，但是由于这个矩阵通常是比较稀疏的，我们可以利用矩阵分解，学习到对应词的低秩表示，这个表示建模了文档中词的共现关系,让相似度的计算变得更加容易。 同理，可以也可以在更小粒度上计算矩阵的构建，如设定指定窗口大小，若在该窗口内出现，则数值加一，构建好词-词共现矩阵，最终使用如svd这类的矩阵分解方法即可。 这类方法明显的弊病在于当copur过大时，计算很消耗资源，且对于未出现词或者新文档不友好。

Word2Vec

关于Word2vec有很多很好的学习资料，大致包括CBOW和Skip-gram模型，其中CBOW的输入就是上下文的表示，然后对目标词进行预测;skip-gram每次从目标词w的上下文c中选择一个词，将其词向量作为模型的输入。之前有写Word2vec的文章可以简单看看Stanford CS224d笔记之Word2Vec.

其中skip-gram主要由包括以下几块：

• 输入one-hot编码；
• 隐层大小为次维度大小；
• 对于常见词或者词组，我们将其作为单个word处理；
• 对高频词进行抽样减少训练样本数目；
• 对优化目标采用negative sampling，每个样本训练时，只更新部分网络权重。

Glove

Glove实际上是结合了矩阵分解方法和Window-based method的一种方法，具体看下中公式2-7的推导，Glove的优势主要在于：

• skip-gram利用local context，但是没有考虑大量词共现的信息，而文中认为词共现信息可以在一定程度上解释词的语义,通过修改目标函数，z

• 作者认为相对于原始的额条件概率，条件概率的比值更好地反映出词之间的相关性,如下图：

• 为保证神经网络建模线性结构关系（神经网络容易建模非线性关系，容易欢笑线性关系），对词差值建模，并且增加一个权重函数；

• 使用AdaGrad：根据参数的历史梯度信息更新每个参数的学习率；

• 为减少模型复杂度，增加假设词符合幂率分布，可为模型找下界限，减少参数空间；

NNLM

如上图，早在2001年，Bengio就使用神经网络学习语言模型，中间可输出词向量，NNLM和传统的方法不同，不通过计数的方法对n元条件概率估计，而是直接通过神经网络结构对模型求解，传统的语言模型通常已知序列，来预测接下来的出现词的可能性，Bengio提出的nnlm通过将各词的表示拼接，然后接入剩下两层神经网络，依次得到隐藏层h和输出层y，其中涉及到一些网络优化的工作，如直连边的引入，最终的输出节点有|V|个元素，依次对应此表中某个词的可能性，通过正向传播、反向反馈，输入层的e就会更新使得语言模型最后的性能最好，e就是我们可拿来的向量化的一种表示。

知识表示

知识表示是最近开始火起来的一种表示方式，结合知识图谱，实体之间的关系，来建模某个实体的表示，和NLP里的很类似，上下文通常能表征词的关系，这里也是一样，结合知识图谱的知识表示，不仅考虑实体间链接关系，还可以通过引入更多的如text、image信息来表征实体，这里可以关注下清华刘知远老师的相关工作。

词性标注

词性标注的相关学习路线，基本可以重搬下分词相关的工作，也是一个词性标注的工作

• 基于最大熵的词性标注
• 基于统计最大概率输出词性
• 基于HMM词性标注
• 基于CRF的词性标注 可以稍微多聊一点的是Transformation-based learning，这里主要参考曼宁那本经典的NLP教材 Transformation-based learning of Tags, Transformation 主要包括两个部分：a triggering environment, rewrite rule,通过不停统计语料中的频繁项，若满足需要更改的阈值，则增加词性标注的规则。

总结

从来都认为基础不牢、地动山摇，后面会继续努力，从源码、文章上更深了解自然语言处理相关的工作，虽然现在还是半调子水平，但是一定会努力，过去一段时间由于工作相对比较忙，主要还沉沦了一段时间打农药，后面会多花点时间在技术上的积淀，刷课、读paper、读源码。另外，为了加强自己的coding能力，已经开始用cpp啦（周六写了500+行代码），想想都刺激，哈哈哈！！！我这智商够不够呀，anyway，加油吧！！！