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    哈薩克語句子相似度的計(jì)算方法研究與實(shí)現(xiàn)?

    2016-05-16 05:39:05沙力木別克畢山汗古麗拉阿東別克
    關(guān)鍵詞:哈薩克語個(gè)數(shù)實(shí)例

    沙力木別克畢山汗,古麗拉阿東別克

    (新疆大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院,新疆烏魯木齊830046)

    0 引言

    句子相似度計(jì)算在自然語言處理方面的各個(gè)領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用,例如在自動(dòng)問答系統(tǒng)中問題庫的檢索.根據(jù)用戶的提問在知識(shí)庫中查找對(duì)應(yīng)的答案是通過計(jì)算提問的句子和知識(shí)庫中對(duì)應(yīng)的句子之間相似度來解決的.在信息過濾技術(shù)中,通過句子相似度計(jì)算可自動(dòng)過濾掉用戶可能并不想看到的信息.同樣,在機(jī)器翻譯、自動(dòng)文摘中均用到該技術(shù)獲取必要的信息.

    句子相似度計(jì)算也是基于實(shí)例的機(jī)器翻譯方法(Example Based Machine Translation)中的一個(gè)關(guān)鍵技術(shù),其作用是在實(shí)例庫中查找跟輸入句子相似的句子,然后用相似句子的對(duì)齊目標(biāo)句子作為翻譯模板進(jìn)行片段對(duì)齊、重組等操作最終完成翻譯.因此,句子相似度計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性會(huì)影響到翻譯質(zhì)量.

    1 國內(nèi)外現(xiàn)狀分析

    國外對(duì)于文本相似度計(jì)算的研究起步較早,Gerard Salton于1969年提出的基于向量空間模型(Vector Space Model,VSM)的文本相似度計(jì)算模型是目前最成熟和應(yīng)用最廣泛的文本相似度計(jì)算模型.它最初被引用到文章中相似度的計(jì)算中,后來被引入到句子相似度的計(jì)算中.其基本思想是將文本分為若干個(gè)特征項(xiàng),計(jì)算出每個(gè)特征項(xiàng)的權(quán)重,特征項(xiàng)權(quán)重用分量的向量來表示,對(duì)向量計(jì)算來表示文檔相似度.在此基礎(chǔ)上,很多改進(jìn)的算法應(yīng)運(yùn)而生.

    國內(nèi)在漢語句子的相似度計(jì)算方面取得了較好的成果,例如張民等設(shè)計(jì)了一種基于詞的計(jì)算相似度方法.而句子相似度計(jì)算中的輸入句子和實(shí)例句子長度相差較大,其中單詞個(gè)數(shù)也不一致,因此,輸入句子與實(shí)例句子中每個(gè)單詞都可能存在相關(guān)性,這種相關(guān)性位置可加權(quán)處理.

    2 哈薩克語句子相似度計(jì)算模型

    哈薩克語句子相似度計(jì)算模型由快速檢索模塊和相似度計(jì)算模塊構(gòu)成.在快速檢索模塊中實(shí)現(xiàn)實(shí)例快速匹配,在找到相似實(shí)例句子集合后,作為相似度計(jì)算模塊的輸入.計(jì)算相似度模塊中用到了兩種模型的結(jié)合,即基于詞的句子相似度計(jì)算和基于向量的相似度計(jì)算.

    2.1 快速檢索模塊

    基于實(shí)例的機(jī)器翻譯中,關(guān)鍵問題是如何從海量實(shí)例庫中篩選出一定數(shù)量的句子作為候選集合,這些集合中包含了與輸入句子最相似的句子,為此設(shè)計(jì)了快速檢索模塊.

    為進(jìn)一步提高檢索速度,對(duì)數(shù)據(jù)庫中的句子建立散列單詞倒排索引.首先對(duì)實(shí)例庫中實(shí)例的各單詞建立散列表,然后將每個(gè)單詞所出現(xiàn)的多個(gè)實(shí)例編號(hào)id建立一個(gè)單鏈表,其結(jié)構(gòu)如圖1,其中id是單詞出現(xiàn)過的實(shí)例編號(hào).

    圖1 倒排索引圖

    快速檢索的具體過程如下:

    Step 1:對(duì)輸入的句子進(jìn)行解析,獲得單詞鏈表(圖1),其中Word是單詞,ID是該單詞出現(xiàn)過的實(shí)例id集合,id是實(shí)例編號(hào);

    Step 2:統(tǒng)計(jì)(A過程),計(jì)算出單詞鏈表中頻繁出現(xiàn)過的實(shí)例的id集合;

    Step 3:返回實(shí)例id集合,作為相似度計(jì)算候選實(shí)例集合.

    其中A過程如下:

    例如輸入:

    圖2 A過程

    從圖2中可以看到,所有單詞在編號(hào)為681實(shí)例中都出現(xiàn)過,出現(xiàn)頻率最高,跟輸入句子的關(guān)聯(lián)性比其他實(shí)例強(qiáng).在A過程中對(duì)每一個(gè)單詞的ID進(jìn)行統(tǒng)計(jì),計(jì)算每個(gè)id出現(xiàn)的次數(shù),并將統(tǒng)計(jì)結(jié)果按降序排列.例如圖2中的每個(gè)id統(tǒng)計(jì)結(jié)果為[(681,3),(642,1),(971,1),(722,1),(723,1),(724,1)].最終留下頻率高的id集合,剩下的都過濾.

    2.2 相似度計(jì)算模塊

    2.2.1 基于詞的相似度計(jì)算

    1)詞形相似度

    詞形相似度(詞重疊法,英文名稱Word Overlap Measures)反映兩個(gè)句子形態(tài)上的相似程度,以兩個(gè)句子中所含相同詞的個(gè)數(shù)來衡量,由以下公式來表示:

    其中l(wèi)en(samewc(x,y))表示輸入句子X和實(shí)例句子Y中的相似詞一一對(duì)應(yīng)的個(gè)數(shù),simoverlap表示詞形相似度,length(x)表示句子X中的詞總個(gè)數(shù),length(y)表示句子Y中詞的總個(gè)數(shù)(包括句子中的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)).

    詞形相似度計(jì)算過程如下:

    輸入句子:

    實(shí)例句子:

    通過計(jì)算公式可以計(jì)算出兩個(gè)句子的相似度

    這說明C句子比B句子在形態(tài)上更接近A句子.

    2)基于逆序數(shù)詞序相似度算法

    兩個(gè)句子中出現(xiàn)的單元可能完全相同,但我們不能確定這兩個(gè)句子完全相同.兩個(gè)句子中各個(gè)單元出現(xiàn)的位置不同可能導(dǎo)致兩個(gè)句子表示完全不同的意思,所以必須進(jìn)行詞序上的相似度計(jì)算.

    對(duì)于包含n(n∈N)個(gè)不同元素的序列,先規(guī)定各元素之間有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)次序(例如n個(gè)不同的自然數(shù),規(guī)定由小到大為標(biāo)準(zhǔn)次序).在這n個(gè)元素的任一排列中,當(dāng)某兩個(gè)元素的先后次序與標(biāo)準(zhǔn)次序不同時(shí)就稱為一個(gè)逆序.一個(gè)排列中所有逆序的總數(shù)叫做這個(gè)排列的逆序數(shù).

    詞序反映兩個(gè)句子中所含相同單元在位置關(guān)系上的相似程度,以兩個(gè)句子中所含相同單元的相鄰順序逆向的個(gè)數(shù)來衡量.設(shè)x,y表示兩個(gè)句子,ordoccur(x,y)表示在句中都出現(xiàn)且只出現(xiàn)一次的單元集合,pfir(x,y)表示ordoccur(x,y)中的單元在X中的位置序號(hào)構(gòu)成的向量,psec(x,y)表示pfir(x,y)中的分量按對(duì)應(yīng)單元在y中次序排列生成的向量.

    例1的詞序相似度計(jì)算方法為:ordoccur(A,C)={},它所構(gòu)成的pfir(x,y)={0,2,3,4},psec(x,y)={0,2,3,4},rew(x,y)表示psec(x,y)相鄰分量的逆序數(shù).上例中:0<2,2<3,3<4得到rew(x,y)=0,句子x,y的詞序相似度計(jì)算公式如下

    根據(jù)公式2,我們可以計(jì)算出A,C兩個(gè)句子的詞序相似度為

    3)句長相似度

    從句子長度上來標(biāo)注句子的相似性一定程度上反映句子形態(tài)上的相似性.實(shí)例句和輸入句長度差會(huì)影響到句子相似度.句長相似度公式如以下:

    輸入句子x和實(shí)例句子y的詞相似度計(jì)算公式similarWStn(x,y)為

    其中的α,β,γ是實(shí)驗(yàn)值.

    2.2.2 基于向量空間模型的TF_IDF相似度計(jì)算方法

    TF_IDF是基于向量空間模型中最廣泛使用的方法之一.若輸入句子與實(shí)例句子中包含的所有詞為w1,w2,···,wn,那么輸入句子和實(shí)例句子可以用n維向量t=表示,實(shí)例句子用q=來表示,其中ti=ci*log(M/n),ci是特征項(xiàng)TF值,以特征項(xiàng)在該句子中出現(xiàn)的次數(shù)來衡量;log(M/n)是該特征項(xiàng)的IDF值,其中M是對(duì)齊實(shí)例庫中總的句子個(gè)數(shù),n是特征項(xiàng)出現(xiàn)過的句子個(gè)數(shù).從Ti計(jì)算我們可以看出具有較高TF值的特征項(xiàng),不一定具有高IDF值,對(duì)句子的分辨能力低.例如哈薩克語中出現(xiàn)頻率很高,它在句子中既可以做代詞主語,也可以做介詞,但是對(duì)句子的分辨能力很低,因此該方法綜合考慮了特征項(xiàng)出現(xiàn)的概率和分辨能力.

    同樣,我們可以計(jì)算出實(shí)例句子的n維向量q=,得到輸入句子和實(shí)例句子n維向量t和q后,句子相似度可以用向量t和q向量的余弦來表示

    2.2.3 總相似度計(jì)算

    計(jì)算基于詞特征和向量特征相似度以后總相似度similarZong計(jì)算公式,

    在計(jì)算句子相似度時(shí),輸入句子和實(shí)例句子中出現(xiàn)同義詞,例如:

    兩個(gè)句子所表達(dá)的意思相同.但實(shí)例句子中出現(xiàn)了同義詞,不進(jìn)行同義詞替換直接進(jìn)行相似度計(jì)算會(huì)影響到計(jì)算準(zhǔn)確率.為了避免這種情況的出現(xiàn),本文中提出了同義詞替換,算法流程如圖3所示.

    圖3 算法流程

    3 哈薩克語句子相似度計(jì)算模型實(shí)現(xiàn)

    本程序包括兩大模塊:倒排索引模塊和計(jì)算相似度模塊.倒排索引模塊先把新的實(shí)例句子分成詞,然后把它添加到倒排索引庫.

    句子相似度計(jì)算界面中,計(jì)算輸入句子和實(shí)例句子相似度按相似度降序返回結(jié)果如圖5.

    圖4 倒排索引界面

    圖5 句子相似度計(jì)算界面

    4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    哈薩克語句子相似度計(jì)算尚處于初期階段,用以評(píng)價(jià)哈薩克語句子相似度的標(biāo)準(zhǔn)很少.目前對(duì)齊實(shí)例庫中有1 000個(gè)句子和3 500多個(gè)已經(jīng)倒排索引好的詞,相似度計(jì)算實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1,表2,表3.

    表1 基于向量空間模型不進(jìn)行同義詞替換相似度計(jì)算

    表2 基于向量空間模型和基于詞相結(jié)合的相似度計(jì)算(替換同義詞之前)

    表3 基于向量空間模型和基于詞相結(jié)合的相似度計(jì)算(替換同義詞之后)

    從三次實(shí)驗(yàn)結(jié)果來看,基于向量空間模型和基于詞相結(jié)合的計(jì)算相似度計(jì)算方法比基于向量空間模型和相結(jié)合的不進(jìn)行同義詞替換方法,在哈薩克語句子相似度中的正確率有所提高.

    5 總結(jié)

    散列的倒排索引能夠有效地實(shí)現(xiàn)快速查找.為了從雙語對(duì)齊實(shí)例庫中快速地查找候選句子集合作為下一步工作的輸入,計(jì)算輸入句子與實(shí)例句子的詞相似度和向量余弦值,然后結(jié)合兩種方法整合句子的相似度.為了避免同義詞產(chǎn)生的歧義,計(jì)算過程中使用了同義詞替換,同義詞替換可以提高相似度計(jì)算的正確率.由于現(xiàn)在對(duì)齊實(shí)例庫規(guī)模不大,句子相似度計(jì)算結(jié)果還差強(qiáng)人意,下一步工作將繼續(xù)擴(kuò)大對(duì)齊實(shí)例庫,繼續(xù)提高搜索速度,更多的引入哈薩克語語法、語義知識(shí),提高正確率,從而提高翻譯質(zhì)量.

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