陳月月，李燕，帥亞琦，徐麗娜，鐘昕妤

摘要：分詞作為中文自然語(yǔ)言處理中的基礎(chǔ)和關(guān)鍵任務(wù)，其分詞效果的好壞會(huì)直接影響后續(xù)各項(xiàng)自然語(yǔ)言處理任務(wù)的結(jié)果。本文基于BERT-CRF的分詞模型利用通用領(lǐng)域數(shù)據(jù)集與醫(yī)學(xué)領(lǐng)域數(shù)據(jù)集對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，分別取得F1值0.898和0.738的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

關(guān)鍵詞：BERT;CRF;中文分詞；自然語(yǔ)言處理

中圖分類號(hào)：TP311? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2022）35-0004-03

自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing， NLP）是研究計(jì)算機(jī)理解和自然語(yǔ)言生成的信息處理[1]。隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法被廣泛應(yīng)用于各項(xiàng)自然語(yǔ)言處理任務(wù)中。分詞作為自然語(yǔ)言處理中的基礎(chǔ)和關(guān)鍵任務(wù)，其結(jié)果會(huì)直接影響后續(xù)命名實(shí)體識(shí)別、關(guān)系抽取等自然語(yǔ)言處理相關(guān)工作的準(zhǔn)確性[2]。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)性和自適應(yīng)性，有助于提高中文分詞模型的性能，因此，現(xiàn)有的中文分詞模型大都結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)分詞模型進(jìn)行構(gòu)建。

分詞的目的是將一個(gè)完整的句子分割為詞語(yǔ)級(jí)別[3]。不同于英文中以空格為分詞符號(hào)的分詞，在中文文本中，詞與詞之間沒(méi)有明確的分詞標(biāo)記，其以連續(xù)字符串的形式呈現(xiàn)，且存在一詞多義和語(yǔ)境不同意義不同的現(xiàn)象。因此，做好中文分詞工作對(duì)處理所有的中文自然語(yǔ)言處理任務(wù)有著至關(guān)重要的作用。

1 相關(guān)工作

分詞模型是自然語(yǔ)言處理中最基本的語(yǔ)言處理模型之一。中文的語(yǔ)言結(jié)構(gòu)復(fù)雜，難以準(zhǔn)確地進(jìn)行詞語(yǔ)識(shí)別[4]。因此，中文分詞成為分詞任務(wù)中的熱點(diǎn)話題。中文分詞方法可以分為傳統(tǒng)的分詞方法和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分詞方法。

傳統(tǒng)的分詞方法包括基于詞典規(guī)則的方法和基于統(tǒng)計(jì)的方法?；谠~典規(guī)則的方法就是按照中文文本的順序?qū)⑵淝蟹殖蛇B續(xù)詞序，然后根據(jù)規(guī)則以及連續(xù)詞序是否在給定的詞典中來(lái)決定連續(xù)詞序?是否為最終的分詞結(jié)果[5]?；谠~典規(guī)則方法構(gòu)建的分詞模型分詞速度快、容易實(shí)現(xiàn)，且其在特定領(lǐng)域分詞的準(zhǔn)確率較高，但其高度依賴詞典規(guī)則，針對(duì)詞典規(guī)則中未登錄詞的識(shí)別效果差。基于統(tǒng)計(jì)方法構(gòu)建的分詞模型，其主要思想是把字符序列中的每個(gè)詞都看作由字組成，計(jì)算字符序列中任意相鄰字符出現(xiàn)的概率，概率值越大則說(shuō)明相鄰字符成詞的可能性越大[6]?；诮y(tǒng)計(jì)方法構(gòu)建的分詞模型可以很好地識(shí)別未登錄詞，但模型復(fù)雜度高，存在人工特征提取工作量大、容易過(guò)擬合等問(wèn)題。

鑒于傳統(tǒng)分詞方法的各種不足，近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分詞方法逐漸成為分詞任務(wù)處理中的研究熱點(diǎn)?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的分詞方法構(gòu)建的分詞模型，其主要思想是將輸入序列中詞向量的元素值作為模型參數(shù)，并使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)來(lái)獲取模型的參數(shù)值。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)充分利用了文本自身所具有的有序性和詞共現(xiàn)信息的優(yōu)勢(shì)，具有很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)性和自適應(yīng)性，可以自動(dòng)從原始數(shù)據(jù)中提取特征，而無(wú)須人工構(gòu)造特征，避免了人工設(shè)置特征的局限性[7]。因此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中得到了廣泛的應(yīng)用。張文靜等[8]提出了一種基于Lattice-LSTM的中文分詞模型，該模型集成了多粒度的分詞信息，在多粒度的中文分詞任務(wù)中取得了優(yōu)異的性能表現(xiàn)；胡曉輝等[3]利用雙向LSTM可以提取輸入序列前后信息和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠提取文本局部特征信息的特點(diǎn)，提出了基于BiLSTM-CNN-CRF的中文分詞模型，在中文分詞任務(wù)中取得了較好的效果。

2 基本原理

本文采用基于BERT-CRF的中文分詞模型對(duì)文本進(jìn)行分詞處理。模型結(jié)構(gòu)如圖1所示。主要包含基于BERT的詞嵌入層和CRF條件隨機(jī)場(chǎng)模型層。其中，BERT的詞嵌入層用于提取輸入文本序列的上下文信息；CRF用于進(jìn)行最后的序列標(biāo)注，將輸入的數(shù)據(jù)標(biāo)注成B、M、E、S的向量形式。

2.1 BERT詞嵌入層

BERT是從Transformer中衍生出來(lái)的預(yù)訓(xùn)練模型，2018年由Google團(tuán)隊(duì)提出。BERT模型采用深層雙向的Transformer組件來(lái)進(jìn)行模型構(gòu)建，打破了單向融合上下文的限制，生成了融合上下文信息的深層雙向語(yǔ)言表征[9]。BERT的結(jié)構(gòu)如圖2所示，其中，E1、E2…En為輸入向量； T1、T2…Tn為經(jīng)過(guò)多層Transformer編碼器后的輸出向量。

BERT預(yù)訓(xùn)練模型憑借龐大的語(yǔ)料庫(kù)和強(qiáng)大的計(jì)算能力，在獲得通用語(yǔ)言模型和表示的基礎(chǔ)上，結(jié)合任務(wù)語(yǔ)料對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)[10]，可以很好地完成各類文本處理任務(wù)，成為當(dāng)前各類自然語(yǔ)言處理任務(wù)中的研究熱點(diǎn)和核心技術(shù)。

2.2 CRF條件隨機(jī)場(chǎng)模型層

CRF條件隨機(jī)場(chǎng)模型是由Lafferty等[6]提出的一種序列標(biāo)記模型，它結(jié)合了最大熵模型（Maximum Entropy）和隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）的特點(diǎn)，能夠充分考慮標(biāo)簽之間的依存關(guān)系，避免了標(biāo)記偏執(zhí)和最大熵模型局部?jī)?yōu)化的問(wèn)題，克服了HMM輸出獨(dú)立性假設(shè)的缺點(diǎn)，可以很好地完成分詞等其他序列標(biāo)注任務(wù)。因此，現(xiàn)有的分詞模型大都結(jié)合了CRF模型，模型結(jié)構(gòu)如圖3所示。

根據(jù)CRF的定義，CRF條件隨機(jī)場(chǎng)模型是輸入隨機(jī)變量X和輸出隨機(jī)變量Y的條件概率分布模型。其中，X為輸入變量，表示要標(biāo)記的字符序列；Y是表示標(biāo)注序列（也稱為狀態(tài)序列）的輸出變量。

3 實(shí)驗(yàn)及分析

3.1 數(shù)據(jù)集

本實(shí)驗(yàn)中的通用數(shù)據(jù)集來(lái)自SIGHAN 2005第二屆中文分詞任務(wù)中的Peking University數(shù)據(jù)集（簡(jiǎn)稱PKU數(shù)據(jù)集）；中文醫(yī)學(xué)領(lǐng)域數(shù)據(jù)（Chinese Medical Corpus，CMC）來(lái)自《國(guó)醫(yī)大師治療中風(fēng)經(jīng)典醫(yī)案》療病叢書(shū)中所記錄的醫(yī)案數(shù)據(jù)。

按照9：1的比例將通用領(lǐng)域和中文醫(yī)學(xué)領(lǐng)域訓(xùn)練數(shù)據(jù)分割為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集。

3.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)置

本實(shí)驗(yàn)的環(huán)境參數(shù)和模型訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置如表1和表2所示。其中，模型訓(xùn)練的迭代次數(shù)（epoch_num）為20次。實(shí)驗(yàn)中涉及通用領(lǐng)域訓(xùn)練語(yǔ)料和醫(yī)學(xué)領(lǐng)域訓(xùn)練語(yǔ)料，針對(duì)兩個(gè)不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集均使用BERT-CRF分詞模型對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練。所有數(shù)據(jù)采用BMES四詞位標(biāo)注法進(jìn)行標(biāo)注，各標(biāo)注的具體含義如表3所示。

3.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)

試驗(yàn)結(jié)果評(píng)估指標(biāo)采用查準(zhǔn)率（Precision，P）、召回率（Recall，R）和F1值，各項(xiàng)指標(biāo)的計(jì)算公式為：

[F1=2PRR+P]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （1）

[P=TPTP+FP]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （2）

[R=TPTP+FN]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（3）

式中：TP表示分詞正確的詞數(shù)；TP+FP表示分詞的總詞數(shù)；TP+FN表示標(biāo)準(zhǔn)分詞集中的詞數(shù)。

3.4 結(jié)果分析

本次實(shí)驗(yàn)分別利用PKU數(shù)據(jù)集和CMC數(shù)據(jù)集對(duì)BERT-CRF分詞模型進(jìn)行訓(xùn)練，其訓(xùn)練結(jié)果如圖4和圖5所示，兩個(gè)數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)結(jié)果的對(duì)比如表4所示。

由表4可以看出，基于BERT-CRF的中文分詞模型的分詞效果在通用領(lǐng)域數(shù)據(jù)集上的分詞結(jié)果更好。這是因?yàn)椴徽撌腔谀姆N分詞方法來(lái)構(gòu)建分詞模型，其分詞的效果都依賴于大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，但由于目前醫(yī)學(xué)領(lǐng)域開(kāi)放的數(shù)據(jù)集較少，且數(shù)據(jù)專業(yè)性強(qiáng)，很難獲得大量標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，導(dǎo)致模型訓(xùn)練不夠完全，無(wú)法達(dá)到模型所期望的最佳分詞效果。因此，若想在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域數(shù)據(jù)集上獲得更好的分詞效果，需要增加醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并對(duì)模型進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化和訓(xùn)練，使得模型能夠更好地理解醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的中文文本，從而發(fā)揮模型的最佳分詞性能。

4 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)自然語(yǔ)言處理中的中文分詞任務(wù)，本文利用BERT-CRF的模型探究同一模型在不同領(lǐng)域數(shù)據(jù)集上的分詞效果，分別在PKU數(shù)據(jù)集和CMC數(shù)據(jù)集上進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到F1值分別為0.898和0.738的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，證明了該模型在通用領(lǐng)域數(shù)據(jù)集上的分詞效果更好。

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【通聯(lián)編輯：唐一東】