石敏，高尚

（江蘇科技大學(xué) 計算機科學(xué)與工程學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江212003）

中文文本校對[1-3]是自然語言理解領(lǐng)域的一個重要并具有挑戰(zhàn)性的課題。尤其是隨著現(xiàn)代信息處理技術(shù)的發(fā)展，計算機漸漸替代了傳統(tǒng)文本工作，文本錯誤有隨之越來越多。人工校對已無法滿足需求時，文本自動校對的研究應(yīng)運而生，具有深遠意義。20世紀(jì)60年代，國外就開展了英文文本的自動校對研究[4]，并取得可觀的成果。從20世紀(jì)90年代開始，國內(nèi)才開展了對中文文本的自動校對研究[5-7]，中文輸入不像英文直接輸入到計算機，而是采用某種輸入法，但凡能輸入到計算機中的漢字都是存在于漢字庫中的，所以中文錯誤只有“真詞錯誤”。在這些錯誤中，同音詞錯誤占很大比例，尤其是在拼音輸入法下，人們很容易不小心將某個詞寫成它的同音詞。

本文的工作就是校對文本時出現(xiàn)了同音詞，即這個詞是同音詞混淆集中的詞，判斷這個同音詞是否出錯，如果出錯正確的詞應(yīng)該是什么。如“我接收了他的建議”，要判斷出其中的“接收”是錯誤的，并且能找出對應(yīng)正確的“接受”。由于本文只是對同音詞查錯糾錯，并且只是同音詞混淆集中的詞，所以糾錯候選象是一組同音詞，通過統(tǒng)計詞的2元特征和上下文語境結(jié)合一定的計算公式來計算這個句子對哪個詞的支持度高，這就是決策列表。

1 決策列表的構(gòu)建

決策列表[8]的構(gòu)建分為以下幾個步驟，文章中結(jié)合2元模型[9]特征和上下文語境特征，因此需要的資源有同音詞混淆集，2元模型，上下文語境。

Step1同音詞混淆集

文章中我們整理出最容易出錯的1 000對同音詞組，文中只研究2、3字同音詞，單字詞和多字詞不考慮，列出一部分如表1所示。

表1 同音詞混淆集Tab.1 Homophone confusion set

Step2訓(xùn)練2元模型和上下文語境

我們需要大量的語料來訓(xùn)練詞的2元模型和上下文語境特征，訓(xùn)練好的資源作為接下來所有判斷的依據(jù)。

2元模型：即中心詞詞wi的前一個詞和后一個詞同現(xiàn)的頻次，即，并且統(tǒng)計出他們出現(xiàn)的次數(shù)。 例如：句子1——“今日習(xí)主席接受了奧巴馬總統(tǒng)的邀請，并于下個月訪問美國”，統(tǒng)計“接受”的2元模型：

其中，F(xiàn)rq1，F(xiàn)rq2 為頻次。

本文摘錄4G大小的人民日報作為訓(xùn)練語料，最后統(tǒng)計出的2元模型如表2所示。

表2 訓(xùn)練2元模型Tab.2 2-gram model of words

上下文語境：即中心詞前后最近的k個詞，k為窗口大小，同2元模型一樣，統(tǒng)計2元組以及出現(xiàn)次數(shù)，例如：句子2——“今日習(xí)主席接受了奧巴馬總統(tǒng)的邀請，并于下個月訪問美國”，統(tǒng)計“接受”窗口為3的上下文語境：

其中，F(xiàn)rq3，F(xiàn)rq4，F(xiàn)rq5，F(xiàn)rq6 為頻次。

經(jīng)過大量語料訓(xùn)練最后統(tǒng)計出的上下文語境模型如表3所示。

Step3提取待校對文本中同音詞的2元特征和上下文特征ei

表3 上下文語境Tab.3 Context of words

這部分的工作是針對待校對文本的，文章中用到的所有測試文本都是經(jīng)過分詞的。校對文本時，首先找到同音詞，然后提取同音詞的2元特征和上下文，根據(jù)訓(xùn)練好的2元模型和上下文語境，找到這些特征2元組的出現(xiàn)頻次。需要注意的是，像“的”“了”等詞對區(qū)分一對同音詞幾乎沒有什么作用，這樣的詞稱停用詞，統(tǒng)計時我們不考慮停用詞。文章中用到的停用詞資源是哈工大的停用詞表，包括了最常見的504個停用字詞。

例如：句子3——我今天接收了她的邀請明天去參加她的生日party。

其中“接收”是同音詞，提取“接收”的2元特征和上下文特征 ei：

2元特征：今天，“了”是停用詞，因此不考慮。

窗口為4的上下文特征：我，她，接受

Step4計算提取的特征對同音詞的支持度sup

sup是特征ei對詞wi支持度：

其中

說明：frq（wi，ei）是從 Step2中訓(xùn)練好的模型查找出的 2元組出現(xiàn)頻次。 由于數(shù)據(jù)存在稀疏性，frq（wi，ei）可能為0，所以這里設(shè)置了α=0.15。經(jīng)過上述計算，最后得出整個句子對同音詞的支持度為 sup（w）=∑sup（w，ei）。

經(jīng)過 Step3，Step4得到表 4，表 5：

表4 特征2元組頻次Tab.4 Frequency of 2-gram feature

表5 決策列表Tab.5 Decision list

決策列表就是各特征以及整個句子對同音詞的支持度，從表5的最后一列中可以看出，sup（接受）>sup>（接收）>sup（接手）所以句子3中的“接收”是錯誤的，應(yīng)該改為“接受”。校對后句子為“我 今天 <接收|接受>了 她 的 邀請 明天 去參加 她 的 生日 party?！边@樣就完成了句子3的查錯和糾錯。

2 實驗結(jié)果及分析和改進

2.1 實驗結(jié)果

首先選取了最常見的易出錯的20組同音詞構(gòu)成實驗的同音詞混淆集，從百度上摘錄包含這些同音詞的2 000條正確句子，手工將一部分正確的詞改錯成它的同音詞，這樣構(gòu)成了測試集。通過實驗，文本總共錯誤800處，程序召回659處，其中正確召回599處，正確糾正570處，召回率達74.88%，準(zhǔn)確率90.9%，糾錯率95.16%。

2.2 實驗結(jié)果分析

本實驗系統(tǒng)中，試驗結(jié)果的好壞與一些因素有關(guān)，如：

1）分詞的準(zhǔn)確度

由于本實驗是通過大規(guī)模語料統(tǒng)計模型都是在分詞的基礎(chǔ)上進行的，因此分詞的準(zhǔn)確度對實驗結(jié)果有影響，但是到目前的分詞方法都不能達到100%的準(zhǔn)確度。另外，由于中文本身的復(fù)雜性，語料涉及的領(lǐng)域廣泛，分詞過程中難免會碰到詞典的未登陸詞，對分詞及最終結(jié)果都有影響。

2）數(shù)據(jù)稀疏性

本實驗中的決策列表構(gòu)建依據(jù)是大規(guī)模語料訓(xùn)練出來2元模型和上下文語境，所用的大規(guī)模語料有限，數(shù)據(jù)稀疏在所難免。這樣導(dǎo)致很多2元組的出現(xiàn)頻次為0，會影響到實驗結(jié)果。

2.3 實驗改進

實驗中通過觀察中間結(jié)果，發(fā)現(xiàn)那些未召回的錯誤80%以上都是由于數(shù)據(jù)稀疏導(dǎo)致的，例如：句子4——半晌，她 轉(zhuǎn)身 進去 抱 杯子 了。 實驗發(fā)現(xiàn)，2元組<進去 杯子><進去 被子><抱 杯子><抱 被子>的出現(xiàn)頻次均為0，因此系統(tǒng)無法將這類錯誤召回。

改進思路是通過同義詞聚類。舉個例子，假設(shè)模型中<接受 采訪>頻次為0，那么就找“采訪”的同義詞“訪問”等，也就是計算時我們可以用<接受 訪問>的頻次代替，如果有多個同義詞，則頻次相加作為原2元組<接受 采訪>的頻次。實驗室需要用到同義詞聚類表，這里用的是哈工大信息檢索研究室同義詞詞林?jǐn)U展版，例如其中一條數(shù)據(jù)“Bp07B01=杯 杯子 盅 盅子 盞”，Bp07B01是這條數(shù)據(jù)的編碼，后面是一組同義詞，當(dāng)程序發(fā)現(xiàn)2元組<抱 杯子>的頻次為0時，我們可以做這樣的替代 Frq（抱 杯子）=Frq（抱 杯）+Frq（抱 盅）+Frq（抱盅子）+Frq（抱 盞），對于“被子”做同樣的處理，最終實驗結(jié)果表明能正確召回這個錯誤。

經(jīng)過上述的改進，程序召回680處，其中正確召回628處，正確糾正599處，召回率=78.5%，比原實驗結(jié)果有所改善。

3 結(jié)束語

本文對漢語文本校對中的同音詞錯誤進行自動查錯和糾錯，首先通過大批語料統(tǒng)計同音詞的2元模型和上下文語境，然后在校對文本時提取同音詞的2元和上下文特征，構(gòu)建決策列表，通過比較特征支持度，最后判斷是否出錯并找到最合適的進行替換。由于數(shù)據(jù)稀疏，還加入同義詞聚類[10]說進行改進，最后取得比較好的實驗結(jié)果。今后考慮加入詞性和遠距離搭配，進一步改進實驗，提高系統(tǒng)性能。

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