黃軒　李熔烽

摘 要：新詞發(fā)現(xiàn)一直是自然語言處理的熱點問題和難點問題之一，為了提取博客語料的新詞，首先對語料進行文中分詞，然后根據(jù)新詞的定義及新詞的“時空”性質(zhì)，在詞串統(tǒng)計的基礎(chǔ)上，通過詞出現(xiàn)的頻率，詞分布的密度，上下文分析以及詞在時間域上的變化分析對詞進行過濾；最后通過詞的統(tǒng)計信息和詞性規(guī)則對候選詞進行排序以提高準(zhǔn)確率；在此基礎(chǔ)上建立新詞發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)。

關(guān)鍵詞：新詞； 詞串統(tǒng)計； 上下文分析； 分詞； 候選詞

中圖分類號：TN911?34 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1004?373X（2013）02?0144?03

0 引 言

隨著社會的飛速發(fā)展，尤其是互聯(lián)網(wǎng)的廣泛使用，新詞語不斷地在日常生活中涌現(xiàn)出來。搜集和整理這些新詞語，是中文信息處理中的一個重要研究課題，在中文詞法切分中有著重要的作用。由于對日常生活中的新詞的定義的很模糊，很難得到一個新詞的嚴格定義，在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上，認為新詞應(yīng)該是滿足以下性質(zhì)的：

（1）新詞從作為一個詞本身上看，應(yīng)該是要可以獨立成詞的；

（2）從新詞的分布空間上來看，新詞應(yīng)該是被廣泛使用，即在使用的語料中應(yīng)該是使用頻率較高，在普遍的文檔中出現(xiàn)，被許多作者所使用的詞語。

（3）從新詞的時間性質(zhì)上看，新詞應(yīng)該是想比于之前的某一段時間是新的。這個新具體體現(xiàn)在這個詞語在之前的某一段時間是沒有出現(xiàn)的，或者產(chǎn)生了新的詞義，即“舊詞新用”。

目前，對新詞發(fā)現(xiàn)的研究主要是基于統(tǒng)計和規(guī)則過濾的方法，主要是將新詞的發(fā)現(xiàn)作為一個通過統(tǒng)計結(jié)果和新詞規(guī)則不斷對候選集進行過濾的過程?；谝?guī)則的方法是根據(jù)語言學(xué)只是，比如說詞語的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，人工的構(gòu)建規(guī)則庫。鄭家恒等人根據(jù)漢語構(gòu)詞法規(guī)則建立新詞的規(guī)則庫，然后對加工后的文本候選串進行新詞過濾[1]；基于規(guī)則的方式只是通過考慮詞內(nèi)部構(gòu)成對新詞進行分析，使用人工建立規(guī)則庫的方式僅能在特定的語料庫中得到較好結(jié)果，其泛化性差；而且人工建立規(guī)則的代價大，在規(guī)則數(shù)量多時還有規(guī)則沖突產(chǎn)生。

基于統(tǒng)計的方法鄰接分析，獨立成詞概率，位置成詞概率，互信息等方法，通過新詞的統(tǒng)計信息，過濾候選集合。賀敏等人通過上下文鄰接分析，位置成詞概率以及雙字耦合度來進行過濾[2]；施水才等人通過頻率比，互信息以及概率比的方法對新詞過濾[3]；林自芳等通過從語料庫中統(tǒng)計詞的內(nèi)部模式，結(jié)合互信息和位置成詞概率對新詞進行過濾[4]?；诮y(tǒng)計的方法雖然能找到大量的新詞，但是同時也產(chǎn)生了大量的垃圾詞串，即基于統(tǒng)計的方法在保證召回率的同時確也降低了準(zhǔn)確率。另外，還有一些研究者[5?9]，將新詞發(fā)現(xiàn)看作是一個二類分類問題，同樣使用新詞的統(tǒng)計特征作為分類器的特征向量，使用機器學(xué)習(xí)的方法對候選詞進行分類，從而生成新詞集合。本文采用不斷對候選集過濾，最后得到新詞集合的思路，結(jié)合統(tǒng)計與規(guī)則的方法，根據(jù)新詞的性質(zhì)使用頻度分布過濾，上下文鄰接分詞以及詞串時域上的變化比作為新詞的統(tǒng)計過濾方式，然后根據(jù)統(tǒng)計信息對新詞進行第一次排序，再使用詞性規(guī)則進行第二次排序，如圖1所示。實驗表明，統(tǒng)計過濾方式能有效召回新詞，而排序的方式有助于提高新詞發(fā)現(xiàn)的準(zhǔn)確率。

圖1 博客語料的新詞發(fā)現(xiàn)方法

1 基于統(tǒng)計過濾和規(guī)則排序的新詞發(fā)現(xiàn)方法

1.1 分詞與重復(fù)串統(tǒng)計，以及空間分布過濾

新詞識別的第一步是使用現(xiàn)有的分詞系統(tǒng)進行分詞，根據(jù)分詞結(jié)果統(tǒng)計語料中的串，在實驗中，生成的串的最大長度為4，生成詞串文本。重復(fù)串統(tǒng)計是指統(tǒng)計詞串文本中重復(fù)串的頻率，并根據(jù)閾值進行過濾。在此，根據(jù)新詞的在空間中的性質(zhì)，統(tǒng)計每個新詞出現(xiàn)的總次數(shù)，作為新詞的出現(xiàn)頻率；統(tǒng)計新詞出現(xiàn)文檔次數(shù)，作為新詞的使用頻率。最后通過設(shè)置出現(xiàn)頻率閾值以及使用頻率閾值，初步過濾候選集。在統(tǒng)計串頻率時，同時記錄串的前一個詞以及后一個詞，為接下來的分析做準(zhǔn)備。

1.2 上下文鄰接分析

上下文鄰接分析是分析詞前后的文本關(guān)系，新詞是以前未使用過的詞語，也具有詞語的一般特性，在真實文本中要有一定的流通度，能夠應(yīng)用于多種不同的上下文環(huán)境，而非某種特殊語境下的臨時性組合。為了反映串S的上下文語境靈活程度，給出定義如下概念：

（1）鄰接集合：分為左鄰接集合和右鄰接集合，分別指真實文本中，與串S左邊或者右邊相鄰的元素的集合。元素可以是字、詞等不同粒度的語言單位。

（2）鄰接類別：分為左鄰接類別和右鄰接類別，分別指左右鄰接集合中元素的數(shù)目，他們反映了串S上文和下文語境種類的多少，用符號Vl（S）和Vr（S）來表示。根據(jù)文獻在實驗總?cè)粢栽~為基本單位來計算，例如在語料中統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，“珠三”這個串的左鄰接類別高達9，而右鄰接類別僅僅為1，實際上該串的出現(xiàn)完全依賴于另外一個串“珠三角”，因此“珠三”不構(gòu)成詞。這樣進一步對候選集進行過濾。

在此，對候選集合中的每個詞串，根據(jù)詞串的左右鄰接詞語集合，分析上下文鄰接，排除不能獨立成詞的候選串，生成新的候選詞，過濾候選集。

1.3 詞串時域上的變化比

根據(jù)對新詞性質(zhì)的分析，在時域上，新詞是與之前某一時間相比，新出現(xiàn)的詞語或者是“舊詞新用”。因此新詞在時域上存在變化，本文通過定義這個變化，并且依此對候選集進行過濾。本文中將當(dāng)前時間得到的候選集合作為前景，之前某時間的后候選集合作為背景集合，對新詞在時域上的變化定義背景與前景的差異，可以分為以下兩種：

（1）在前景集合中廣泛使用而在背景中使用較少，甚至不存在的；

（2）在前景集合與背景集合的使用頻率相當(dāng)，左右鄰接集合存在差異的。

根據(jù)上述分析，在計算頻域變化比時，采用如下算法：

（1）算前景集合中候選詞的頻率比，如果背景集合，不存在該候選詞，則變化比為1；反之，依照式（1）計算頻率比：

（3）分別比較候選詞左右鄰接集合的差異，如果左右鄰接結(jié)合都不存在差異，則認為該候選詞為舊詞，排除該詞，反之則為新詞，其變化比為：左右鄰接集合差的平均值。

鄰接集合的差異定義如下：

鄰接集合差 = 前景鄰接集合與背景鄰接集合的差的個[數(shù)前]景集合的個數(shù)

其中前景鄰接集合與背景鄰接集合的差分為兩種：

（1）前景鄰接集合存在而在背景鄰接集合不存在；

（2）在兩個集合都存在，則比較該詞在對應(yīng)集合中的頻率，如果頻率比閾值則認為存在差異，反之不存在。

2 統(tǒng)計信息排序與詞性規(guī)則排序

經(jīng)過上述分析后，得到的大量的候選詞，在候選詞中找到了許多新詞，但是同樣也存在了許多的垃圾詞匯如：的人、也不、的一、是我、你的等。接下來的工作主要是通過對得到的候選集進行排序，目標(biāo)是使得真正的新詞在排序后能夠出現(xiàn)在候選集序列的前面，從而提高系統(tǒng)的準(zhǔn)確率。排序過程中主要分為兩個過程，首先根據(jù)新詞的空間分布和時間變化信息，對新詞進行排序；在此基礎(chǔ)上，根據(jù)新詞的詞性規(guī)則，對新詞候選集做第二次排序。定義用于第一次的排序的統(tǒng)計信息如下：

統(tǒng)計信息 = 0.5×變換比+0.5×（1-1/候選詞分布的文檔數(shù)）

根據(jù)上述統(tǒng)計信息對候選詞進行第一次排序。

在第二次排序中排序依據(jù)定義為變量A，使用詞性規(guī)則分為兩類，定義為正規(guī)則和負規(guī)則。如果新詞符合正規(guī)則，那么變量A增加1×規(guī)則的權(quán)重；如果新詞符合負規(guī)則，那么變量A減小1×規(guī)則的權(quán)重，在實驗中負規(guī)則的權(quán)重均是為1。使用正則表達式來表示規(guī)則。其中，使用的負規(guī)則定義如下：

（1）“[a?z0?9]*d”表示所有以副詞結(jié)尾的詞性序列；

（2）“u[a?z0?9]*”表示所有以助詞開頭的詞性序列；

（3）“[a?z0?9]*u”表示所有以助詞結(jié)尾的詞性序列；

（4）“q[a?z0?9]*”表示所有以量詞起始的詞性序列。

4 結(jié) 語

本文根據(jù)新詞的性質(zhì)，結(jié)合現(xiàn)有的方法，提出了一個新的新詞發(fā)現(xiàn)方法。該方法首先通過一系列統(tǒng)計信息對候選詞進行過濾，保證新詞的召回，然后再次基礎(chǔ)上通過使用統(tǒng)計信息和詞性規(guī)則信息對候選集進行排序，從而提高準(zhǔn)確率。

參考文獻

[1] 林自芳，蔣秀鳳.基于詞內(nèi)部模式的新詞發(fā)現(xiàn)[J].計算機與現(xiàn)代化，2010（11）：56?58.

[2] 賀敏，龔才春，張華平，等.一種基于大規(guī)模語料的新詞識別方法[J].計算機工程與應(yīng)用，2007（21）：70?73.

[3] 施水才，俞鴻魁.基于大規(guī)模語料的新詞語識別方法[J].山東大學(xué)學(xué)報：理工版，2006（3）：101?103.

[4] 崔世起，劉群.基于大規(guī)模語料的新詞檢測[J].計算機研究與發(fā)展，2006（21）：9?13.

[5] 韓燕，姚建民.不限領(lǐng)域的中文新詞的識別研究[J].鄭州大學(xué)學(xué)報：理學(xué)版，2008（3）：90?93.

[6] 呂紅良.基于大規(guī)模語料庫的中文新詞識別[J].大連理工大學(xué)學(xué)報，2008（7）：49?53.

[7] 賈自艷，史忠植.基于概率統(tǒng)計技術(shù)和規(guī)則方法的新詞發(fā)現(xiàn)[J].計算機工程，2004（20）：19?21.

[8] 張海軍，史樹敏.中文新詞識別技術(shù)綜述[J].計算機科學(xué)，2010（3）：19?22.

[9] 鄒綱，劉洋，劉群.面向Internet的中文新詞語檢測[J].中文信息學(xué)報，2004（6）：83?85.