黃春

摘 ? 要：隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展進(jìn)步，機(jī)器學(xué)習(xí)方法在自然語言處理領(lǐng)域已經(jīng)得到了廣泛的普及與應(yīng)用。半監(jiān)督算法作為其中一項(xiàng)重要方法，具有更一般的假設(shè)，方法更加直觀，解釋性好，因此在自然語言處理中有著廣泛的應(yīng)用。本文以半監(jiān)督算法在自然語言處理中的應(yīng)用為研究對象，首先分析了半監(jiān)督算法在自然語言處理中應(yīng)用必要性，隨后探討分析了半監(jiān)督算法的一些具體應(yīng)用方式。

關(guān)鍵詞：半監(jiān)督算法 ?自然語言處理 ?應(yīng)用

中圖分類號：TP391 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號：1674-098X（2019）02（c）-0131-02

通過總結(jié)半監(jiān)督算法在自然語言處理中的應(yīng)用，對于促進(jìn)半監(jiān)督算法推廣應(yīng)用普及具有重要的意義。

1 ?必要性分析

有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法是當(dāng)下自然語言處理中應(yīng)用的一種主流算法，該方法在句法分析、詞性標(biāo)注等方面均有著良好的應(yīng)用效果，在機(jī)器翻譯、情感分析等領(lǐng)域葉達(dá)到了非常高的水準(zhǔn)。此外，有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法在其他領(lǐng)域中也有著非常重要的應(yīng)用，有效推動了諸如圖像處理識別、垃圾郵件識別等領(lǐng)域的發(fā)展。但該方法在實(shí)際應(yīng)用時(shí)也有著一定的局限性，例如需要依賴大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)標(biāo)注工作通常需要相關(guān)人員采取人工方式進(jìn)行，因此工作量較大，耗費(fèi)時(shí)間人力成本較高。當(dāng)遇到標(biāo)注語料缺乏問題，將會嚴(yán)重限制該方法應(yīng)用效果。另一方面，在我國自然語言組成中，有很多少數(shù)民族語言，例如壯語、蒙語、藏語等，這些語言應(yīng)用相對較為“小眾”，語料資源比較匱乏，因此嚴(yán)重限制了有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法在這些語言中的應(yīng)用。此外，即使針對一些應(yīng)用比較廣的語言，例如漢語、英語等，在某些實(shí)際應(yīng)用中也會出現(xiàn)標(biāo)語語料獲取難度大等問題，同樣嚴(yán)重應(yīng)用效果。以構(gòu)建統(tǒng)計(jì)句法分析應(yīng)用樹庫為例，該任務(wù)由于難度較大，當(dāng)前只有漢語與英語有專門的大規(guī)模標(biāo)注樹庫（賓州樹庫），而阿拉伯語與俄語雖然實(shí)際應(yīng)用范圍也比較廣，但由于標(biāo)注樹庫規(guī)模較小，有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法對于這些語言句法分析依然難以得到有效應(yīng)用?；诖?，為使得語料匱乏的自然語言處理任務(wù)問題得到妥善解決，有必要對半監(jiān)督算法進(jìn)行研究分析。半監(jiān)督算法作為當(dāng)下機(jī)器學(xué)習(xí)語言的重要方法，主要研究如何同時(shí)利用標(biāo)記數(shù)據(jù)與無標(biāo)記數(shù)據(jù)獲得更好的語言學(xué)習(xí)性能，達(dá)到滿意的應(yīng)用效果。

2 ?半監(jiān)督算法在自然語言處理中的應(yīng)用

2.1 應(yīng)用于無向圖建立

半監(jiān)督算法在實(shí)際的語言處理過程中，無法直接訓(xùn)練出固定的模型。原因在于面對大量任務(wù)同時(shí)存在的情況，該算法需要對文檔中詞匯的特征進(jìn)行逐一提取，難度較大。為避免出現(xiàn)數(shù)據(jù)稀疏問題，在應(yīng)用該算法進(jìn)行知識檢索過程時(shí)，需要圍繞全部數(shù)據(jù)，建立一個(gè)無向圖。具體而言，每一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)都各自由一個(gè)點(diǎn)來代表，若兩點(diǎn)之間具有一定相似性，則利用連接線來具體體現(xiàn)。然后通過設(shè)置X，用于表示無向圖中連接線的權(quán)值矩陣，其中針對數(shù)據(jù)點(diǎn)j與數(shù)據(jù)點(diǎn)k之間連接線權(quán)值，用xjk表示。若上述兩點(diǎn)之間不存在連接線，那么xjk=0。我們可以假設(shè)鄰近數(shù)據(jù)點(diǎn)為L，數(shù)據(jù)點(diǎn)k在數(shù)據(jù)點(diǎn)j的鄰近區(qū)域中，那么可得xjk=1。我們通過利用高斯核的方式對上述關(guān)系進(jìn)行核對并描述，可得出如下結(jié)論：

在上述分析的基礎(chǔ)之上，在流形條件下，引入半督學(xué)習(xí)算法。流形條件具體是指：當(dāng)數(shù)據(jù)樣本的數(shù)據(jù)復(fù)雜度較高時(shí)，將這些復(fù)雜的數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)復(fù)雜度較低樣本中來進(jìn)行存儲的一種條件。基于此，若該條件假設(shè)成立，那么在實(shí)際進(jìn)行自然語言處理時(shí)，即使面對數(shù)據(jù)復(fù)雜度相對較低的空間，也能夠?qū)崿F(xiàn)知識的有效檢索。總的來說，通過應(yīng)用半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，可以有效降低自然語言處理各種局限性的影響，尤其是針對數(shù)據(jù)復(fù)雜度過高的局限性，可有效改善這一局限性問題，彰顯了半監(jiān)督算法的應(yīng)用優(yōu)勢。

2.2 應(yīng)用標(biāo)記傳播法降低自然語言處理知識檢索的難度

標(biāo)記傳播算法是一種比較典型的半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，該算法對流形假設(shè)進(jìn)行了充分的利用。主要是在所有樣本的基礎(chǔ)之上，通過構(gòu)建K近鄰圖或完全圖，對于圖中標(biāo)注樣本標(biāo)簽而言，可以使其在未標(biāo)注樣本之上進(jìn)行傳遞。如果兩個(gè)樣本點(diǎn)之間有著較高的相似度，則說明越容易傳播。在上述過程中，有標(biāo)注數(shù)據(jù)標(biāo)簽會保持不變，而未標(biāo)注數(shù)據(jù)標(biāo)簽則會不間斷地進(jìn)行更新。借助該方法，可以有效簡化無向圖，降低在自然語言處理過程中知識檢索的復(fù)雜度與難度，提高處理效果。

基于上述的分析可知，通過應(yīng)用流形假設(shè)，在實(shí)際進(jìn)行數(shù)據(jù)處理分析的過程中，能夠有效獲取與數(shù)據(jù)樣本相關(guān)的鄰近區(qū)域的圖譜。并且針對獲取的無向圖來說，也有著非常高的完整性，更有利于處理效果提升。與此同時(shí)，在圖中，我們還可以做出如下假設(shè)，在所有數(shù)據(jù)樣本中，存在一部無數(shù)標(biāo)注數(shù)據(jù)樣本，這些樣本標(biāo)簽可以傳遞到其余數(shù)據(jù)樣本中。如果數(shù)據(jù)樣本有著非常高的相似度，那么在實(shí)際進(jìn)行樣本傳遞時(shí)，難度將會大大降低，并且在傳遞過程中，樣本的標(biāo)簽也不會發(fā)生變化。但對于無標(biāo)注數(shù)據(jù)樣本而言，自身標(biāo)簽會完成數(shù)據(jù)更新。在實(shí)際進(jìn)行無向圖建立過程中，針對兩個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)而言，他們的相似度可以進(jìn)行自定義設(shè)置，針對數(shù)據(jù)樣本之間的標(biāo)簽傳遞，也可以進(jìn)行標(biāo)簽傳遞概率矩陣的構(gòu)建，設(shè)置矩陣大小可用如下公式表示：，結(jié)果可得：

我們可以通過利用上述方法，來完成無向圖的構(gòu)建，具體步驟如下。

（1）進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入：假設(shè)全部數(shù)據(jù)樣本構(gòu)成了一個(gè)集合，用E表示，在該集合中，包含三個(gè)子集合，一是由標(biāo)記數(shù)據(jù)構(gòu)成的集合，用M表示，二是由為標(biāo)記的數(shù)據(jù)組成的集合，用V表示，三是由不同數(shù)據(jù)類別屬性構(gòu)成的集合，我們用D表示。

（2）以自定義的數(shù)據(jù)樣本之間的相似度計(jì)算方式為依據(jù)，完成數(shù)據(jù)樣本的無向圖，的構(gòu)建，具體可表示為，從中可以獲得對應(yīng)相似度矩陣，具體可用X表示。

（3）立足于數(shù)據(jù)樣本標(biāo)簽傳遞過程進(jìn)行計(jì)算，可以獲得傳遞概率矩陣，具體用U表示。

（4）以數(shù)據(jù)樣本標(biāo)簽傳遞概率為依據(jù)，來對標(biāo)簽數(shù)據(jù)之和加以計(jì)算，并更新對應(yīng)的數(shù)據(jù)概率分布，具體應(yīng)用公式如下：

（5）圍繞已經(jīng)明確有標(biāo)注的數(shù)據(jù)樣本，需要對該數(shù)據(jù)點(diǎn)概率值進(jìn)行初始化設(shè)置，然后不斷重復(fù)（3），直至該公式滿足收斂條件。

在上述應(yīng)用半監(jiān)督算法進(jìn)行基于自然語言處理的數(shù)據(jù)知識檢索過程中，我們可以作出如下假設(shè)：首先是時(shí)間復(fù)雜性取值大于了，同時(shí)對于標(biāo)記傳播方法而言，在具體進(jìn)行自然語言知識檢索過程中，采用的是直推方式，在每次進(jìn)行知識檢索，需要重新對算法進(jìn)行相應(yīng)的測試，因此在實(shí)際應(yīng)用過程中，需要在較短時(shí)間內(nèi)將樣本中主題詞完成提取，使得自然語言處理計(jì)算的復(fù)雜性得到有效降低。

3 ?結(jié)語

綜上所述，半監(jiān)督算法作為機(jī)器學(xué)習(xí)算法的重要組成部分，在自然語言基礎(chǔ)性問題處理上發(fā)揮著重要的作用。在原本使用的監(jiān)督算法中，由于其實(shí)際應(yīng)用有著諸多局限性，比如對于標(biāo)注資料依賴性較高，需要耗費(fèi)大量的人力物力資源等，整體應(yīng)用成本比較高昂，并且對于標(biāo)注資源需求數(shù)量較高，并不適合一些“小眾”語言學(xué)習(xí)應(yīng)用，同時(shí)在標(biāo)注語料擴(kuò)展方面難度也比較大。而半監(jiān)督算法出現(xiàn)，則有效彌補(bǔ)了上述缺陷，已經(jīng)成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域內(nèi)主流發(fā)展方向之一，通過對標(biāo)記數(shù)據(jù)與無標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合利用，從而有效提升整體數(shù)據(jù)的有效利用性。

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