虞寧翌，饒高琦1，，荀恩東

（1.北京語(yǔ)言大學(xué)語(yǔ)言科學(xué)院，北京100083；2.北京語(yǔ)言大學(xué)信息科學(xué)學(xué)院，北京100083）

1 引言

中國(guó)語(yǔ)言由古代文言文到現(xiàn)代白話文經(jīng)過(guò)了近三千年的發(fā)展演變。排除字形的變化，語(yǔ)言本身在詞匯、語(yǔ)法和篇章層面都產(chǎn)生了巨大變化，但卻不失其連續(xù)性。這一特點(diǎn)使得在大時(shí)間跨度上研究漢語(yǔ)特征變化成為重要課題。對(duì)書面語(yǔ)進(jìn)行文言／白話標(biāo)注有助于對(duì)語(yǔ)言進(jìn)行歷時(shí)性的描寫，分析語(yǔ)言風(fēng)格，了解漢語(yǔ)書面語(yǔ)的發(fā)展情況。同時(shí)也方便對(duì)文言、白話混雜語(yǔ)料的分類和加工。

傳統(tǒng)的語(yǔ)言學(xué)自省的方法有其固有的主觀、高成本和緩慢的局限性。在文言、白話分類標(biāo)注這一問(wèn)題中引入自然語(yǔ)言處理的成熟方法和模型，結(jié)合專家自省知識(shí)，則有助于克服以上問(wèn)題。本文研究中發(fā)現(xiàn)的特征和方法反過(guò)來(lái)又可以深化對(duì)漢語(yǔ)演變作為一個(gè)連續(xù)統(tǒng)的認(rèn)識(shí)，因而具有一定的理論價(jià)值。本文的研究在一定程度上驗(yàn)證了王力先生提出的觀點(diǎn)，即文言與白話的分野不在詞匯與句式，而是虛詞系統(tǒng)［1］。

在語(yǔ)料庫(kù)構(gòu)建的實(shí)踐中，我們?cè)庥隽宋难晕恼Z(yǔ)料和白話文語(yǔ)料混合的情況，這給語(yǔ)料庫(kù)的科學(xué)平衡構(gòu)建帶來(lái)了一定困難。在語(yǔ)言生活的調(diào)研工作中，社會(huì)大眾的文言使用情況是重要的調(diào)查目標(biāo)。在現(xiàn)代書面語(yǔ)寫作中文言、白話夾雜的現(xiàn)象也比比皆是，這給句法語(yǔ)義分析帶來(lái)很大困擾。因而在大規(guī)模語(yǔ)料中通過(guò)計(jì)算手段自動(dòng)標(biāo)注文言文／白話文也具有重要的實(shí)踐和工程價(jià)值。本文研究發(fā)現(xiàn)使用基于字的統(tǒng)計(jì)特征可以實(shí)現(xiàn)對(duì)文言文較為精確的標(biāo)注。

文章的組織結(jié)構(gòu)如下：第2節(jié)簡(jiǎn)述了現(xiàn)有相關(guān)研究；第3節(jié)描述了語(yǔ)料和測(cè)試集的構(gòu)建；第4節(jié)描述了基于規(guī)則的方法；第5節(jié)描述基于統(tǒng)計(jì)的方法；第6節(jié)是結(jié)論與展望。

2 研究現(xiàn)狀

經(jīng)過(guò)調(diào)研，與本文研究方向相同的研究工作并不多，相關(guān)的研究方向有漢語(yǔ)年代劃分、用字特征、語(yǔ)言風(fēng)格、中文文本分類等方向。語(yǔ)言的發(fā)展是一個(gè)有序、緩慢、逐步演變的過(guò)程。社會(huì)語(yǔ)言學(xué)的理論揭示：語(yǔ)言是在穩(wěn)態(tài)中變化，在變化中保持穩(wěn)態(tài)。穩(wěn)態(tài)不同于靜態(tài)。自然語(yǔ)言處理通常關(guān)注共時(shí)語(yǔ)料，也即一個(gè)時(shí)間切片上的語(yǔ)言數(shù)據(jù)。大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)亦少對(duì)時(shí)間信息進(jìn)行標(biāo)注。而實(shí)際上，語(yǔ)言是不斷發(fā)展變化的。語(yǔ)料數(shù)據(jù)亦有其時(shí)效性。這不僅表現(xiàn)在詞匯短語(yǔ)的分布上，也表現(xiàn)在語(yǔ)義乃至語(yǔ)言風(fēng)格上［2－3］。

石毓智對(duì)漢語(yǔ)發(fā)展的雙音化趨勢(shì)和動(dòng)補(bǔ)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了探究。漢語(yǔ)的雙音化并非一蹴而就，是自漢代以來(lái)逐漸發(fā)展的［4］。胡裕樹(shù)在1981年對(duì)雙音化情況進(jìn)行過(guò)統(tǒng)計(jì)，不計(jì)詞類區(qū)別，在3 000個(gè)最常用的詞中，75%是雙音節(jié)詞，還有大量未列入的雙音節(jié)常用詞。總體上說(shuō)，雙音詞占漢語(yǔ)詞匯的80%以上［5］。呂叔湘在1961年提出，在很多情況下，單音節(jié)詞只有加上一個(gè)音節(jié)（詞綴）才能獨(dú)立成詞或作為句子成分［6］。

2012年和2013年，Mihalcea等和Popescu等［7－8］提出了時(shí)代消歧和時(shí)代檢測(cè)兩個(gè)任務(wù)及其基線。前者使用多種Welch測(cè)試、Run測(cè)試、最小二乘、Ratio、斯皮爾曼和Kendall測(cè)試等統(tǒng)計(jì)方法來(lái)判斷重要詞語(yǔ)（尤其是政治相關(guān)詞語(yǔ)）在近兩百年的Google N－gram Corpus的分布，以判斷其是否隨機(jī)，由此來(lái)進(jìn)行歷史時(shí)期分割。Mihalcea等提出的時(shí)代消歧任務(wù)是在詞語(yǔ)中挑選出具有時(shí)代區(qū)分力的詞語(yǔ)。

在歷時(shí)語(yǔ)料的建設(shè)方面，北京語(yǔ)言大學(xué)建立的現(xiàn)代漢語(yǔ)詞匯歷時(shí)檢索系統(tǒng)，使用了《貴州日?qǐng)?bào)》《福建日?qǐng)?bào)》和《人民日?qǐng)?bào)》共計(jì)8億字、4.7億詞，并提供在線檢索①http：／／nlp.blcu.edu.cn／historical20%computing。時(shí)間跨度為1949—2013年［9］。北語(yǔ)漢語(yǔ)語(yǔ)料庫(kù)BCC的文學(xué)頻道則收集了時(shí)間跨度約為100年的文學(xué)語(yǔ)料24億字，并提供在線檢索［10］②http：／／bcc.blcu.edu.cn／index.php？corpus＝1。

3 測(cè)試集與統(tǒng)計(jì)基線

3.1 單句測(cè)試集

單句測(cè)試集包括1 372句文言文和1 538句白話文，共有2 900句，文言文和白話文的數(shù)量大致平衡。文言文部分選用了《論語(yǔ)》中的單句。《論語(yǔ)》形成于我國(guó)春秋時(shí)期，是最早的語(yǔ)錄體文集，記錄了孔子及其弟子的言行。《論語(yǔ)》作為儒家經(jīng)典文學(xué)，有悠久的歷史，其中沒(méi)有白話文成分，是典型的文言作品。《論語(yǔ)》有較為成熟的句讀，易于程序切分為單句，方便使用，白話文部分采集自《人民日?qǐng)?bào)》。《人民日?qǐng)?bào)》是我國(guó)第一大報(bào)，使用了典范的現(xiàn)代漢語(yǔ)白話文，用字用詞十分規(guī)范。

測(cè)試集的句子長(zhǎng)度保持在5—100字之間。若句長(zhǎng)小于5個(gè)字，句子中可判斷特征不明顯，實(shí)際可判斷力過(guò)差，會(huì)降低測(cè)試結(jié)果的有效性?？紤]單句的實(shí)際情況，句長(zhǎng)超過(guò)100字的現(xiàn)象并不常見(jiàn)。古漢語(yǔ)的平均句長(zhǎng)通常小于現(xiàn)代漢語(yǔ)的平均句長(zhǎng)。若采用大量特殊的過(guò)長(zhǎng)現(xiàn)代漢語(yǔ)作為測(cè)試集，可能影響標(biāo)注，再則缺乏效力。

測(cè)試集樣例：

文言文：＜文＞ 有朋自遠(yuǎn)方來(lái)，不亦樂(lè)乎？

＜文＞ 孝弟也者，其為仁之本與！

白話文：＜白＞ 那么，增收的原因何在？

＜白＞ 移風(fēng)易俗，提倡健康文明的生活習(xí)慣！

3.2 段落測(cè)試集

段落測(cè)試集包括1 050段古漢語(yǔ)和1 050段現(xiàn)代漢語(yǔ)，共2 100段，古漢語(yǔ)和現(xiàn)代漢語(yǔ)的數(shù)量持平。文言文部分選用了《古文觀止》和《全唐文》的段落?！豆盼挠^止》是歷代文言散文的精選集，清康熙年間編纂；《全唐文》是唐代及五代十國(guó)的文言散文，清嘉慶年間編纂。兩者均為清代中期前編纂，選文于上古和中古漢語(yǔ)，是典范的文言文作品，不包含白話文，而且其段落長(zhǎng)度適中，適宜被選作段落測(cè)試集。

白話文部分選用了《人民日?qǐng)?bào)》和《王朔文集》的段落?！度嗣袢?qǐng)?bào)》的段落中包含較多阿拉伯?dāng)?shù)字和字母，在文言文中沒(méi)有阿拉伯?dāng)?shù)字和字母，因而不宜在測(cè)試集中使用，在尋找純漢字段落之外，我們還引入了《王朔文集》。王朔從20世紀(jì)80年代開(kāi)始寫作，作品內(nèi)容為典型的當(dāng)代白話文。《現(xiàn)代漢語(yǔ)》等教材亦多使用其內(nèi)容做例句、例文。

測(cè)試集中，段落長(zhǎng)度基本保持在100—300字之間。段落測(cè)試集格式與單句測(cè)試集相同。段落測(cè)試集僅用于對(duì)單句測(cè)試集結(jié)果的補(bǔ)充驗(yàn)證。

3.3 報(bào)章體測(cè)試集

報(bào)章體測(cè)試集包括1 000段梁?jiǎn)⒊淖髌?。梁?jiǎn)⒊菆?bào)章體文學(xué)的代表人物，他的作品文白相間，在近代中國(guó)具有很大的影響力。測(cè)試集被同時(shí)標(biāo)為文言文和白話文兩種形式，用于測(cè)試。段落長(zhǎng)度基本保持在100—300字之間。該測(cè)試集并不用于測(cè)試方法性能，僅用于研究報(bào)章體文學(xué)的用字特性。

測(cè)試集舉例如下所示。

＜白＞｜＜文＞ 四曰厲國(guó)恥。務(wù)使吾國(guó)民知我國(guó)在世界上之位置，知東西列強(qiáng)待我國(guó)之政策，鑒觀既往，熟察現(xiàn)在，以圖將來(lái)。內(nèi)其國(guó)而外諸邦，一以天演學(xué)物競(jìng)天擇、優(yōu)勝劣敗之公例，疾呼而棒喝之，以冀同胞之一悟。

3.4 評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)

測(cè)試集中每個(gè)單句或段落之前有文言文和白話文的區(qū)別標(biāo)注。將測(cè)試集中的一個(gè)條目通過(guò)文言文和白話文的判別模型，將測(cè)試語(yǔ)句標(biāo)注為古漢語(yǔ)或現(xiàn)代漢語(yǔ)，然后和原語(yǔ)句標(biāo)注情況進(jìn)行比較，分別獲得白話文和文言文的正確率P、召回率R和F值。

正確率P＝提取出的正確信息條數(shù)／提取出的信息條數(shù)

召回率R＝提取出的正確信息條數(shù)／樣本中的信息條數(shù)

F值＝正確率＊召回率＊2／（正確率＋召回率）

3.5 基線0

將測(cè)試集的結(jié)果全部判斷為文言文或白話文。當(dāng)全部判斷為白話文時(shí)，白話文的正確率約為0.529，召回率為1，F(xiàn)值約為0.692；當(dāng)全部判斷為文言文時(shí)，文言文的正確率約為0.471，召回率為1，F(xiàn)值約為0.641。

在以下的實(shí)驗(yàn)中，測(cè)試集與訓(xùn)練語(yǔ)料均沒(méi)有交疊。

4 基于規(guī)則的方法

4.1 用字特征

漢語(yǔ)在漫長(zhǎng)的演變歷史中存在雙音化現(xiàn)象，也即越古老的文本中，越多的詞語(yǔ)為單音節(jié)詞，而越現(xiàn)代的則越多使用多音節(jié)詞（雙音為主）。在大多數(shù)情況下，古代的單音節(jié)詞在現(xiàn)代漢語(yǔ)的譯文中都以雙音節(jié)詞的形式出現(xiàn)。所以，在通常情況下，現(xiàn)代漢語(yǔ)的句長(zhǎng)長(zhǎng)于古漢語(yǔ)。以論語(yǔ)為例，原文總字?jǐn)?shù)為21 475字，某譯文總字?jǐn)?shù)為29 725。原文總字?jǐn)?shù)約占譯文總字?jǐn)?shù)的72.2%。

隨著語(yǔ)言的演變，常見(jiàn)字集的內(nèi)容出現(xiàn)了明顯的轉(zhuǎn)移。例如，文言文中常見(jiàn)的指示代詞“斯”、“彼”等，在白話文中逐漸被“這”、“那”等所取代；文言文中常用的人稱代詞“爾”、“其”等，在白話文中表示為“你”、“他”等。常見(jiàn)字的出現(xiàn)情況對(duì)古漢語(yǔ)、現(xiàn)代漢語(yǔ)的區(qū)分可以起到一定的參考作用［1］。

通常認(rèn)為，實(shí)詞往往具有鮮明的時(shí)代特征。但是在本文任務(wù)中，實(shí)詞需要謹(jǐn)慎對(duì)待。很多實(shí)詞，如“經(jīng)濟(jì)”、“民主”、“國(guó)家”等，看似可以成為白話文的特征詞，實(shí)則其歷史可追溯到中古乃至上古，只是其含義與今日不同罷了［11］。因而實(shí)詞反而不適合作為判別特征來(lái)使用。

4.2 句式分析

在文言文中，特殊句式主要有四種，分別為：判斷句、被動(dòng)句、倒裝句、省略句。有些句式可以用結(jié)句式直接表示出來(lái)，例如，判斷句“……者，……也”、“……也”等，被動(dòng)句“……見(jiàn)……于”、“為……所”等。還有一些無(wú)法用結(jié)句式直接表示出來(lái)，例如，倒裝句、省略句。

在現(xiàn)代漢語(yǔ)中，特殊句式有六種，分別為：把字句、被字句、連動(dòng)句、兼語(yǔ)句、判斷句，存現(xiàn)句。其中，把字句、被字句可以直接由“把”字、“被”字判斷，其他句式的判斷很難形式化。但是，由于白話文中“把”字、“被”字不僅僅是介詞，還會(huì)出現(xiàn)在其他詞語(yǔ)里，所以僅憑“把”字、“被”字很難確定是否是把字句、被字句。文言文的特殊句式對(duì)文言文、白話文的區(qū)分可以具有的參考價(jià)值相對(duì)較大［12－13］。因此本文在基于規(guī)則的方法中使用文言句式來(lái)進(jìn)行分析。

4.3 基于規(guī)則的實(shí)驗(yàn)

選取常見(jiàn)的古漢語(yǔ)24個(gè)虛詞：之、乎、者、也、耶、矣、哉、於、吾、汝、爾、而、何、乃、其、且、若、所、為、焉、以、因、于、則。但是我們注意到，許多現(xiàn)代漢語(yǔ)的詞中也包含有這些虛詞?？紤]到測(cè)試集本身不做分詞處理，我們從現(xiàn)代漢語(yǔ)詞典中匹配含有該虛詞的現(xiàn)漢詞語(yǔ)，形成一個(gè)排歧詞表。對(duì)于測(cè)試集句子，匹配到該虛詞，且又不是排歧詞表中的詞語(yǔ)，則虛詞數(shù)加1。匹配結(jié)束后，返回該句虛詞總數(shù)。

構(gòu)造句式函數(shù)，將測(cè)試句輸入。匹配測(cè)試句中是否出現(xiàn)下列句式：以“也”作為結(jié)尾，“……者，……也”，“為……所”，“無(wú)乃……于”。若出現(xiàn)一次句式，則句式數(shù)加1。匹配結(jié)束后，返回該句句式總數(shù)。

將測(cè)試集中的句子輸入虛詞函數(shù)和句式函數(shù)，若其中一個(gè)函數(shù)的返回結(jié)果大于0，則輸出句子為文言文，反之，輸出句子為白話文。

經(jīng)過(guò)測(cè)評(píng)，白話文的判斷正確率約為0.821，召回率約為0.458，F(xiàn)值約為0.588；文言文判斷的正確率約為0.594，召回率約為0.888，F(xiàn)值約為0.712。

由測(cè)評(píng)結(jié)果可知，通過(guò)虛詞和句式規(guī)則測(cè)評(píng)后，白話文判斷的正確率較高，但是召回率不足，文言文判斷的正確率不足，但是召回率較高。出現(xiàn)這種現(xiàn)象的原因主要有：1.文言文中的常用虛詞在白話文中仍有大量運(yùn)用，且還是作為虛詞運(yùn)用；2.文言文中的實(shí)詞在白話文中仍有運(yùn)用；3.文言文中存在不包含虛詞的單句。

這從一個(gè)側(cè)面上反映了現(xiàn)代漢語(yǔ)和古漢語(yǔ)之間沒(méi)有明確分界的事實(shí)。

4.4 基于規(guī)則的優(yōu)化實(shí)驗(yàn)

在基于規(guī)則的實(shí)驗(yàn)中，我們進(jìn)行兩方面的擴(kuò)充：1.虛詞。2.句式。

在虛詞的擴(kuò)充情況中，不僅僅考慮虛詞是否存在，而是將虛詞出現(xiàn)的次數(shù)與句長(zhǎng)聯(lián)系起來(lái)。虛詞集的內(nèi)容與4.3中相同，虛詞出現(xiàn)次數(shù)通過(guò)虛詞出現(xiàn)的次數(shù)減去含虛詞的白話文詞語(yǔ)（排歧詞表內(nèi)容）出現(xiàn)的個(gè)數(shù)得到，然后除以句子長(zhǎng)度。

在句式的擴(kuò)充情況中，將原來(lái)的四種句式擴(kuò)充為26種句式，包括：句首的“夫”、“若夫”、“且夫”、“今夫”、“孰”、“吾”；標(biāo)點(diǎn)前的“也”、“矣”、“焉”、“乎”、“諸”、“邪”、“哉”、“之”、“耶”、“曰”；以及固定搭配“如……何”、“若……何”、“奈……何”、“何以……為”、“何……之有”、“……者，……也”、“為……所”、“問(wèn)于”、“之以”、“無(wú)乃……于”。對(duì)測(cè)試集語(yǔ)句進(jìn)行匹配以考察其是否滿足句式。

在測(cè)試中，若滿足句式或者虛詞頻率大于閾值t，就判斷句子為文言文，否則，為白話文。本文對(duì)虛詞頻率的閾值t進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)。

圖1是文言文正確率和F值在虛詞頻率的閾值t改變情況下的變化情況。橫坐標(biāo)為虛詞頻率的閾值，主縱坐標(biāo)為文言文F值，次縱坐標(biāo)為正確率。由圖可知，文言文正確率隨t值減小，F(xiàn)值在t＝0.08的情況下達(dá)到0.941。

圖1 文言文正確率和F值對(duì)比圖

圖2是白話文正確率和F值在虛詞頻率的閾值t改變情況下的對(duì)比圖。橫坐標(biāo)為虛詞頻率的閾值，主縱坐標(biāo)為白話文F值，次縱坐標(biāo)為白話文正確率。由圖2可知，白話文正確率隨t值減小而增大。白話文的F值在t＝0.08的情況下最高達(dá)到0.95。

綜上所述，當(dāng)虛詞頻率的閾值t為0.08時(shí)，優(yōu)化規(guī)則模型最優(yōu)。由4.3節(jié)可知，虛詞本身的存在對(duì)現(xiàn)代漢語(yǔ)的影響比較大，但是白話文的句長(zhǎng)普遍長(zhǎng)于文言文，且白話文虛詞數(shù)少于文言文的虛詞數(shù)。所以，虛詞數(shù)除以句長(zhǎng)得到的虛詞頻率在白話文中會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于文言文，因此t值可以發(fā)揮其分類作用。圖3為兩種規(guī)則方法和基線0的F值比較。

圖2 現(xiàn)代漢語(yǔ)正確率和F值對(duì)比圖

圖3 基線0、規(guī)則和優(yōu)化規(guī)則的F值

5 基于統(tǒng)計(jì)的方法

5.1 N－gram語(yǔ)言模型

本文在BCC語(yǔ)料庫(kù)古漢語(yǔ)頻道選取清代中期以前的文言文語(yǔ)料1.5億字（gbk編碼下約300M）和2000年前后的《人民日?qǐng)?bào)》語(yǔ)料1.5億字（gbk編碼下約300M）。我們使用Cambridge－CMU language toolkit實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)言模型［14］。

選用單句測(cè)試集，在測(cè)試的過(guò)程中，將測(cè)試語(yǔ)句在一元、二元、三元狀況下頻率的log值相加作為分?jǐn)?shù)。將在文言模型和白話模型中得到的分?jǐn)?shù)對(duì)比。將句子標(biāo)記為得分較高的模型。例如，

有朋自遠(yuǎn)方來(lái)，不亦樂(lè)乎？

白話分值：－36.470 589

文言分值：－33.058 824

文言分值高于白話分值，則標(biāo)記為文言。

將標(biāo)記結(jié)果與測(cè)試語(yǔ)句人工標(biāo)注結(jié)果對(duì)比，得到模型的正確率、召回率和F值。從中選取F值最高，且大小適中的模型為最優(yōu)模型。本文認(rèn)為F值越大，模型測(cè)試的結(jié)果越好。

圖4是三元與二元語(yǔ)言模型的訓(xùn)練語(yǔ)料規(guī)模大小對(duì)標(biāo)注F值的影響。

圖4 三元與二元模型對(duì)比圖

在三元模型中，白話模型測(cè)試結(jié)果的F值隨模型語(yǔ)料的增大呈振蕩下降趨勢(shì)。在模型為50M時(shí)，F(xiàn)值最大，約為0.785；在模型為100M時(shí)，F(xiàn)值降為約0.590；當(dāng)模型為150M—300M時(shí)，F(xiàn)值保持在0.3—0.2左右。

文言模型測(cè)試結(jié)果的F值當(dāng)模型為100M時(shí)最大，約為0.751；當(dāng)模型為50M時(shí)，F(xiàn)值最小，約為0.557；當(dāng)模型為150M—300M時(shí)，F(xiàn)值保持在0.67左右。

在二元模型中，現(xiàn)漢模型測(cè)試結(jié)果的F值隨模型語(yǔ)料的增大所呈現(xiàn)的趨勢(shì)與三元模型相仿。文言模型測(cè)試結(jié)果的F值當(dāng)模型為100M時(shí)最大，最大值約為0.749；當(dāng)模型為50M時(shí)，F(xiàn)值最小，約為0.491；當(dāng)模型為150M—300M時(shí)，F(xiàn)值保持在0.67左右。

而一元語(yǔ)言模型的表現(xiàn)則呈現(xiàn)了巨大差異，白話模型測(cè)試結(jié)果的F值在模型為50M時(shí)為0，測(cè)試集沒(méi)有判斷為白話的結(jié)果，也即在較小的訓(xùn)練集上，文言文和白話文的用字差異無(wú)法得到體現(xiàn)；當(dāng)模型為100M時(shí)，F(xiàn)值最大，約為0.985；當(dāng)模型為150M—300M時(shí)，F(xiàn)值基本不變，保持在0.98左右。圖6為文言、白話在三元、二元、一元模型下最好F值的對(duì)比。

圖5 一元模型對(duì)比圖

圖6 語(yǔ)言模型元數(shù)對(duì)標(biāo)注F值的影響

其中，50M的白話模型在三元、二元情況下最優(yōu)，其余情況下，均為100M的古漢、現(xiàn)漢模型最優(yōu)。三元模型最好的F值，文言約為0.751，白話約為0.785。二元模型最好的F值，古漢約為0.749，現(xiàn)漢約為0.769。一元模型最好的F值，古漢約為0.985，白話約為0.986。

經(jīng)對(duì)比，在各模型不同元數(shù)下的標(biāo)注結(jié)果中，一元狀況下100M古漢現(xiàn)漢對(duì)比模型的標(biāo)注結(jié)果最優(yōu)。在接下來(lái)的實(shí)驗(yàn)中，主要針對(duì)100M模型進(jìn)行測(cè)試、標(biāo)注和優(yōu)化。

5.2 段落測(cè)試實(shí)驗(yàn)

用段落測(cè)試集測(cè)試100M語(yǔ)言模型，以檢測(cè)單句測(cè)試集中句子長(zhǎng)度對(duì)于模型標(biāo)注的偏差是否具有有限性。

圖7為100M文白對(duì)比模型通過(guò)段落測(cè)試集后，在一元、二元、三元情況下的測(cè)試結(jié)果。

圖7 段落測(cè)試集測(cè)試結(jié)果圖

100M模型經(jīng)過(guò)段落測(cè)試集測(cè)試，測(cè)試結(jié)果大致與在單句測(cè)試集中相似。在一元模型中，文言、白話識(shí)別的F值大于0.999，測(cè)試結(jié)果略優(yōu)于單句測(cè)試集。由此可見(jiàn)，100M一元模型情況下測(cè)試結(jié)果優(yōu)秀不是偶然情況。

用報(bào)章體測(cè)試集測(cè)試100M語(yǔ)言模型，以檢測(cè)報(bào)章體文學(xué)的用字特征。

圖8為100M文白對(duì)比模型通過(guò)報(bào)章體測(cè)試集后，在一元、二元、三元模型中的測(cè)試結(jié)果。

若報(bào)章體測(cè)試集被標(biāo)記為文言文，在100M模型中被標(biāo)注后，在一元、二元、三元模型中，F(xiàn)值均在0.9以上；若報(bào)章體測(cè)試集被標(biāo)記為現(xiàn)代漢語(yǔ)，F(xiàn)值最小為0.01，最大值為0.239。由此可知，報(bào)章體大多會(huì)被模型識(shí)別為文言文。

圖8 報(bào)章體測(cè)試集測(cè)試結(jié)果圖

據(jù)分析，報(bào)章體的主要句式基本與白話文相同，語(yǔ)法也與白話文類似。由于選用測(cè)試模型是基于字的統(tǒng)計(jì)模型，所以可以推測(cè)，報(bào)章體被判斷為文言文的主要原因是大量使用文言文的基本用詞。

5.3 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法

本文還使用樸素貝葉斯、最大熵和決策樹(shù)（ID3算法）三種統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型①本部分的機(jī)器學(xué)習(xí)模型使用麻省大學(xué)的MALLET工具包實(shí)現(xiàn)［14］進(jìn)行了標(biāo)注實(shí)驗(yàn)。我們選取10M古漢語(yǔ)單句語(yǔ)料和10M現(xiàn)代漢語(yǔ)單句語(yǔ)料。使用特征為標(biāo)注、行號(hào)與字符串（基于字）。其中最大熵模型表現(xiàn)最好，F(xiàn)值達(dá)到了0.967和0.968。

圖10是本文所使用諸方法的測(cè)試結(jié)果。其中N－gram為使用一元模型時(shí)的結(jié)果?；€0和基線1的結(jié)果相差不太大?；€1在文言的標(biāo)注中優(yōu)于基線0，在白話文的標(biāo)注中弱于基線0，這與規(guī)則的使用情況有關(guān)，因?yàn)榛€1使用的規(guī)則主要是針對(duì)文言文特征的，而不考慮其對(duì)白話文特征的影響，所以對(duì)文言文的標(biāo)注較為有利。由優(yōu)化規(guī)則實(shí)驗(yàn)可以判斷出，規(guī)則方法對(duì)本任務(wù)確有意義，但是規(guī)則本身的尋找和優(yōu)化過(guò)程存在一定難度，需要進(jìn)行大量實(shí)驗(yàn)，得到較為完善的規(guī)則庫(kù)。

基于統(tǒng)計(jì)的模型標(biāo)注效果明顯優(yōu)于基線0和基線1，由此可以確定基于統(tǒng)計(jì)的實(shí)驗(yàn)有其研究的意義，且可以得到了一個(gè)相對(duì)較好的結(jié)果。Unigram模型的F值最高，達(dá)到0.98以上，是實(shí)驗(yàn)過(guò)程中構(gòu)建的最優(yōu)模型，且相較于樸素貝葉斯、最大熵和決策樹(shù)三個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，計(jì)算成本和時(shí)間成本都很低。

圖9 樸素貝葉斯、最大熵、決策樹(shù)結(jié)果對(duì)比圖

圖10 分類方法結(jié)果分析圖

6 結(jié)論和展望

本文將文言文和白話文標(biāo)注問(wèn)題視作文本分類任務(wù)，通過(guò)基于規(guī)則和基于統(tǒng)計(jì)的方法進(jìn)行標(biāo)注。使用26種文言句式和24個(gè)文言虛詞構(gòu)成規(guī)則集，經(jīng)由白話文詞表進(jìn)行消歧，取得了一定的效果。在統(tǒng)計(jì)方中，本文使用了N－gram、樸素貝葉斯、決策樹(shù)、最大熵算法等幾種模型。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)基于統(tǒng)計(jì)的模型的標(biāo)注效果明顯優(yōu)于基線，且F值普遍較高。其中一元語(yǔ)言模型取得了0.98的F值。

本文的結(jié)論支持了語(yǔ)言學(xué)家一直以來(lái)的直覺(jué)判斷：即文言文的虛詞使用是使之區(qū)分于白話文的主要標(biāo)志，而非語(yǔ)法（或語(yǔ)序）。在語(yǔ)言演變過(guò)程中，最活躍的部分就是詞匯［16］，而語(yǔ)法變化則相對(duì)緩慢。本文的工作也以計(jì)量的方式實(shí)證地證實(shí)了由文言文和白話文的分野主要集中在詞匯層面這一判斷。在這一現(xiàn)象中起主要作用的是虛詞并少量動(dòng)詞（如“曰”）為代表的特征詞匯。從一個(gè)側(cè)面來(lái)說(shuō)，我們的工作實(shí)際描述了古代文言文到現(xiàn)代白話文作為一個(gè)連續(xù)統(tǒng)的存在性。

從本文標(biāo)注任務(wù)的結(jié)果來(lái)看，民國(guó)時(shí)期的報(bào)章體更適合被視作文言文。

未來(lái)計(jì)劃將規(guī)則方法和統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行融合，并對(duì)更多時(shí)間段不同語(yǔ)體（如詩(shī)歌）進(jìn)行測(cè)試，期待對(duì)這一問(wèn)題給出更圓滿的解決方案。

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