隐马尔可夫(HMM)/感知机/条件随机场(CRF)----词性标注

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7. 词性标注

7.1 词性标注概述

1. 什么是词性

   在语言学上，词性(Par-Of-Speech, Pos )指的是单词的语法分类，也称为词类。同一个类别的词语具有相似的语法性质，所有词性的集合称为词性标注集。不同的语料库采用了不同的词性标注集，一般都含有形容词、动词、名词等常见词性。下图就是HanLP输出的一个含有词性的结构化句子。

   我/r 的/u 希望/n 是/v 希望/v 张晚霞/nr 的/u 背影/n 被/p 晚霞/n 映/v 红/a
   

   每个单词的后边跟的就是词性标签:

   词性标签	词性
   r	代词
   u	动词
   n	名词
   v	动词
   nr	人名
   p	介词
   a	形容词

2. 词性的用处

   词性的作用是提供词语的抽象表示，词的数量是无穷的，但词性的数量是有限的。词性支撑着许多高级应用，当下游应用遇到 OOV 时，可以通过 OOV 的词性猜测用法，比如上面的句子“林晚霞”就识别为人名进行处理，而不会拆开。

   词性也可以直接用于抽取一些信息，比如抽取所有描述特定商品的形容词等。

3. 词性标注

   词性标注指的是为句子中每个单词预测一个词性标签的任务。它有以下两个难点:

   • 汉语中一个单词多个词性的现象很常见，但在具体语境下一定是唯一词性。

   • OOV 是任何自然语言处理任务的难题。

4. 词性标注模型

   统计方法为这两个难点提供了解决方案，那就是我们熟悉的序列标注模型。只需将中文分词中的汉字替换为词语，{B,M,E,S} 替换为“名词、动词、形容词等”，序列标注模型马上就可以用来做词性标注。

   词性标注既可以看作中文分词的后续任务，也可以与中文分词集成为同一个任务。其中就可以把分词语料库加上词性标签就可以了，这样同时进行多个任务的模型称为联合模型。由于综合考虑了多种监督信号，联合模型在几乎所有问题上都要优于独立模型。

   然而工业界就没有那么理想，同时具有分词和词性标注的语料库非常少，需要大量的人力进行标注。

7.2 词性标注语料库与标注集

同中文分词一样，语言学界在标注规范上存在分歧，导致目前还没有一个被广泛接受的汉语词性划分标准。无论是词性划分的颗粒度，还是词性标签都不统一。一方面，各研究机构各持己见、派系林立，标注了大量互不兼容的语料库。另一方面，部分语料库受到严格版权控制，成为内部材料，得不到充分共享利用。

本节选取其中一些授权宽松， 容易获得的语料库作为案例。

以下示例我们选取 PKU 标注的《人民日报》语料库的标注集。

7.3 基于隐马尔可夫模型的词性标注

之前我们就介绍过隐马尔可夫模型，详细见: 4.隐马尔可夫模型与序列标注

隐马尔可夫模型词性标注代码见(程序会自动下载 PKU 语料库): hmm_pos.py

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运行代码后结果如下:

一阶隐马尔可夫模型:
r, u, n, v, v, v
他/r 的/u 希望/n 是/v 希望/v 上学/v
他/代词 的/助词 希望/名词 是/动词 希望/动词 上学/动词
李狗蛋/动词 的/动词 希望/动词 是/动词 希望/动词 上学/动词

二阶隐马尔可夫模型:
r, u, n, v, v, v
他/r 的/u 希望/n 是/v 希望/v 上学/v
他/代词 的/助词 希望/名词 是/动词 希望/动词 上学/动词
李狗蛋/动词 的/动词 希望/动词 是/动词 希望/动词 上学/动词

可见隐马尔可夫模型成功的辨别出“希望”的两种词性 n 和 v。但 OOV问题就出现了，无法把“李狗蛋”识别成人名，隐马尔可夫模型一步走错满盘皆输，其根本原因在于隐马尔可夫模型只能利用单词这一个状态特征，无法通过姓氏“李”来推测“李狗蛋”是人名。

7.4 基于感知机的词性标注

之前我们就介绍过感知机模型，详细见: 5.感知机分类与序列标注

按照中文分词时的经验，感知机能够利用丰富的上下文特征，是优于隐马尔可夫模型的选择，对于词性标注也是如此。

感知机模型词性标注代码见(程序会自动下载 PKU 语料库): perceptron_pos.py

github.com/NLP-LOVE/In…

运行会有些慢，结果如下:

李狗蛋/nr 的/u 希望/n 是/v 希望/v 上学/v
李狗蛋/人名 的/助词 希望/名词 是/动词 希望/动词 上学/动词

这次的运行结果完全正确，感知机成功的识别出 OOV “李狗蛋”的词性。

7.5 基于条件随机场的词性标注

之前我们就介绍过条件随机场模型，详细见: 6.条件随机场与序列标注

条件随机场模型词性标注代码见(程序会自动下载 PKU 语料库): crf_pos.py

github.com/NLP-LOVE/In…

运行时间会比较长，结果如下:

李狗蛋/nr 的/u 希望/n 是/v 希望/v 上学/v
李狗蛋/人名 的/助词 希望/名词 是/动词 希望/动词 上学/动词

依然可以成功识别 OOV “李狗蛋”的词性。

7.6 词性标注评测

将 PKU 语料库按 9:1 分隔为训练集和测试集，分别用以上三种模型来训练，准确率如下:

从上图可知，结构化感知机和条件随机场都要优于隐马尔可夫模型，判别式模型能够利用更多的特征来进行训练，从而提高更多的精度。

7.7 自定义词性

在工程上，许多用户希望将特定的一些词语打上自定义的标签，称为自定义词性。比如，电商领域的用户希望将一些手机品牌打上相应标签，以便后续分析。HanLP 提供了自定义词性功能。具体有两种实现。

1. 朴素实现

   可以使用HanLP挂载的方式实现:

   from pyhanlp import *
   
   CustomDictionary.insert("苹果", "手机品牌 1")
   CustomDictionary.insert("iPhone X", "手机型号 1")
   analyzer = PerceptronLexicalAnalyzer()
   analyzer.enableCustomDictionaryForcing(True)
   print(analyzer.analyze("你们苹果iPhone X保修吗？"))
   print(analyzer.analyze("多吃苹果有益健康"))
   

   当然，此处以代码的方式插入自定义词语，在实际项目中也可以用词典文件的方式，运行效果如下:

   你们/r 苹果/手机品牌 iPhone X/手机型号 保修/v 吗/y ?/w
   多/ad 吃/v 苹果/手机品牌 有益健康/i
   

   从结果来看，词典只是机械的匹配，将“吃苹果”也当成了手机品牌，犯了所有规则系统的通病，看来词典同样解决不了词性标注，词性标注还是应当交给统计方法。

2. 标注语料

   词性的确定需要根据上下文语境，这恰好是统计模型所擅长的。为了实现自定义词性，最佳实践是标注一份语料库，然后训练一个统计模型。

   至于语料库规模，与所有机器学习问题一样，数据越多，模型越准。

7.8 GitHub

HanLP何晗--《自然语言处理入门》笔记：

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