摘 要：本論文基于要實現(xiàn)二維圖像空間關(guān)系特征與描述詞對齊這一目的，研究如何將描述句中的“分詞碎片”自動識別為描述詞，增強對齊后語料的豐富性。本文采用模式識別的思想，總結(jié)“分詞碎片”的詞性構(gòu)成描述詞的構(gòu)成模式，對碎片中可能成為的描述詞進行識別。

關(guān)鍵詞：對齊；未登錄詞識別；構(gòu)詞模式；詞性；分詞碎片

中圖分類號：G353.1

基于二維圖像上兩個物體的不同空間位置關(guān)系特征與描述語句中的詞匯進行對齊，具體來說是要在描述語句中提取兩個范疇的詞匯，形狀和方位詞，再把這兩個范疇的詞與圖像的底層特征進行對應(yīng)。人工標(biāo)注語料經(jīng)過切分后會產(chǎn)生許多“分詞碎片”，這是因為描述詞的多樣化，如何從“分詞碎片”中將豐富的未登錄方位描述詞和形狀描述詞識別出來，是本文研究的重點。

1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

本文的語料庫是由兩部分組成：人工標(biāo)注語料和圖像語料。

圖像語料是系統(tǒng)自動生成的1000幅圖片，圖片上有兩個基本圖形，用不同的灰度值進行區(qū)分，兩個物體的位置不相交，有一定的方位關(guān)系。如圖1所示：

圖1 圖像語料示例

標(biāo)注語料是對每幅圖片的人工標(biāo)注，本文采用了開放的不限定維度的語言對圖像進行了人工標(biāo)注。對600幅圖像的標(biāo)注經(jīng)過切分、詞性標(biāo)注并去掉表示句式的詞后的結(jié)果如下所示：

0000/m 三角形/n 正/d 五邊形/n 左邊/f

2 基于構(gòu)詞模式自動識別未登錄描述詞的方法

2.1 標(biāo)注預(yù)處理：先將描述語句進行一次切分，然后標(biāo)注詞性，因為本方法對于詞性標(biāo)注的準(zhǔn)確性有很高的要求，所以這里選用了中科院研究的分詞工具ICTCLAS進行切分，經(jīng)檢測此切分和詞性標(biāo)注工具準(zhǔn)確率達到98.5%，然后將表示句式的詞去掉，因為這些詞只是為了表達句式特點。

2.2 模式初選：因為不同的人有不同描述習(xí)慣，為了使模式覆蓋面更廣泛，在600條語句中，從每100條中抽取10條，總結(jié)這60條描述語句中“分詞碎片”的詞性的構(gòu)詞模式，構(gòu)成構(gòu)詞模式的初選集。

2.3 模式識別[1]：根據(jù)初選集中的模式去識別剩下語料中的“分詞碎片”，在識別的同時，統(tǒng)計出每種模式可以識別出的詞語數(shù)目。識別時，如果連續(xù)的“分詞碎片”中滿足初選集中的一種或幾種模式，以滿足的最長模式為最后結(jié)果。例如：左方/f偏/d上/f一點/m，既滿足模式fd，又滿足模式fdfm，選擇fdfm即詞語為左方偏上一點為結(jié)果。

2.4 模式篩選：去掉一些識別出詞語比較少的模式，因為這些模式往往只是某個分詞碎片組成的特例，不能稱之為一個模式。

2.5 用篩選后的模式，對測試集中的“分詞碎片”進行識別：篩選后的模式就是可用于對“分詞碎片”進行識別的模式。

3 實驗結(jié)果

實驗中從60條語句中總結(jié)出的“分詞碎片”的詞性成詞模式共18種如下所示：

\"mq\"，\"fd\"，\"ff\"，\"fvf\"，\"df\"，\"fdfm\"，\"dn\"，\"dfdfm\"，\"fn\"，\"ffn\"，\"fdam\"，\"ffnn\"，\"nn\"，\"nfv\"，\"bnf\"，\"fda\"，\"vf\"，\"mnn\"

實驗準(zhǔn)備的測試集為200條分詞碎片語料，用這幾種模式去識別這200條測試集中的語料，實驗結(jié)果如表1所示：

表1 實驗結(jié)果

構(gòu)詞模式mqfdfffvfdffdfmdndfdfm

出現(xiàn)頻次31394002591162

構(gòu)詞模式fnfdamffnnnnfdavfmnn

出現(xiàn)頻次0900101

據(jù)統(tǒng)計，該方法識別出的詞語的正確率為97.5%，召回率為94.7%。

4 結(jié)束語

本文介紹了一種基于構(gòu)詞模式的自動識別未登錄描述詞的方法，并提出把該方法用于特征-描述詞的對齊中，極大地增強了對齊語料中的詞語豐富性。

附錄

計算所漢語詞性標(biāo)記集

Version 5.0

制訂人：劉群 張華平 張浩

n 名詞；t 時間詞；s 處所詞；f 方位詞；v 動詞；a 形容詞；b 區(qū)別詞；

z 狀態(tài)詞；r 代詞；m 數(shù)詞；q 量詞；d 副詞；p 介詞；c 連詞；u 助詞；

e 嘆詞；y 語氣詞；o 擬聲詞；h 前綴；k 后綴；w 標(biāo)點符號；

參考文獻：

[1]Richard O.模式分類[M].北京：機械工業(yè)出版社，2005.

作者簡介：王玉凡（1972-），女，河北人，碩士，講師，研究方向：信息處理。

作者單位：河北軟件職業(yè)技術(shù)學(xué)院，河北保定 071003

基金項目：河北省保定市科學(xué)技術(shù)研究與發(fā)展計劃（13ZG030）。