融合多結(jié)構(gòu)信息的中文句法分析方法*

趙國榮，王文劍

山西大學(xué) 計算機與信息技術(shù)學(xué)院，太原 030006

融合多結(jié)構(gòu)信息的中文句法分析方法*

趙國榮，王文劍+

山西大學(xué) 計算機與信息技術(shù)學(xué)院，太原 030006

+Corresponding author:E-mail:w jwang@sxu.edu.cn

ZHAO Guorong，WANGWenjian.M ethod for Chinese parsing based on fusion of multiple structural information.Journalof Frontiersof Computer Scienceand Technology,2017,11(7)：1114-1121.

句法分析是自然語言理解的一項基礎(chǔ)技術(shù)，是邁向深層語言理解的基石。目前常用的句法分析方法的語法模型建立在上下文無關(guān)文法的假設(shè)上。事實上，短語結(jié)構(gòu)樹的節(jié)點之間具有很強的上下文相關(guān)性，充分利用結(jié)構(gòu)信息，可進(jìn)一步提高句法分析的準(zhǔn)確性。融合了句法結(jié)構(gòu)樹中的多結(jié)構(gòu)信息（在非終節(jié)點中增加父親節(jié)點及左、右姐妹節(jié)點等標(biāo)記）以加強語法規(guī)則的上下文約束，并采用結(jié)構(gòu)化支持向量機的方法對句法進(jìn)行了分析。實驗表明，該融合多結(jié)構(gòu)信息的句法分析方法可以消解結(jié)構(gòu)歧義，提升句法分析精確率和F1值。

結(jié)構(gòu)化支持向量機；上下文無關(guān)文法；結(jié)構(gòu)上下文相關(guān)；中文句法分析

1 引言

句法分析是自然語言處理的關(guān)鍵性問題之一。對句法分析進(jìn)行可計算化處理，句法分析算法和語法模型是兩個重要的元素，其中語法模型無論是使用統(tǒng)計的方法，還是使用單純的規(guī)則，在進(jìn)行句法分析時都需要建立一種模型。最早的語法模型是簡單的上下文無關(guān)的語法模型（context-free grammar，CFG）[1]。但是CFG是在一些非常理想化的獨立性假設(shè)的基礎(chǔ)上建立的，它的規(guī)則的建立只和其孩子節(jié)點有關(guān)，因而這些假設(shè)忽略了句法樹中其他許多隱含的信息。為了得到更好的基于短語結(jié)構(gòu)的句法分析效果，一些算法的研究集中在挖掘短語結(jié)構(gòu)樹的上下文相關(guān)的信息上，通過增加豐富的結(jié)構(gòu)信息和詞匯信息等來提升句法分析的效果。

最具代表性的研究就是在概率上下文無關(guān)文法[2]（probabilistic context-free grammar，PCFG）中增加結(jié)構(gòu)上下文相關(guān)的策略。文獻(xiàn)[3]嘗試了祖先節(jié)點相關(guān)、父親節(jié)點相關(guān)等幾種結(jié)構(gòu)上文相關(guān)的策略；文獻(xiàn)[4]嘗試了加入結(jié)構(gòu)下文孩子節(jié)點相關(guān)的策略，構(gòu)成結(jié)構(gòu)下文相關(guān)的概率語法模型；文獻(xiàn)[5]加入了每個短語節(jié)點的父親節(jié)點和左、右姐妹節(jié)點的結(jié)構(gòu)上下文信息，這些方法都對突破上下文無關(guān)語法研究中的獨立性假設(shè)進(jìn)行了嘗試，都是對經(jīng)典PCFG模型進(jìn)行的優(yōu)化。文獻(xiàn)[6]采用機器學(xué)習(xí)方法——結(jié)構(gòu)化支持向量機（structural support vectormachine，SSVM）對基于短語結(jié)構(gòu)的中文句法進(jìn)行分析，語言模型采用的是上下文無關(guān)文法。本文的工作是嘗試融合句法分析樹中節(jié)點的結(jié)構(gòu)信息，研究使用結(jié)構(gòu)化支持向量機對中文句法進(jìn)行分析時所產(chǎn)生的影響，實驗證明它可以提高句法分析系統(tǒng)的精確率和F1值。

2 結(jié)構(gòu)化支持向量機方法簡介

在現(xiàn)實世界中，需要處理的大部分?jǐn)?shù)據(jù)（如網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、隊列結(jié)構(gòu)或樹形結(jié)構(gòu)等）都比較復(fù)雜，而且數(shù)據(jù)之間相互依賴，具有特定的結(jié)構(gòu)化關(guān)系，傳統(tǒng)的支持向量機[7]已經(jīng)不適合處理這些復(fù)雜的數(shù)據(jù)。為了解決傳統(tǒng)支持向量機在處理復(fù)雜數(shù)據(jù)時的難題，Hofmann和Joachims等人首次提出了結(jié)構(gòu)化支持向量機[8-9]，它可以根據(jù)不同的應(yīng)用領(lǐng)域設(shè)計不同的結(jié)構(gòu)化特征函數(shù)去擬合數(shù)據(jù)，從而有效地處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

結(jié)構(gòu)化支持向量機是一種基于判別式的學(xué)習(xí)模型，使用結(jié)構(gòu)化支持向量機的關(guān)鍵是構(gòu)造出樣本的輸入與輸出對之間的一個映射函數(shù) f:x→y。當(dāng)使用結(jié)構(gòu)化支持向量機進(jìn)行句法分析時，f:x→y中 f表示的意思是輸入句子X到輸出短語結(jié)構(gòu)樹Y的一個映射。在構(gòu)造函數(shù) f時，關(guān)鍵任務(wù)是需要學(xué)習(xí)一個基于輸入/輸出對的判別式函數(shù)F:X×Y→?，通過使輸出變量最大化的方法，實現(xiàn)對輸出結(jié)果預(yù)測的目的。結(jié)構(gòu)化支持向量機的目標(biāo)函數(shù)[10-11]為：

F是基于輸入/輸出組合特征表示ψ(x,y)的線性函數(shù)：

式（1）中帶參數(shù)w的函數(shù) f，假設(shè)它的經(jīng)驗風(fēng)險為0，可以寫成一個非線性約束的形式[8]：

式（3）可以等價轉(zhuǎn)換為：

采用最大間隔法可以將式（4）轉(zhuǎn)化為一個凸二次規(guī)劃形式的最優(yōu)化問題[10]：

為了容忍部分噪聲和離群點，同時兼顧除靠近邊界之外更多的訓(xùn)練點，在式（5）中引入松弛變量的軟間隔，本文采用一階范數(shù)ξ的形式[10]：

3 融合多結(jié)構(gòu)信息的語法模型構(gòu)造

文獻(xiàn)[6]使用結(jié)構(gòu)化支持向量機進(jìn)行中文句法分析時，將文法限定為喬姆斯基范式的形式[2]，其語法規(guī)則為：

這里A、B、C是非終結(jié)符，α是終結(jié)符。設(shè)x是需要進(jìn)行句法分析的句子，Y是針對x分析出的若干個句法樹的集合。假設(shè)最佳分析樹為h(x)，每棵句法樹y中所有的語法規(guī)則的集合用rules(y)表示，每一個語法規(guī)則所對應(yīng)的權(quán)值參數(shù)為wl，文獻(xiàn)[6]使用的上下文無關(guān)文法模型為：

但是，在實際生活中自然語言具有很強的上下文相關(guān)性，上下文無關(guān)語法表現(xiàn)能力有限，當(dāng)遇到結(jié)構(gòu)依存的問題時就顯得能力有限了。

上下文無關(guān)文法對句法樹中的結(jié)構(gòu)以及詞匯等信息利用不足，無法描寫句法樹結(jié)構(gòu)上隱藏的許多信息，如每個短語節(jié)點的父節(jié)點或（和）左、右姐妹節(jié)點的信息。文獻(xiàn)[5]成功地將上下文相關(guān)信息（即父節(jié)點或（和）左、右姐妹節(jié)點的信息）加注到每個短語節(jié)點（即非終節(jié)點）上，使用概率上下文無關(guān)文法進(jìn)行句法分析，并取得很好的效果。故本文也嘗試將這些信息增加到使用結(jié)構(gòu)化支持向量機進(jìn)行句法分析的方法中，從而提升句法分析器的精度。假設(shè)將單純地增加“父親”、“左妹”或“右妹”信息稱為一階標(biāo)注；那么增加“父親+左妹”、“父親+右妹”或“左妹+右妹”就是二階標(biāo)注；增加“父親+左妹+右妹”為三階標(biāo)注。因為只是在非終節(jié)點上增加上下文相關(guān)的結(jié)構(gòu)信息，所以語法規(guī)則（7）（8）的形式要發(fā)生變化。以語法規(guī)則（7）的形式變化為例，在每一個非終節(jié)點后用括號注明相關(guān)結(jié)構(gòu)信息范疇。

一階標(biāo)注中增加父親信息后，規(guī)則（7）的形式變換為：

增加左妹信息后，規(guī)則（7）的形式變換為：

增加右妹信息后，規(guī)則（7）的形式變換為：

二階標(biāo)注中增加父親+左妹信息后，規(guī)則（7）的形式變換為：

增加父親+右妹信息后，規(guī)則（7）的形式變換為：

增加左妹+右妹信息后，規(guī)則（7）的形式變換為：

三階標(biāo)注增加父親+左妹+右妹信息后，規(guī)則（7）的形式變換為：

語法規(guī)則（8）和規(guī)則（7）箭頭左部的變化一樣，因為箭頭右邊是終結(jié)符，所以不發(fā)生變化。簡單地以增加父親節(jié)點信息為例，短語的結(jié)構(gòu)受到上層短語的制約。比如做主語的NP短語（NP位于S之下）和做賓語的NP短語（NP位于VP之下）的內(nèi)部結(jié)構(gòu)明顯不同，這樣可以快速幫助分析器抉擇，減少不必要的子樹生成。

4 結(jié)構(gòu)化支持向量機特征函數(shù)的構(gòu)建

在結(jié)構(gòu)化支持向量機中，關(guān)鍵任務(wù)是特征函數(shù)ψ(x,y)的構(gòu)造，在不同的領(lǐng)域需要構(gòu)造不同的特征函數(shù)，從而和實際數(shù)據(jù)達(dá)到較好的擬合。因而特征函數(shù)構(gòu)造合適與否會直接影響結(jié)構(gòu)化支持向量機方法的有效性。圖1是短語結(jié)構(gòu)樹的輸入輸出示例，圖2為其在學(xué)習(xí)時構(gòu)造的ψ(x,y)。

以在每個非終節(jié)點增加“父親”、“父親+左妹”和“父親+左妹+右妹”節(jié)點為例，短語結(jié)構(gòu)樹以及構(gòu)造的相對應(yīng)的特征函數(shù)ψ(x,y)變換后的示例如圖3所示。

Fig.1 A sampleof inputand outputw ithout structural information圖1 未增加結(jié)構(gòu)信息的輸入輸出示例

Fig.2 Structural feature functionψ(x,y)圖2 結(jié)構(gòu)化特征函數(shù)ψ(x,y)

在使用結(jié)構(gòu)化支持向量機進(jìn)行句法分析時，在學(xué)習(xí)過程中要從樹庫自動抽取語法規(guī)則并進(jìn)行統(tǒng)計，從而對模型進(jìn)行分析。rj表示句子x的句法分析樹y中每一個節(jié)點所對應(yīng)的規(guī)則，aj表示規(guī)則rj出現(xiàn)的次數(shù)，wj表示每條規(guī)則相對應(yīng)的權(quán)值。x表示一個句子，y表示其對應(yīng)的有效句法樹，wj表示每一個節(jié)點的權(quán)值，其和作為這個句法樹的分值，F(xiàn)(x,為計算分值的函數(shù)。特征函數(shù)ψ(x,y)的構(gòu)造就是由樹庫中出現(xiàn)的規(guī)則及其次數(shù)組成。對于給定的句子x，通過喬姆斯基算法[2]（Cocke-Younger-Kasam i，CKY）找出符合文法的句法分析樹集Y，再從句法分析樹集中找出分值最大的F(x,y,w),y∈Y，即為所求句子的語法樹。

Fig.3 Structural feature function afteradding structural information in non-terminalnode圖3 在每個非終節(jié)點增加結(jié)構(gòu)信息后的結(jié)構(gòu)化特征函數(shù)

5 實驗及分析

本文為了測試結(jié)構(gòu)化支持向量機在融合多結(jié)構(gòu)特征后對中文句法分析精度的影響，進(jìn)行了一組對比實驗，并對結(jié)果進(jìn)行了分析。

5.1 語料的預(yù)處理

5.1.1 語料1預(yù)處理

本文的實驗語料1來自北京大學(xué)計算語言學(xué)研究所公開的北大微型樹庫的A語料[12]。該語料來自漢英機器翻譯研究的測試題庫，它句型多樣，句子較短，不同短語組合的分布也很廣，便于進(jìn)行自動分析處理。

該語料一共有1 434句，表1是對實驗語料集的情況統(tǒng)計[12]，表2為實驗語料舉例。

選取表2中887句單句作為實驗語料1，句長最長為19，最短為3，其平均句長為7.01；抽取其中787句作為訓(xùn)練語料，100句用作開放測試的語料。

在進(jìn)行實驗之前，需要對北大樹庫語料進(jìn)行改寫，比如：

[dj廠長/n[vp[vbar宣布/v了/u][np委員/n名單/n]]]

改寫后格式為：

5.1.2 語料2預(yù)處理

本文的實驗語料2采用文獻(xiàn)[6]的語料，該語料來自PCTB賓州中文樹庫語料，從1 500個文檔中提取2 000條（句長小于等于12詞）單句，其中的1 850句用來進(jìn)行訓(xùn)練，剩下的150句用來進(jìn)行開放測試。

在進(jìn)行本實驗前，同樣需要對從賓州中文樹庫選出來的2 000個單句進(jìn)行預(yù)處理[13-14]，將句法樹上原有的空語類、指同索引和功能標(biāo)記一概刪除[5]。

例如，下面例句A轉(zhuǎn)換成B的形式：

5.2 評價指標(biāo)

本文使用PARSEVAL評價體系[2]作為句法分析模型的評價指標(biāo)，選取其中的精確率（Precision，Pre）、召回率（Recall，Rec）以及F1值（Pre和Rec的調(diào)和平均值）對結(jié)果進(jìn)行評價。

Table1 Statisticsofexperimentaldata表1 實驗語料情況統(tǒng)計

Table 2 Samplesof experimentaldata表2實驗語料句型舉例

精確率表示所有句法分析結(jié)果中所有正確的成分比例；召回率表示句法分析結(jié)果中正確的成分占所有句法實際成分的比例；F1=2×Pre×Rec/(Pre+Rec)。

5.3 實驗分析

實驗使用的句法分析器是從網(wǎng)上公開下載的SVMstruct-cfg（http://www.cs.cornell.edu/tj/svm-light/svm_struct.htm）。使用經(jīng)典結(jié)構(gòu)化支持向量機SVM1方法，并與文獻(xiàn)[6]中SVM2方法以及經(jīng)典的概率上下文無關(guān)文法PCFG[2]在語料1和語料2上進(jìn)行了實驗對比分析。這里的PCFG采用和文獻(xiàn)[5]相同的算法，即規(guī)則的概率估計采用最簡單的相對頻率法。結(jié)構(gòu)化支持向量機選取的核函數(shù)為線性核，其中懲罰參數(shù)C=1.0，參數(shù)ε=0.01。在文獻(xiàn)[6]中，在采用SVM2方法進(jìn)行句法分析時，曾對選取F1損失函數(shù)和0-1損失函數(shù)進(jìn)行實驗對比，從實驗結(jié)果中發(fā)現(xiàn)采用0-1損失函數(shù)要比F1損失函數(shù)的效果好，故本文在進(jìn)行結(jié)構(gòu)化支持向量機的實驗時，都選取的是0-1損失函數(shù)。實驗結(jié)果只采用開放測試的結(jié)果，結(jié)構(gòu)化支持向量機的測試時間極短，可以忽略不計，故只對訓(xùn)練時間進(jìn)行對比。對比實驗結(jié)果如表3、表4所示。其中，Time表示模型在當(dāng)前語料下的訓(xùn)練時間。

從表3、表4開放測試的實驗結(jié)果可以看出：一階標(biāo)注、二階標(biāo)注、三階標(biāo)注的F1值均高于未進(jìn)行標(biāo)注的模型。它們之間在精確率上是三階標(biāo)注高于二階標(biāo)注，二階標(biāo)注高于一階標(biāo)注。在召回率上有高有低，出現(xiàn)了三階標(biāo)注的F1值低于二階標(biāo)注的情況。這是因為產(chǎn)生了數(shù)據(jù)稀疏的問題，當(dāng)增加的結(jié)構(gòu)信息越多時，句法分析的性能反而有下降的情況。同時，從表3、表4中可以看到，當(dāng)增加一階標(biāo)注時，F(xiàn)1值有明顯的升高，但是增加為二階標(biāo)注和三階標(biāo)注，F(xiàn)1值的增加就不太明顯。另外，隨著結(jié)構(gòu)信息的增加F1值會提高，但是需要的訓(xùn)練時間也在不斷增加，而且語料規(guī)模越大，訓(xùn)練消耗的時間也越來越多。從F1值的對比來看，總的情況是SVM2方法＞SVM1方法＞PCFG方法，但其中也有SVM1方法＞SVM2方法的情況；從語料的訓(xùn)練時間對比來說，PCFG方法＜SVM1方法＜SVM2方法；因而從算法的F1值和訓(xùn)練時間雙重考慮的話，增加了一階、二階、三階標(biāo)注后，SVM1方法要好于SVM2方法和PCFG方法。

Table3 Comparison of experimental resultsofadding structural information in Corpus1表3 北大微型樹庫（語料1）上增加各種結(jié)構(gòu)信息的對比實驗結(jié)果

Table4 Comparison of experimental resultsofadding structural information in Corpus2表4 賓州中文樹庫（語料2）上增加各種結(jié)構(gòu)信息的對比實驗結(jié)果

6 結(jié)束語

中文句法相比較西文來說其結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜，具有較強的上下文相關(guān)性，在進(jìn)行句法分析時難度更大。本文使用結(jié)構(gòu)化支持向量機的方法并融合多結(jié)構(gòu)信息對中文句法進(jìn)行分析，豐富了結(jié)構(gòu)化特征函數(shù)的形式。同時，本文使用了兩種語料，并對3種句法分析方法在這兩種語料庫上的實驗進(jìn)行了對比分析，說明增加了結(jié)構(gòu)信息可以在一定程度上提高句法分析的精度。由于對結(jié)構(gòu)化支持向量機在中文信息處理中應(yīng)用的研究還比較粗淺，在以后很多問題處理中還需要繼續(xù)進(jìn)行深入的探討。

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ZHAO Guorong was born in 1979.She is a Ph.D.candidate and associate professor at ShanxiUniversity.Her research interests include Chinese information processing andmachine learning,etc.

趙國榮（1979—），女，山西大同人，山西大學(xué)博士研究生、副研究員，主要研究領(lǐng)域為中文信息處理，機器學(xué)習(xí)等。

王文劍（1968—），女，山西太原人，2004年于西安交通大學(xué)獲得博士學(xué)位，現(xiàn)為山西大學(xué)計算機與信息技術(shù)學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，CCF高級會員，主要研究領(lǐng)域為數(shù)據(jù)挖掘，機器學(xué)習(xí)等。

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報導(dǎo)范圍 行業(yè)最新研究成果與學(xué)術(shù)領(lǐng)域最新發(fā)展動態(tài)；具有先進(jìn)性和推廣價值的工程方案；有獨立和創(chuàng)新見解的學(xué)術(shù)報告；先進(jìn)、廣泛、實用的開發(fā)成果。

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注意事項 為保護知識產(chǎn)權(quán)和國家機密，在校學(xué)生投稿必須事先征得導(dǎo)師的同意，所有稿件應(yīng)保證不涉及侵犯他人知識產(chǎn)權(quán)和泄密問題，否則由此引起的一切后果應(yīng)由作者本人負(fù)責(zé)。

論文要求 學(xué)術(shù)研究：報道最新研究成果，以及國家重點攻關(guān)項目和基礎(chǔ)理論研究報告。要求觀點新穎，創(chuàng)新明確，論據(jù)充實。技術(shù)報告：有獨立和創(chuàng)新學(xué)術(shù)見解的學(xué)術(shù)報告或先進(jìn)實用的開發(fā)成果，要求有方法、觀點、比較和實驗分析。工程應(yīng)用：方案采用的技術(shù)應(yīng)具有先進(jìn)性和推廣價值，對科研成果轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力有較大的推動作用。

投稿格式 1.采用學(xué)術(shù)論文標(biāo)準(zhǔn)格式書寫，要求文筆簡練、流暢，文章結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)完整、層次清晰（包括標(biāo)題、作者、單位（含電子信箱）、摘要、關(guān)鍵詞、基金資助情況、所有作者簡介、中圖分類號、正文、參考文獻(xiàn)等，其中前6項應(yīng)有中、英文）。中文標(biāo)題必須限制在20字內(nèi)（可采用副標(biāo)題形式）。正文中的圖、表必須附有圖題、表題，公式要求用MathType編排。論文字?jǐn)?shù)根據(jù)論文內(nèi)容需要，不做嚴(yán)格限制，對于一般論文建議7 500字以上為宜。2.請通過網(wǎng)站（http://www.ceaj.org）“作者投稿系統(tǒng)”一欄投稿（首次投稿須注冊）。

M ethod for Chinese Parsing Based on Fusion ofM ultip le Structural Information*

ZHAOGuorong,WANGWenjian+
Schoolof Computerand Information Technology,ShanxiUniversity,Taiyuan 030006,China

Syntactic parsing is a basic technology of natural language understanding,and it is the cornerstone of deep language understanding.Atpresent,the parsingmethod is based on the hypothesisof context free grammar.In fact,the contexthasa strong correlation in phrase structure trees.If the structural information can be used,itcan further improve the accuracy of the parser.This paper combines themultiple structural information in syntactic structure trees,the structural information(such as father node or leftand rightsister nodes)in the non-term inalnode can strengthen grammar rules of context constraints.And then this paper uses themethod of structural support vector machines(SSVMs)for Chinese parsing.The experimental results show that themethod ofmultiple structural information fusion can resolve the structuralambiguity and improve theaccuracy and F1 value.

structuralsupportvectormachines;context-free grammar;structure contextcorrelation;Chinese parsing

an was born in 1968.She

the Ph.D.degree from Institute for Information and System Science,Xi'an Jiaotong University in 2004.Now she isa professorand Ph.D.supervisoratSchoolof Computerand Information Technology,ShanxiUniversity,and the seniormemberof CCF.Her research interests include datam ining and machine learning theory,etc.

A

：TP391

*The National Natural Science Foundation of China under GrantNos.61273291,61503229(國家自然科學(xué)基金);the Natural Science Foundation of Shanxi Province under GrantNo.2015021096(山西省自然科學(xué)基金);the Science and Technology Innovation Project of ShanxiProvinceunderGrantNo.2015110(山西省高等學(xué)?？萍紕?chuàng)新項目).

Received 2016-04,Accepted 2016-06.

CNKI網(wǎng)絡(luò)優(yōu)先出版:2016-06-23,http://www.cnki.net/kcms/detail/11.5602.TP.20160623.1139.004.htm l