王保民，劉明生，，邢 飛

（1.邯鄲學(xué)院信息工程學(xué)院，河北邯鄲 056005；2.石家莊鐵道大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，河北石家莊 050043）

相似度計(jì)算是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域一項(xiàng)核心的技術(shù)，決定著該領(lǐng)域工作的成敗。例如，在機(jī)器翻譯中，相似度計(jì)算主要是用來(lái)判斷不同語(yǔ)言之間語(yǔ)義表達(dá)是否一致。在信息檢索中，檢索內(nèi)容和檢索目標(biāo)是否相關(guān)是相似度計(jì)算的主要目的。在自動(dòng)問答中，相似度計(jì)算主要用來(lái)判斷是否所答即所問。在多文檔文摘系統(tǒng)中，相似度計(jì)算能夠識(shí)別全部?jī)?nèi)容的重要部分，從而可以提取到文章摘要。而在文本分類研究中，相似度計(jì)算可以通過特征的相似程度比較把目標(biāo)文本歸為某類已知文本中去。所以，從某種意義上講，相似度計(jì)算的好壞直接影響到眾多語(yǔ)言處理系統(tǒng)的發(fā)展。

在自然語(yǔ)言理解的智能化發(fā)展過程中，中文比大多數(shù)形合語(yǔ)言，如英文、法文、德文等，具有更大難度。這些形合語(yǔ)言，不要求嚴(yán)謹(jǐn)?shù)倪壿?，只追求結(jié)構(gòu)連環(huán)。而中文是意合語(yǔ)言［1］，詞或句子的鏈接是通過其表達(dá)意思的邏輯性完成的，隨意性強(qiáng)，靈活多變是其最大的特點(diǎn)。所以，研究漢語(yǔ)語(yǔ)句相似度計(jì)算必須考慮更多問題。業(yè)界關(guān)于中文語(yǔ)句相似度計(jì)算的方法很多，但由于沒有完全涵蓋所有問題，這些方法在效率和準(zhǔn)確率方面還有許多不足。

基于向量空間模型的TF-IDF（term frequency-inverse document frequency）方法［2］，將目標(biāo)文本按組成順序分成若干單詞，并將每個(gè)單詞依據(jù)其地位的高低加以權(quán)重，單詞的多少?zèng)Q定相應(yīng)坐標(biāo)的坐標(biāo)軸數(shù)量，權(quán)重是坐標(biāo)軸上相應(yīng)的值。由此，目標(biāo)文本被投影到此坐標(biāo)系中構(gòu)成了1個(gè)矢量，同樣比較樣本也被投影到同一坐標(biāo)系中構(gòu)成1個(gè)矢量，計(jì)算2個(gè)矢量的夾角的余弦值，通過此值可以計(jì)算出兩者的相似程度。這種方法的不足主要表現(xiàn)在2方面［3］。第一，采用該方法的前提條件是比較對(duì)象包括的詞語(yǔ)數(shù)量必須足夠多。當(dāng)所面對(duì)的是單個(gè)句子時(shí)，這種方法往往不能表現(xiàn)出很好的效果。詞頻統(tǒng)計(jì)以及大容量語(yǔ)料庫(kù)支持是其主要特點(diǎn)，單單構(gòu)建如此龐大的語(yǔ)料庫(kù)就是一件非常困難的事，需要更高的勞動(dòng)和時(shí)間成本，并且還存在著數(shù)據(jù)稀疏等一系列問題。第二，TF-IDF方法對(duì)句子結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義不進(jìn)行分析，只利用詞頻和詞性等信息，從而存在很大的局限性。基于語(yǔ)義依存的語(yǔ)句相似度計(jì)算方法，只有在語(yǔ)句中作為支配作用的核心詞匯以及完全隸屬于它的有實(shí)際意義的詞構(gòu)成的搭配才被納入依存分析計(jì)算相似度的范圍內(nèi)，其他成分忽略不計(jì)。也就是只是對(duì)詞匯的語(yǔ)義進(jìn)行分析計(jì)算，并不涉及句子成分間的相關(guān)性及其結(jié)構(gòu)，更沒有使用語(yǔ)言中的其他信息，因此計(jì)算結(jié)果并不令人滿意［3］。編輯距離方法的主要缺點(diǎn)是沒有對(duì)語(yǔ)義進(jìn)行分析，僅僅是對(duì)單個(gè)沒有實(shí)際意義的字進(jìn)行編輯處理［4-5］。

很顯然，為了滿足具體應(yīng)用，需要研究與之對(duì)應(yīng)的相似度計(jì)算方法。例如：筆者在開發(fā)河北省某科技獎(jiǎng)勵(lì)網(wǎng)上評(píng)審系統(tǒng)時(shí)，需要提供的重要功能之一是對(duì)申報(bào)請(qǐng)獎(jiǎng)的項(xiàng)目進(jìn)行機(jī)輔形式審查工作。就本質(zhì)而言，形式審查就是對(duì)本年度申報(bào)項(xiàng)目之間及本年度申報(bào)項(xiàng)目和歷史項(xiàng)目之間包括項(xiàng)目名稱、關(guān)鍵詞、成果描述、成果佐證材料題錄等信息，根據(jù)設(shè)定的審查規(guī)則進(jìn)行自動(dòng)比對(duì)，從而篩查出具有相同或相似內(nèi)容的請(qǐng)獎(jiǎng)項(xiàng)目。有些請(qǐng)獎(jiǎng)?wù)邽榱颂颖軝C(jī)輔審查規(guī)則，利用意合型語(yǔ)言的特征，改變部分內(nèi)容，使這些內(nèi)容在意思上相同而字面上或語(yǔ)序上不同。此時(shí)，如果只對(duì)2個(gè)比較對(duì)象進(jìn)行完全匹配比對(duì)，效率和準(zhǔn)確率都會(huì)很低。為了滿足實(shí)際應(yīng)用要求，筆者提出了基于語(yǔ)義相似度的計(jì)算方法，此方法能夠把語(yǔ)義上相同的內(nèi)容查找出來(lái)，可大大提高形審質(zhì)量。

1 基于語(yǔ)義的句子相似度計(jì)算模型及算法設(shè)計(jì)

為了克服業(yè)界常有相似度計(jì)算方法存在的不足，筆者依據(jù)中文語(yǔ)言的特點(diǎn)和組句規(guī)律，設(shè)計(jì)一套基于語(yǔ)義的句子相似度計(jì)算方法，以滿足網(wǎng)上評(píng)審的需要。

1.1 語(yǔ)句相似度計(jì)算算法設(shè)計(jì)

語(yǔ)句相似度計(jì)算的前提條件是讓計(jì)算機(jī)能夠理解被比較的句子。要想理解一個(gè)自然語(yǔ)言表述的句子，一般要對(duì)其進(jìn)行詞法、語(yǔ)法及語(yǔ)義分析，其中的詞法分析是整個(gè)理解過程的基礎(chǔ)。特別是對(duì)于像漢語(yǔ)這樣的自然語(yǔ)言顯得尤為關(guān)鍵。漢語(yǔ)中詞是最小的能夠獨(dú)立活動(dòng)的有意義的語(yǔ)言成分，在一個(gè)漢語(yǔ)句子中，詞與詞之間沒有明顯的分隔符，而是連續(xù)的漢字串，這為詞法分析帶來(lái)了更多的困難。所以，第1步要做的就是對(duì)中文句子進(jìn)行分詞，在此基礎(chǔ)上對(duì)詞進(jìn)行標(biāo)注。

當(dāng)把組成一個(gè)句子的所有詞進(jìn)行了一一標(biāo)注后，會(huì)發(fā)現(xiàn)另外一個(gè)漢語(yǔ)語(yǔ)言特點(diǎn)，那就是相同的詞在不同的語(yǔ)境下會(huì)產(chǎn)生不同的意思，即歧義詞。如果不對(duì)這些歧義詞匯進(jìn)行意思明確，計(jì)算機(jī)在進(jìn)行相似度計(jì)算時(shí)，將產(chǎn)生語(yǔ)義理解混亂，即會(huì)認(rèn)為2個(gè)字面上相同的詞會(huì)有相同的意思，顯然語(yǔ)境對(duì)詞義理解的影響造成了相似度計(jì)算準(zhǔn)確率的下降。解決這個(gè)問題的辦法就是第2步所要做的詞義消歧。

中文分詞技術(shù)和詞義消歧技術(shù)都已被研究許多年了，不管是從技術(shù)層面還是從應(yīng)用方面上來(lái)說(shuō)，已經(jīng)相當(dāng)成熟。筆者選擇中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所研發(fā)的漢語(yǔ)詞法分析系統(tǒng)（ICTCLAS）［6］和哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院信息檢索研究室所做的詞義消歧系統(tǒng)［7-8］，作為語(yǔ)句相似度計(jì)算模型的支撐算法。

設(shè)2個(gè)句子A和B，A包含的詞為x1，x2，…，xm，B包含的詞為y1，y2，…，yn。經(jīng)過分詞和詞義消歧后，句子A和B中的詞分別被標(biāo)注了語(yǔ)義號(hào)，語(yǔ)義號(hào)相同的詞被認(rèn)為是語(yǔ)義相同的詞。詞xi（1≤i≤m）和yj（1≤j≤n）之間是否語(yǔ)義相同用S（xi，yj）來(lái)表示，如果語(yǔ)義相同，則S（xi，yj）=1，否則S（xi，yj）=0。設(shè)詞語(yǔ)x1，x2，…，xm的權(quán)重為W1，W2，…，Wm，可得到A和B的語(yǔ)句相似度公式為

式（1）中，權(quán)重值Wi不是單純一種詞性的權(quán)重而是這種詞性下每個(gè)詞的權(quán)重，這樣設(shè)計(jì)的目的是由于每種詞性下詞的個(gè)數(shù)不同，在進(jìn)行相似度比較時(shí)，不會(huì)因?yàn)樵~的數(shù)量或個(gè)別詞語(yǔ)義計(jì)算的差異導(dǎo)致相似度計(jì)算值有大幅波動(dòng)。如果在一個(gè)語(yǔ)句中有多個(gè)詞義相同的詞，如語(yǔ)句A中詞語(yǔ)x1和x2的語(yǔ)義號(hào)相同，它們又分別和語(yǔ)句B中的y1的語(yǔ)義相同，那么在計(jì)算過程中只算作1次相同，即不重復(fù)計(jì)算。在詞義消歧過程中，經(jīng)常會(huì)給出語(yǔ)義號(hào)為“-1”的情況，“-1”表示詞語(yǔ)本身就代表其意，所以在遇到這種情況時(shí)，直接用這個(gè)詞進(jìn)行相似度比較，而不用無(wú)實(shí)際意義的語(yǔ)義號(hào)。

為了提高相似度計(jì)算的準(zhǔn)確率，在計(jì)算過程中，要讓被比句與每一個(gè)比較句進(jìn)行相似度比較，并且分別計(jì)算被比句與比較句的相似度。被比句中相似度大于指定值時(shí)，把計(jì)算的2個(gè)值保存為一組，然后進(jìn)行選擇，找出最大可能相似比較結(jié)果，選擇算法如下：

① 是否存在2個(gè)以上的保存組，如果存在選擇前2個(gè)被比句相似度值最大組進(jìn)行比較，否則如果只有1個(gè)保存組，選擇后轉(zhuǎn)到④，如果為空，則轉(zhuǎn)到⑤；

② 是否這2組中被比句的相似度值相差不大（一般不超過20%），并且2個(gè)比較句的相似度值第1組比第2組小，否則選擇被比句相似度值最大的一組轉(zhuǎn)到④；

③ 分別計(jì)算這2組中被比句和比較句的差，選擇差的絕對(duì)值最小那一組；

④ 保存結(jié)果；

⑤ 進(jìn)行下一語(yǔ)句的相似度計(jì)算。

1.2 權(quán)重設(shè)計(jì)

句子中的每一個(gè)詞根據(jù)其詞性的不同在句中的成分也不同。例如：名詞往往作主語(yǔ)或賓語(yǔ)，動(dòng)詞常常作謂語(yǔ)，形容詞作定語(yǔ)等。不同成分對(duì)句子意思的構(gòu)成影響的重要程度是不同的。主語(yǔ)、謂語(yǔ)、賓語(yǔ)是一個(gè)句子的主干，定語(yǔ)、狀語(yǔ)、補(bǔ)語(yǔ)對(duì)主干起修飾作用。因此，在進(jìn)行2個(gè)句間相似度比較時(shí)，不同成分之間是否相同會(huì)造成相似度計(jì)算的差異。為了反映這種差異，必須給每個(gè)詞賦予一個(gè)權(quán)值。如果讓計(jì)算機(jī)計(jì)算詞在句子中作什么成分是非常困難的，又因?yàn)樵~性是決定句子成分的關(guān)鍵因素，所以要依據(jù)每個(gè)詞的詞性為其加權(quán)。

現(xiàn)代漢語(yǔ)的詞可以分為實(shí)詞和虛詞2大類。實(shí)詞包括名詞、動(dòng)詞、形容詞、數(shù)詞、量詞和代詞，虛詞包括副詞、介詞、連詞、助詞、擬聲詞和嘆詞。實(shí)詞指有實(shí)在意義，能夠單獨(dú)充當(dāng)句子成分，一般能單獨(dú)回答問題的詞語(yǔ)。虛詞指不表示實(shí)在意義而表示語(yǔ)法意義的詞，它不能充當(dāng)句法成分。實(shí)詞在句子中的地位比虛詞重要得多，相應(yīng)地其權(quán)重值也要比虛詞大。

相似本身是一個(gè)非常模糊的概念，它帶有很強(qiáng)的主觀因素。所以，詞性權(quán)重值的計(jì)算要根據(jù)具體實(shí)驗(yàn)得到，然后與客戶進(jìn)行共同協(xié)商確定。筆者只給實(shí)詞和虛詞中的副詞賦以權(quán)重，其他虛詞忽略，并且把代詞歸為名詞來(lái)考慮，權(quán)重總值為1。從句子的結(jié)構(gòu)來(lái)看，副詞、形容詞、數(shù)詞和量詞在句義表達(dá)上所起的作用有限，給它們分配的權(quán)重值為每種詞性0.05。相關(guān)資料以及經(jīng)驗(yàn)表明，動(dòng)詞在句子語(yǔ)義表達(dá)中起核心作用，名詞其次，所以動(dòng)詞分配的權(quán)重要大于名詞。但是從大量實(shí)驗(yàn)結(jié)果看，如果賦予動(dòng)詞權(quán)重值比名詞過大，消歧時(shí)又出現(xiàn)了意思上的偏差，也就是計(jì)算機(jī)對(duì)于動(dòng)詞詞義理解不準(zhǔn)確，從而會(huì)使語(yǔ)句相似度計(jì)算出現(xiàn)錯(cuò)誤。因此，當(dāng)句子中的每個(gè)動(dòng)詞的權(quán)重是名詞的1.5倍時(shí)是最合適的。權(quán)重計(jì)算公式為

式中：M和N分別表示句子中名詞以及動(dòng)詞的數(shù)量；wx表示名詞的權(quán)重；wy表示動(dòng)詞的權(quán)重。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

由于沒有語(yǔ)句相似度測(cè)試的標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試語(yǔ)料，所以實(shí)驗(yàn)所用的語(yǔ)料由系統(tǒng)開發(fā)人員自己構(gòu)造。本文實(shí)驗(yàn)所用的測(cè)試集，是筆者利用河北省科技進(jìn)步獎(jiǎng)當(dāng)年（2010年）請(qǐng)獎(jiǎng)項(xiàng)目庫(kù)和往年請(qǐng)獎(jiǎng)項(xiàng)目庫(kù)構(gòu)建的600個(gè)語(yǔ)句。這些句子分成2個(gè)部分，其中550句為噪音句子，構(gòu)成噪音集，另外50個(gè)是隨機(jī)選取的句子，構(gòu)成標(biāo)準(zhǔn)集。對(duì)50個(gè)標(biāo)準(zhǔn)集中的句子人為構(gòu)造與之相似的句子，形成一對(duì)一的相似關(guān)系，構(gòu)成比對(duì)集。

測(cè)試實(shí)驗(yàn)是這樣進(jìn)行的。把比對(duì)集中的50個(gè)句子按順序抽出一個(gè)句子分別和600個(gè)測(cè)試集中的句子進(jìn)行相似度計(jì)算，并按照相似值的大小對(duì)測(cè)試集中的句子進(jìn)行排序，然后觀察輸出結(jié)果，如果具有最大相似值的句子就是標(biāo)準(zhǔn)集中的句子，那么認(rèn)為相似度計(jì)算成功，否則失敗。在此分別用TF-IDF方法、語(yǔ)義依存方法、編輯距離方法和筆者提出的方法做了實(shí)驗(yàn)，并把實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比，如表1所示。

從表1可以看出，在實(shí)驗(yàn)條件相同的情況下，筆者采用的算法所得的準(zhǔn)確率要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他3個(gè)方法。原因在于，筆者在語(yǔ)義相似度計(jì)算中不僅考慮了詞語(yǔ)的語(yǔ)義，還考慮了句子不同組成成分對(duì)句子語(yǔ)義理解所產(chǎn)生的影響不同，因此，計(jì)算得到的加權(quán)語(yǔ)義相似度更具有合理性。此外，每一種算法都有其優(yōu)缺點(diǎn)，在不同的應(yīng)用領(lǐng)域，應(yīng)根據(jù)需要選擇不同的計(jì)算方法，這樣就可以更加全面、準(zhǔn)確地衡量句子之間的相似度。將該計(jì)算方法應(yīng)用到2010年度河北省科技進(jìn)步獎(jiǎng)的形式審查中，在不同的查重規(guī)則下，均表現(xiàn)出理想的審核結(jié)果，平均查準(zhǔn)率高達(dá)99.98%。

表1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)照表Tab.1 Comparison of the test results

3 結(jié) 語(yǔ)

采用基于語(yǔ)義的語(yǔ)句相似度計(jì)算方法，該方法把語(yǔ)義與詞語(yǔ)在語(yǔ)句中所作成分的重要性結(jié)合起來(lái)，有效地分析了語(yǔ)句的表達(dá)意思。在計(jì)算相似度時(shí)，針對(duì)漢語(yǔ)由語(yǔ)素構(gòu)成詞語(yǔ)、由詞語(yǔ)構(gòu)成語(yǔ)句的特點(diǎn)，分別對(duì)漢語(yǔ)中的詞語(yǔ)、詞義、句子3個(gè)層次進(jìn)行了研究。這三者層次不同，但是聯(lián)系密切，由部分構(gòu)成一個(gè)有機(jī)的整體，整個(gè)計(jì)算過程每一步都利用上一步的計(jì)算結(jié)果，在實(shí)驗(yàn)測(cè)試和實(shí)際應(yīng)用中均取得滿意結(jié)果。

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