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    基于CNN并融合注意力機(jī)制的充盈態(tài)三分句關(guān)系識(shí)別方法*

    2022-01-15 06:24:30苑林飛孫凱麗肖創(chuàng)業(yè)
    關(guān)鍵詞:復(fù)句注意力語(yǔ)義

    苑林飛 李 源 胡 泉 孫凱麗 肖創(chuàng)業(yè)

    (1.華中師范大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院 武漢 430079)(2.華中師范大學(xué)人工智能教育學(xué)部 武漢 430079)

    1 引言

    復(fù)句在漢語(yǔ)句法中占有重要地位,漢語(yǔ)句子中近三分之二是復(fù)句。復(fù)句是由連續(xù)的兩個(gè)或者更多個(gè)分句組成的語(yǔ)言整體,它表達(dá)了一個(gè)完整的語(yǔ)言意圖,其特點(diǎn)是前后銜接、語(yǔ)義連貫、各分句間具有一定的信息交互功能。無(wú)論從形式還是從意義的角度出發(fā),復(fù)句都不是孤立存在的,而是各分句互相關(guān)聯(lián)、相互作用,共同構(gòu)成語(yǔ)義連貫的句子結(jié)構(gòu),因此復(fù)句邏輯語(yǔ)義關(guān)系的分析依賴(lài)于漢語(yǔ)復(fù)句的關(guān)系類(lèi)型識(shí)別。

    句子可以根據(jù)分句的數(shù)量分為簡(jiǎn)單句和復(fù)句。復(fù)句是包含兩個(gè)或兩個(gè)以上分句的句子,含有兩個(gè)分句的復(fù)句為二分句,含有三個(gè)分句的復(fù)句為三分句。邢福義[1]提出復(fù)句三分系統(tǒng),根據(jù)分句之間的邏輯關(guān)系,可以分為因果、并列、轉(zhuǎn)折三大類(lèi)。根據(jù)復(fù)句中是否含有關(guān)系標(biāo)記,可以劃分為有標(biāo)復(fù)句和無(wú)標(biāo)復(fù)句。在有標(biāo)復(fù)句的基礎(chǔ)上,吳鋒文[2]根據(jù)關(guān)系標(biāo)記標(biāo)示復(fù)句邏輯關(guān)系能力的強(qiáng)弱,將復(fù)句進(jìn)一步劃分為充盈態(tài)有標(biāo)復(fù)句和非充盈態(tài)有標(biāo)復(fù)句。

    目前,只有少數(shù)研究專(zhuān)注于漢語(yǔ)復(fù)句關(guān)系的識(shí)別,并且沒(méi)有學(xué)者研究深度學(xué)習(xí)下的充盈態(tài)有標(biāo)三分句的關(guān)系類(lèi)型識(shí)別,為此本文的主要研究對(duì)象為充盈態(tài)有標(biāo)三分復(fù)句。在傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上添加注意力機(jī)制,使得復(fù)句中每個(gè)詞語(yǔ)擁有不同的權(quán)重,從而讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練的過(guò)程中重點(diǎn)關(guān)注某些詞語(yǔ),深度挖掘復(fù)句中隱藏的信息,獲取句間的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)特征。在漢語(yǔ)復(fù)句語(yǔ)料庫(kù)(CCCS)和漢語(yǔ)篇章樹(shù)庫(kù)(CDTB)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的方法比以往的方法有明顯的性能提升。

    2 相關(guān)工作

    2.1 前人工作

    基于傳統(tǒng)的語(yǔ)言學(xué)方法,胡金柱等[3]指出關(guān)系詞語(yǔ)對(duì)標(biāo)明復(fù)句關(guān)系有重要作用,結(jié)合詞性標(biāo)記和關(guān)系詞搭配理論,提出了一種關(guān)系詞提取算法——正向選擇算法。但是并非復(fù)句中出現(xiàn)的關(guān)系標(biāo)記都是關(guān)系詞,為了能夠更好地識(shí)別真正的關(guān)系詞,胡金柱等[4]提出了對(duì)一種典型的關(guān)系標(biāo)記——位置相鄰的關(guān)系標(biāo)記進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)記的算法。羅進(jìn)軍[5]提出應(yīng)從有標(biāo)復(fù)句語(yǔ)表序列提取、表里關(guān)聯(lián)模態(tài)構(gòu)建、有標(biāo)復(fù)句語(yǔ)表序列聚類(lèi)三個(gè)方面來(lái)實(shí)現(xiàn)有標(biāo)復(fù)句層次關(guān)系的自動(dòng)識(shí)別。吳鋒文[6]探討了分句主語(yǔ)指稱(chēng)一致性和謂語(yǔ)語(yǔ)義相關(guān)性對(duì)分句語(yǔ)義關(guān)聯(lián)的影響,分析復(fù)句的句法語(yǔ)義特點(diǎn),提取了若干條層次關(guān)系的判定規(guī)則,奠定了復(fù)句層次關(guān)系識(shí)別的基礎(chǔ)。楊進(jìn)才等[7]以二句式非充盈態(tài)有標(biāo)復(fù)句為研究對(duì)象,結(jié)合漢語(yǔ)復(fù)句的句法理論、關(guān)系標(biāo)記搭配理論,進(jìn)行了二句式非充盈態(tài)有標(biāo)復(fù)句關(guān)系類(lèi)別的自動(dòng)標(biāo)識(shí)。

    在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,Kim[8]在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層使用預(yù)訓(xùn)練好的詞向量,借助卷積和池化過(guò)程對(duì)句子的隱藏信息進(jìn)行提取,通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)文本特征提取效果良好。在楊進(jìn)才等[9]提出了在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中融合關(guān)系詞特征的FCNN模型,自動(dòng)分析并學(xué)習(xí)兩個(gè)分句之間語(yǔ)法語(yǔ)義等特征,減少了對(duì)語(yǔ)言學(xué)知識(shí)和語(yǔ)言規(guī)則的依賴(lài)。

    2.2 本文提出目的

    充盈態(tài)有標(biāo)三分句的識(shí)別可以通過(guò)以下方法實(shí)現(xiàn):首先建立關(guān)系標(biāo)記數(shù)據(jù)庫(kù),保存關(guān)系標(biāo)記的組合到關(guān)系類(lèi)別的映射,待數(shù)據(jù)庫(kù)完成之后,提取復(fù)句中的關(guān)系標(biāo)記,然后查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)中的這些關(guān)系標(biāo)記所對(duì)應(yīng)的關(guān)系類(lèi)別。但是這樣做需要掌握大量語(yǔ)言學(xué)知識(shí),并對(duì)相關(guān)概念有深入的理解,然后才能發(fā)現(xiàn)規(guī)律;不但耗時(shí)耗力,而且會(huì)出現(xiàn)遺漏的情況,因?yàn)闊o(wú)法窮盡所有關(guān)系標(biāo)記的組合。最后還需要往數(shù)據(jù)庫(kù)中錄入數(shù)據(jù),增加很多的工作量,降低復(fù)句識(shí)別的效率。隨著近年來(lái)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,數(shù)據(jù)量的爆炸性增長(zhǎng),以及計(jì)算機(jī)運(yùn)算能力的增強(qiáng),尤其是GPU并行計(jì)算能力的大幅度提升,深度學(xué)習(xí)技術(shù)在沉寂一段時(shí)間后再次綻放光彩,在很多領(lǐng)域都有很好的應(yīng)用效果。為此本文提出了一種基于注意力機(jī)制的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(attention-based CNN)來(lái)對(duì)復(fù)句進(jìn)行關(guān)系類(lèi)型識(shí)別,避免人工錄入數(shù)據(jù),降低工程難度。

    3 基于注意力機(jī)制的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    3.1 輸入層

    在模型的初始階段,對(duì)漢語(yǔ)復(fù)句語(yǔ)料庫(kù)和漢語(yǔ)篇章樹(shù)庫(kù)中的復(fù)句使用基于依存句法的漢語(yǔ)復(fù)句分句劃分算法[10]獲得的三分句后,使用LTP平臺(tái)[11]提供的API,獲得每個(gè)分句的詞序列,其中k∈{1,2,3},s是固定的詞序列長(zhǎng)度。然后使用Glove模型預(yù)訓(xùn)練得到的詞向量,將詞序列變?yōu)楸磉_(dá)特征矩陣R(k)∈Rs×d,其中d是詞向量的維度。

    3.2 注意力層

    在進(jìn)行卷積運(yùn)算時(shí),在原有的表達(dá)特征矩陣上添加一層注意力特征矩陣。加入注意力機(jī)制的目的是給目標(biāo)分句中與另外兩個(gè)分句中詞語(yǔ)語(yǔ)義關(guān)聯(lián)度高的詞語(yǔ)賦予更高的權(quán)重,使卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更關(guān)注這些詞語(yǔ)。每一個(gè)分句的注意力特征矩陣都是單獨(dú)計(jì)算,圖1展示了三分復(fù)句中的第一個(gè)分句的注意力特征矩陣計(jì)算過(guò)程。Attention-based CNN中句子的表達(dá)特征矩陣與基礎(chǔ)CNN中的相同,每行代表句子中相應(yīng)詞語(yǔ)的詞向量。將目標(biāo)分句中的詞語(yǔ)與圖右側(cè)其余兩個(gè)分句中的詞語(yǔ)進(jìn)行匹配,得到注意力矩陣A,這樣使得矩陣A中的第i行表示目標(biāo)分句中第i個(gè)詞語(yǔ)相對(duì)于另外兩個(gè)分句中各個(gè)詞語(yǔ)的注意力分布情況,A中第j列的值表示另外兩個(gè)分句中第j個(gè)詞語(yǔ)對(duì)目標(biāo)分句中各個(gè)詞語(yǔ)的注意力。因?yàn)榫仃嘇的行向量是目標(biāo)分句中每個(gè)詞語(yǔ)的新特征向量,所以可以將矩陣A視為目標(biāo)分句的新特征矩陣,因此將這個(gè)新的特征矩陣與初始的表達(dá)特征矩陣結(jié)合起來(lái)同時(shí)當(dāng)作卷積運(yùn)算的輸入是有意義的,可以通過(guò)將矩陣A轉(zhuǎn)換為圖2中與目標(biāo)分句的表達(dá)特征矩陣規(guī)模相同的灰色矩陣的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。重復(fù)以上步驟三次之后,每個(gè)分句都有兩個(gè)特征矩陣。

    圖1 基于注意力機(jī)制的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架模型

    圖2 注意力矩陣計(jì)算示意圖

    Λ(k)∈R2s×d表示第{1,2,3}/{k}個(gè)分句的表達(dá)特征矩陣的拼接,例如Λ(1)代表第兩個(gè)分句的表達(dá)特征矩陣P(2)和第3個(gè)分句的表達(dá)特征矩陣P(2)的拼接,如式(1)所示。

    通過(guò)以下方法定義注意力矩陣A(k)∈Rs×2s(k∈{1,2,3}):

    match-score函數(shù)很多種實(shí)現(xiàn)方式。通過(guò)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)1/(1+|x-y|)(|·|表示歐式距離)的效果最好。

    在得到注意力矩陣A(k)后,可以通過(guò)以下方式得到分句k注意力特征矩陣Q(k):

    其中W(k)為隨機(jī)生成的可訓(xùn)練矩陣。

    3.3 卷積層

    通過(guò)注意力層得到了每個(gè)分句的注意力特征矩陣,將三個(gè)分句的表達(dá)特征矩陣Q(1)、Q(2)、Q(3)拼接在一起得到復(fù)句的表達(dá)特征矩陣Q∈R3s×d:

    同理得到復(fù)句的表達(dá)特征矩陣P∈R3s×d。將P和Q一同輸入到卷積層,此時(shí)卷積層的輸入通道數(shù)為2。卷積核的大小為w,則由復(fù)句的部分表達(dá)特征向量pi-w+1,…,pi的和注意力特征向量qi-w+1,…,qi組成的拼接ci∈R2×w×d(0s時(shí),ci被設(shè)置為0向量。在此基礎(chǔ)上,使用卷積核w∈R2×w×d,得到更高層次的特征表達(dá):

    其中f為ReLU函數(shù),b為偏置參數(shù)。

    3.4 池化層

    池化層使用1-Max方法:在使用卷積核計(jì)算得到的特征中遍歷尋找最重要的特征。然后將這些通過(guò)不同的卷積核得到的顯著特征拼接起來(lái)的得到一個(gè)最終的深層次的語(yǔ)義特征。

    3.5 全連接層

    得到復(fù)句的語(yǔ)義特征向量后,輸入全連接層,并使用Softmax函數(shù)計(jì)算每個(gè)類(lèi)別的概率,最后選擇概率最大分類(lèi)當(dāng)作最終結(jié)果。

    4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集

    本文實(shí)驗(yàn)使用的數(shù)據(jù)集為漢語(yǔ)復(fù)句語(yǔ)料庫(kù)和漢語(yǔ)篇章樹(shù)庫(kù)[12]。在這兩個(gè)語(yǔ)料庫(kù)上使用基于依存句法的漢語(yǔ)復(fù)句分句劃分算法,篩選語(yǔ)料庫(kù)中的三分句,然后在此基礎(chǔ)上人工篩選充盈態(tài)有標(biāo)復(fù)句并標(biāo)記復(fù)句所屬的種類(lèi)。經(jīng)過(guò)篩選后的復(fù)句組成充盈態(tài)有標(biāo)三分句語(yǔ)料庫(kù)(Corpus of Chinese Saturated Compound Sentence,CCSCS)共有16786條復(fù)句,數(shù)據(jù)分布如表1所示。

    表1 數(shù)據(jù)分布統(tǒng)計(jì)表

    4.2 實(shí)驗(yàn)參數(shù)

    對(duì)復(fù)句進(jìn)行詞嵌入時(shí),使用在中文維基百科語(yǔ)料庫(kù)上預(yù)訓(xùn)練好的詞向量,其維度為100。另外,本文將每個(gè)分句的詞序列長(zhǎng)度設(shè)置為固定值16,若分句長(zhǎng)度不足16,則模型在預(yù)處理階段該分句進(jìn)行擴(kuò)充操作。

    為了避免出現(xiàn)過(guò)擬合現(xiàn)象,在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中使用了dropout機(jī)制,其值設(shè)置為0.5。同時(shí)實(shí)驗(yàn)中的目標(biāo)函數(shù)中加入L2正則化項(xiàng),用來(lái)提高模型的性能,并使用反向傳播算法以及隨機(jī)梯度下降優(yōu)化算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)進(jìn)行修正。其他參數(shù)隨機(jī)初始化。

    4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    將本文提出的方法與其他六種復(fù)句關(guān)系類(lèi)別識(shí)別方法比較,以此評(píng)估模型的性能。第一種,基于統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的關(guān)系詞判定算法[14];第二種,Huang HH等[15]提出決策樹(shù)算法(C5.0);第三種,TextCNN[8],根據(jù)Kim等的論文提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,基礎(chǔ)的文本處理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。第四種,TextRNN,基于RNN的文本分類(lèi)模型;第五種,F(xiàn)ast-Text,F(xiàn)acebook于2016年開(kāi)源的一個(gè)詞向量計(jì)算和文本分類(lèi)工具;第六種,BiLSTM[13],LSTM的改進(jìn)版,解決了LSTM無(wú)法編碼從后往前的信息,可以更好地捕捉雙向語(yǔ)義依賴(lài)。

    表2展示了基于注意力機(jī)制的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與以上基準(zhǔn)模型的性能比較,其中attention-based CNN(1)、(2)、(3)的區(qū)別是match-score函數(shù)不同。

    由以上數(shù)據(jù)可以看出,本文提出的模型的效果不但顯著高于基于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)算法,而且無(wú)需人工添加各種規(guī)則,省去了學(xué)習(xí)語(yǔ)言學(xué)相關(guān)知識(shí)的成本。同時(shí)相較于已有的深度學(xué)習(xí)模型,效果也有明顯改善。

    分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果,在傳統(tǒng)方法中,模型僅利用了句子的語(yǔ)法特征而未考慮到句子的語(yǔ)義信息以及分句間的關(guān)聯(lián)性。而深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)使用高維稠密的詞向量表示句子,詞向量本身蘊(yùn)含了豐富的語(yǔ)義信息,這為模型的學(xué)習(xí)提供了有用的信息。CNN模型將很多類(lèi)型不同的復(fù)句判定為相同的類(lèi)型,因?yàn)槠錄](méi)有針對(duì)特定的詞語(yǔ)提取更多的有效的特征信息,所以模型無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別?;谧⒁饬C(jī)制的卷積神經(jīng)網(wǎng)相較于基礎(chǔ)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)效果提升了5%,說(shuō)明注意力機(jī)制能使得模型在訓(xùn)練過(guò)程中更加關(guān)注特定的詞語(yǔ),從而更好地識(shí)別復(fù)句的關(guān)系類(lèi)型,驗(yàn)證了注意力機(jī)制在漢語(yǔ)復(fù)句分類(lèi)任務(wù)中的有效性。

    漢語(yǔ)復(fù)句分類(lèi)的任務(wù),不僅是要判斷復(fù)句之間的邏輯關(guān)系,還要判斷每一個(gè)分句中各個(gè)詞語(yǔ)對(duì)于整個(gè)復(fù)句的影響大小。為了解決這個(gè)問(wèn)題,提取復(fù)句中隱藏的重要信息,本文提出的帶有注意力機(jī)制的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)學(xué)習(xí)復(fù)句中蘊(yùn)含的信息,為每個(gè)詞語(yǔ)分配不同的注意力值,自動(dòng)識(shí)別句與句之間邏輯關(guān)系。為了直觀地顯示復(fù)句中每個(gè)詞語(yǔ)的注意力分布情況,現(xiàn)將例句“①即使路上會(huì)遇到很多困難,②只要我們堅(jiān)持到底,③就必將走向終點(diǎn)”中每個(gè)詞語(yǔ)的注意力權(quán)重輸出,如圖3所示。

    在圖3中,注意力權(quán)重越大,顏色越深,反之越淺。最上面的一行代表分句①的注意力矩陣,由圖可知,關(guān)系標(biāo)記“即使”的注意力權(quán)重最大,說(shuō)明這個(gè)詞對(duì)卷積的結(jié)果影響較大。下方的矩陣每一列代表分句①中的一個(gè)詞語(yǔ),每一行代表分句②和分句③中的詞語(yǔ)。矩陣中元素顏色的深淺代表當(dāng)前元素所在行對(duì)應(yīng)的詞語(yǔ)和所在列對(duì)應(yīng)的詞語(yǔ)的相關(guān)度詞,例如分句①中的“困難”和分句②和分句③中的“堅(jiān)持”的相關(guān)度很大,從語(yǔ)義上來(lái)說(shuō)這種相關(guān)度是合理的。

    5 結(jié)語(yǔ)

    本文在傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上添加了注意力機(jī)制,賦予復(fù)句中詞語(yǔ)不同的權(quán)重,使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練的過(guò)程中重點(diǎn)關(guān)注某些詞語(yǔ),深度挖掘復(fù)句中隱藏的信息。通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的方法對(duì)比以往的方法有明顯的提升。

    在未來(lái)的工作中,將對(duì)漢語(yǔ)復(fù)句更細(xì)顆粒度的關(guān)系劃分進(jìn)行研究,例如,在已經(jīng)將句子識(shí)別為并列類(lèi)復(fù)句的基礎(chǔ)上,看其屬于并列、連貫、遞進(jìn)、選擇中的哪一類(lèi)。

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