耿云冬，張逸勤，劉 歡，王東波

0 引言

“人文計(jì)算”(Humanities Computing)或稱“數(shù)字人文”(Digital Humanities)，肇始于1949年[1]。彼時(shí)意大利神父羅伯托·布薩(Roberto Busa)借助計(jì)算機(jī)為神學(xué)家阿奎那(Thomas Aquinas)的全集編制中世紀(jì)拉丁文字詞索引。此后依托計(jì)算機(jī)技術(shù)開展人文社會(huì)科學(xué)的方法日漸流行，數(shù)字人文研究理念也應(yīng)運(yùn)而生。作為全新的方法論，數(shù)字人文研究的顯著特征是基于大規(guī)模數(shù)字化語料，針對(duì)具體的研究對(duì)象開展數(shù)據(jù)化分析，以期揭示語料背后隱藏的規(guī)律、趨勢(shì)，發(fā)現(xiàn)新知識(shí)。1980年代以來，中國古文典籍文本數(shù)字化工作發(fā)展迅速，產(chǎn)生了大量的“原生性數(shù)字文本”與“再生性數(shù)字文本”，前者指從電子設(shè)備端直接輸入、可便捷共享的數(shù)字文本，后者指通過機(jī)器掃描轉(zhuǎn)錄而成的數(shù)字文本[2]。然而，無論是“原生性數(shù)字文本”還是“再生性數(shù)字文本”，體現(xiàn)的是典籍文本的“數(shù)字化”轉(zhuǎn)化成績(jī)，海量的數(shù)字化古籍文本仍主要用于檢索瀏覽，更多充當(dāng)印刷資源或影印資源的替代物，缺乏結(jié)構(gòu)化的知識(shí)組織和深度利用[3]，距離成為計(jì)算對(duì)象還很遙遠(yuǎn)[1]。換言之，面向數(shù)字人文研究的深度利用率亟待提升[4]。眾所周知，古文典籍的重要性不僅在于它們具備文獻(xiàn)學(xué)價(jià)值，更在于蘊(yùn)藏的“中國元典精神”[5]，借助數(shù)字人文研究方法，推進(jìn)古籍文獻(xiàn)由數(shù)字化向數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)變，使其成為可分析、計(jì)算的對(duì)象，能更加有效揭示與深刻闡述載于古文典籍的元典精神，有效促進(jìn)其現(xiàn)代轉(zhuǎn)換和現(xiàn)世啟迪。近年隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)與預(yù)訓(xùn)練語言模型創(chuàng)新，如何推進(jìn)古籍文本的數(shù)字化處理向數(shù)據(jù)化研究縱深發(fā)展，進(jìn)而提升我國數(shù)字人文研究水平，為世界數(shù)字人文研究發(fā)展貢獻(xiàn)“中國智慧”，成為時(shí)代課題。

基于多年來積累的古籍?dāng)?shù)字化資源，筆者所在團(tuán)隊(duì)以2018年發(fā)布的BERT預(yù)訓(xùn)練語言模型為基礎(chǔ)，面向繁體中文的典籍文本開發(fā)了SikuBERT和SikuRoBERTa兩個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型，并在自動(dòng)分詞、詞性標(biāo)注、斷句、實(shí)體識(shí)別等各個(gè)層面展開了驗(yàn)證，結(jié)果表明這兩個(gè)模型均達(dá)到了較高的精度。本文聚焦團(tuán)隊(duì)在典籍文本詞性自動(dòng)標(biāo)注方面所做的探索與成果。從本質(zhì)上說，詞性是一個(gè)詞在與其他詞組合時(shí)所顯示出來的語法性質(zhì)。在自然語言處理領(lǐng)域，詞性標(biāo)注則是根據(jù)上下文語境信息，構(gòu)建并運(yùn)用適當(dāng)?shù)乃惴Ｐ?，在給定的語篇或句子中判定每個(gè)語詞的語法范疇，根據(jù)其語法作用加注詞性標(biāo)記的過程。然而中國典籍文本中詞界模糊，詞的兼類現(xiàn)象普遍而靈活。對(duì)古文典籍文本中的語詞進(jìn)行切分和標(biāo)注詞性困難較大。但古文典籍文本詞性自動(dòng)標(biāo)注研究具有重要意義：高精度的詞性自動(dòng)標(biāo)注有利于更準(zhǔn)確地挖掘古文典籍文本中的隱性知識(shí)，有利于以語詞為粒度開展更具深度的古文應(yīng)用工作[6]，如古漢語詞典編纂、古籍跨語翻譯、中華元典精神挖掘，從而實(shí)現(xiàn)更高效的人文計(jì)算研究。

本文旨在呈現(xiàn)SikuBERT模型在16部古文典籍詞性標(biāo)注層面的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及其結(jié)果，研究?jī)?nèi)容主要包括：述評(píng)1980年代以來針對(duì)古文典籍文本詞性自動(dòng)標(biāo)注的代表性研究成果；概要介紹SikuBERT預(yù)訓(xùn)練語言模型的構(gòu)建背景；闡述基于SikuBERT預(yù)訓(xùn)練語言模型的詞性自動(dòng)標(biāo)注實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及結(jié)果分析；展示“SIKU-BERT典籍智能處理系統(tǒng)”的詞性自動(dòng)標(biāo)注功能設(shè)計(jì)及應(yīng)用；對(duì)數(shù)字人文視閾下的古文典籍文本詞性自動(dòng)標(biāo)注可以繼續(xù)拓展的研究方向做出展望。

1 研究現(xiàn)狀

詞性是詞的詞類屬性，“是一個(gè)個(gè)具體的詞跟名詞、動(dòng)詞、形容詞……等詞類標(biāo)簽之間的映射(指派)關(guān)系”[7]。詞性自動(dòng)標(biāo)注工作就是利用語言學(xué)知識(shí)和計(jì)算機(jī)技術(shù)標(biāo)注文本中每個(gè)詞的詞性，也就是確定該詞屬于名詞、動(dòng)詞、形容詞還是其他詞性的過程。詞性自動(dòng)標(biāo)注是古文智能處理最基礎(chǔ)的工作之一，其準(zhǔn)確性會(huì)影響信息檢索、語法分析、語義分析、機(jī)器翻譯、語音合成、知識(shí)挖掘等后續(xù)任務(wù)實(shí)現(xiàn)的效果。目前，面向漢語文本的詞性自動(dòng)標(biāo)注方法主要有四種，即基于規(guī)則的方法、基于統(tǒng)計(jì)模型的方法、融合規(guī)則與統(tǒng)計(jì)的混合方法以及基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的預(yù)訓(xùn)練語言模型方法。這些方法在漢語文本的詞性標(biāo)注工作中都有所應(yīng)用并不斷改進(jìn)，而且學(xué)界對(duì)詞性標(biāo)注問題的研究重心近年來也由現(xiàn)代漢語文本逐漸轉(zhuǎn)向古籍文本。

1.1 基于規(guī)則的詞性自動(dòng)標(biāo)注

基于規(guī)則的詞性自動(dòng)標(biāo)注方法始于1970年代，主要得益于英語語料庫建設(shè)對(duì)詞性自動(dòng)標(biāo)注的探索，其基本理念是：基于語言學(xué)的詞性/詞類①研究成果[8]，利用詞典手動(dòng)編制標(biāo)注規(guī)則，然后依據(jù)上下文信息，為語詞確定適切的詞性。在該方法中，“規(guī)則知識(shí)庫”的構(gòu)造是關(guān)鍵，需要考慮兩個(gè)基本問題：規(guī)則對(duì)語言現(xiàn)象的覆蓋率和規(guī)則處理的正確率[9]。該方法的優(yōu)勢(shì)在于可以參考語言學(xué)理論研究成果，規(guī)則表達(dá)清晰，借助語境信息可以實(shí)現(xiàn)對(duì)語詞的詞性特征的細(xì)致描述，消歧效果較好[10]，而且可應(yīng)用范圍較廣。然而基于規(guī)則的詞性自動(dòng)標(biāo)注方法其缺陷也較為明顯：人工構(gòu)造規(guī)則知識(shí)庫耗時(shí)費(fèi)力，規(guī)則的嚴(yán)寬劃分存在較大主觀性，規(guī)則應(yīng)用的一致性較弱，機(jī)器對(duì)規(guī)則的自動(dòng)學(xué)習(xí)效果較差。從本質(zhì)上說，基于規(guī)則的詞性自動(dòng)標(biāo)注是“一種確定性的演繹推理方法”[11]，這就決定其在自然語言處理中的魯棒性較弱。

1.2 基于統(tǒng)計(jì)模型的詞性自動(dòng)標(biāo)注

基于統(tǒng)計(jì)的詞性標(biāo)注方法得益于經(jīng)驗(yàn)主義方法在計(jì)算語言學(xué)研究的廣泛應(yīng)用。該方法的基本理念是：首先制訂詞性標(biāo)記集；然后，由人工對(duì)一定數(shù)量的語料展開詞性標(biāo)記工作；接下來交由計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)人工標(biāo)注的語料，獲得相關(guān)頻率數(shù)據(jù)(如標(biāo)記同現(xiàn)頻率、語詞表現(xiàn)為某一詞類的頻率)；最后基于頻率數(shù)據(jù)，構(gòu)建統(tǒng)計(jì)模型，應(yīng)用于詞性判定任務(wù)[12]。在該方法中，基于特征模板的統(tǒng)計(jì)模型建構(gòu)是關(guān)鍵。在不斷改進(jìn)的各種算法模型中，得到比較廣泛應(yīng)用的主要有“隱馬爾可夫模型”(Hidden Markov Model)、“最大熵模型”(Maximum Entropy Models)和“條件隨機(jī)場(chǎng)”(Conditional Random Fields，)3種②。

隱馬爾可夫模型是一種面向隨機(jī)序列數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)計(jì)模型，基于該模型的詞性自動(dòng)標(biāo)注方法通常假設(shè)中心詞的詞性僅與它前面的n個(gè)詞有關(guān)，而與中心詞后面的詞無關(guān)。然而，現(xiàn)實(shí)中的情況往往并非如此[13]。為此，研究者針對(duì)基于隱馬爾可夫模型的詞性標(biāo)注方法做了很多改進(jìn)。袁里馳提出將馬爾可夫族模型與句法分析相結(jié)合的方法來進(jìn)行詞性自動(dòng)標(biāo)注，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相較于隱馬爾可夫模型，馬爾可夫族模型的性能更優(yōu)[14]。

最大熵原理是統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的一般原理，其基本理念是：學(xué)習(xí)概率模型時(shí)，在所有可能的概率分布中，熵最大的模型就是最好的模型。換言之，在只掌握關(guān)于未知分布的部分知識(shí)時(shí)，應(yīng)當(dāng)選取滿足全部已知條件但熵值最大的概率分布[15]。該方法充分利用語詞所處的上下文信息，但是也面臨著“標(biāo)簽偏見(label bias)”的不足[13]。針對(duì)其不足，研究者也在不斷改進(jìn)基于最大熵模型的詞性自動(dòng)標(biāo)注方法。例如，趙偉等立足漢語語言特點(diǎn)，重視特征提取問題，提出一種新的最大熵模型，采用BLMVM算法和Gaussian prior平滑技術(shù)，設(shè)計(jì)出基于漢語的詞和字特征的詞性自動(dòng)標(biāo)注系統(tǒng)，標(biāo)注效果較為理想[15]。

條件隨機(jī)場(chǎng)是一種指數(shù)型模型，基本理念是：通過建立概率模型來標(biāo)注序列數(shù)據(jù)，使用復(fù)雜、有重疊性和非獨(dú)立的特征展開訓(xùn)練和推理[13]。相較于隱馬爾可夫模型和最大熵模型，條件隨機(jī)場(chǎng)似乎更受自然語言處理研究者的青睞，相關(guān)研究成果更多，代表性研究包括：石民等以《左傳》文本作為實(shí)驗(yàn)語料，提出基于條件隨機(jī)場(chǎng)的一體化詞性標(biāo)注方法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明F值可以達(dá)到89.65%[16]。留金騰等針對(duì)上古漢語文獻(xiàn)《淮南子》語料庫構(gòu)建過程中的自動(dòng)分詞及詞性自動(dòng)標(biāo)注工作做了探究，嘗試使用Domain Adaptation(領(lǐng)域適應(yīng))方法，并以一定量來自目標(biāo)領(lǐng)域的Seed Data(種子數(shù)據(jù))為基礎(chǔ)，采用條件隨機(jī)場(chǎng)模型以及特征模板，顯著提高了詞性自動(dòng)標(biāo)注的準(zhǔn)確率，最高得到80.81%的準(zhǔn)確率[17]。朱曉等以《明史》文本作為實(shí)驗(yàn)語料，通過交叉檢驗(yàn)方法比較基于條件隨機(jī)場(chǎng)的“無邊圖模型”“完全圖模型”“嵌套圖模型”3種圖模型在古漢語詞性自動(dòng)標(biāo)注中的應(yīng)用。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，完全圖模型與嵌套圖模型在詞性自動(dòng)標(biāo)注中的效果更優(yōu)，并提出分詞在一定程度上有助于提升古漢語詞性自動(dòng)標(biāo)注效率[18]。

相較于基于規(guī)則的方法，基于統(tǒng)計(jì)的方法優(yōu)勢(shì)在于它的全部知識(shí)是通過對(duì)大規(guī)模語料庫的參數(shù)訓(xùn)練自動(dòng)得到的，標(biāo)注結(jié)果有較高的一致性和較廣的覆蓋率，并且可以將一些不確定的知識(shí)定量化分析[10]。因此，在面向漢語的自然語言處理領(lǐng)域，基于統(tǒng)計(jì)的詞性自動(dòng)標(biāo)注方法更受青睞，當(dāng)前應(yīng)用更廣泛。然而，該方法也并非完美無缺：當(dāng)訓(xùn)練語料達(dá)到一定規(guī)模后，通過擴(kuò)大語料規(guī)模來提高準(zhǔn)確率將變得困難[19]，而且特定的統(tǒng)計(jì)模型在應(yīng)用范圍上都具有領(lǐng)域性，一旦使用領(lǐng)域發(fā)生變換，模型效用度也可能隨之減弱[20]。

1.3 基于混合方法的詞性自動(dòng)標(biāo)注

基于規(guī)則的詞性標(biāo)注方法和基于統(tǒng)計(jì)的詞性標(biāo)注方法各有優(yōu)劣，很多研究者在實(shí)際應(yīng)用會(huì)對(duì)兩種方法加以組合，甚至做出更大改進(jìn)，以建構(gòu)更加符合漢語特性的詞性自動(dòng)標(biāo)注方法。例如，周強(qiáng)將規(guī)則和統(tǒng)計(jì)相結(jié)合設(shè)計(jì)出一種新的軟件系統(tǒng)，并對(duì)封閉語料和開放語料的詞性自動(dòng)標(biāo)注展開實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明正確率分別達(dá)到96.06%和95.82%[10]；張民等引入“置信區(qū)間”概念，提出一種統(tǒng)計(jì)和規(guī)則并舉的漢語詞性自動(dòng)標(biāo)注算法，在未考慮生詞和漢語詞錯(cuò)誤切分的情況下，詞性自動(dòng)標(biāo)注的準(zhǔn)確率分別達(dá)到98.9%(封閉測(cè)試結(jié)果)和98.1%(開放測(cè)試結(jié)果)[11]；王東波等構(gòu)建包含45個(gè)特征在內(nèi)的組合特征模板，基于條件隨機(jī)場(chǎng)展開詞性自動(dòng)標(biāo)注實(shí)驗(yàn)，最終F值的均值達(dá)到90.40%，驗(yàn)證了組合特征模板在古籍文本詞性自動(dòng)標(biāo)注中的優(yōu)勢(shì)[21]。

1.4 基于深度學(xué)習(xí)的詞性自動(dòng)標(biāo)注

深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人類智能，通常利用大量標(biāo)記的數(shù)據(jù)訓(xùn)練計(jì)算機(jī)執(zhí)行學(xué)習(xí)任務(wù)，直至訓(xùn)練出一個(gè)成熟的模型。2018 年 Devlin 等 提 出 Bidirectional Encoder Representations from Transformers(BERT)[22]深度學(xué)習(xí)模型，引發(fā)學(xué)界關(guān)注。就本質(zhì)而言，BERT是自然語言處理領(lǐng)域最底層的語言模型，是一種基于Transformer架構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有強(qiáng)大特征提取能力，通過海量語料預(yù)訓(xùn)練，獲得序列當(dāng)前最全面的局部和全局特征表示。張琪等[20]認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)模型可以自動(dòng)提取豐富的上下文特征，能夠應(yīng)對(duì)傳統(tǒng)方法中存在的特征依賴、特征稀疏等問題。他們嘗試將BERT引入古漢語分詞詞性自動(dòng)標(biāo)注研究，以經(jīng)過手工分詞并標(biāo)注詞性后得到的25部先秦古籍文本為實(shí)驗(yàn)語料，構(gòu)建分詞詞性標(biāo)注一體化模型，未加入任何人工特征的模型詞性標(biāo)注的準(zhǔn)確率達(dá)到88.97%，該研究還進(jìn)一步把基于BERT開發(fā)的分詞詞性標(biāo)注一體化模型應(yīng)用于未經(jīng)人工處理的《史記》文本詞性自動(dòng)標(biāo)注，發(fā)現(xiàn)該模型的分詞和詞性標(biāo)注效果穩(wěn)定，實(shí)用性較強(qiáng)。該研究為把BERT等深度學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于古籍文本詞性自動(dòng)標(biāo)注做了積極探索。

綜上而言，現(xiàn)有面向漢語的詞性自動(dòng)標(biāo)注研究以基于統(tǒng)計(jì)方法為主，存在提升空間：一是面向現(xiàn)代漢語語料的探索偏多，面向古文典籍的探索亟待深化；二是以建語料庫為導(dǎo)向的詞性標(biāo)注需要轉(zhuǎn)向以服務(wù)數(shù)字人文研究為目標(biāo)的詞性標(biāo)注；三是產(chǎn)生于機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)代的詞性標(biāo)注方法需要升級(jí)到深度學(xué)習(xí)時(shí)代的預(yù)訓(xùn)練語言模型方法。隨著技術(shù)發(fā)展以及標(biāo)注需求的細(xì)化，基于深度學(xué)習(xí)的模型正日益成為該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)與發(fā)展趨勢(shì)。

2 SikuBERT模型構(gòu)建背景

從工作原理看，BERT模型基于自注意力機(jī)制對(duì)文本進(jìn)行建模，Transformer強(qiáng)大的特征提取能力使BERT相對(duì)于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有天然優(yōu)勢(shì)。此外，采用雙向語言模型可同時(shí)提取語詞的上下文信息，使語詞的表示具有更豐富的語義。BERT的語言數(shù)據(jù)訓(xùn)練分為兩個(gè)階段：預(yù)訓(xùn)練(Pre-training)和微調(diào)(Fine-tuning)。具體而言，BERT模型在預(yù)訓(xùn)練階段利用Transformer的雙向編碼器根據(jù)上下文雙向轉(zhuǎn)換解碼，同RNN模型相比，Transformer具有并行化處理功能，為了實(shí)現(xiàn)雙向理解使用Masked Language Model遮蓋部分詞語并在訓(xùn)練過程中對(duì)這些詞語進(jìn)行預(yù)測(cè)，以及利用Next Sentence Prediction 方法進(jìn)行句子級(jí)別的表示，使模型學(xué)習(xí)兩個(gè)句子之間的關(guān)系。預(yù)訓(xùn)練階段之后，基于訓(xùn)練語料對(duì)模型進(jìn)行有監(jiān)督的微調(diào)使其能夠應(yīng)用到各種任務(wù)場(chǎng)景中。目前預(yù)訓(xùn)練語言模型已在英語和現(xiàn)代漢語文本上極大地提升了文本挖掘的精度。

當(dāng)前基于BERT預(yù)訓(xùn)練模型開發(fā)的古籍文本智能處理方法主要包括Google 官方提供的Bert-Base-Chinese、哈工大訊飛聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室(HFL)提供的RoBERTa、北京理工大學(xué)提供的GuwenBERT。其中，Bert-Base-Chinese和RoBERTa是基于中文維基百科預(yù)訓(xùn)練的包含簡(jiǎn)體與繁體中文的預(yù)訓(xùn)練模型，GuwenBERT是基于殆知閣古文文獻(xiàn)訓(xùn)練的簡(jiǎn)體中文預(yù)訓(xùn)練模型。相較于殆知閣古文文獻(xiàn)，中文維基百科在語法上與典籍文獻(xiàn)有較大差異。然而，基于殆知閣古文文獻(xiàn)訓(xùn)練的GuwenBERT 卻又是基于簡(jiǎn)體中文的預(yù)訓(xùn)練模型?？梢灶A(yù)見，在繁體中文的典籍文獻(xiàn)命名實(shí)體識(shí)別中，上述三個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型皆有其優(yōu)點(diǎn)而又有明顯的不足。有鑒于此，南京農(nóng)業(yè)大學(xué)信息管理學(xué)聯(lián)合南京師范大學(xué)文學(xué)院、南京理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院開發(fā)“SIKU-BERT 典籍智能處理系統(tǒng)”。以《四庫全書》繁體版本語料為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，基于SikuBERT 預(yù)訓(xùn)練模型開展了自動(dòng)分詞、詞性自動(dòng)標(biāo)注、自動(dòng)斷句、命名實(shí)體識(shí)別等下游任務(wù)實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，SikuBERT預(yù)訓(xùn)練模型的效能較上述三個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型均有不同幅度的提升。下文著重介紹基于SikuBERT模型的詞性自動(dòng)標(biāo)注實(shí)驗(yàn)。

3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

3.1 數(shù)據(jù)描述

本研究實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)利用BERT進(jìn)行特征提取，使用經(jīng)過大型語料庫預(yù)訓(xùn)練的BERT創(chuàng)建語境化的字嵌入，進(jìn)而作為后續(xù)模型的輸入。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來源于“中國哲學(xué)書電子化計(jì)劃”網(wǎng)站(https://ctext.org/confucianism/zhs.)，站內(nèi)收錄了逾3萬部中國歷代傳世文獻(xiàn)，提供中英文版本。針對(duì)前人研究多使用單本或同類典籍文本作為語料來源而導(dǎo)致模型普適性較差的不足，文章從該網(wǎng)站爬取16部不同類型的典籍作為實(shí)驗(yàn)語料，包括《周易》《周禮》《孝經(jīng)》《論衡》《孫子兵法》《史記》《商君書》《墨子》《莊子》《公孫龍子》《孟子》《論語》《禮記》《戰(zhàn)國策》《尚書》《道德經(jīng)》。通過人工摘錄的方式，以編碼、中文句子、英文和典籍名稱4個(gè)字段存儲(chǔ)在Excel 中，樣例見圖1，構(gòu)建完成古-英典籍平行語料庫。

圖1 數(shù)據(jù)摘錄樣例

本研究的古文分詞標(biāo)準(zhǔn)主要參照南京農(nóng)業(yè)大學(xué)領(lǐng)域知識(shí)關(guān)聯(lián)中心制訂的《南京農(nóng)業(yè)大學(xué)古漢語分詞與詞性標(biāo)注規(guī)范》。該規(guī)范以國家標(biāo)準(zhǔn)《漢語信息處理詞匯》《現(xiàn)代漢語語料庫加工——詞語切分與詞性標(biāo)注規(guī)范與手冊(cè)》《南京農(nóng)業(yè)大學(xué)領(lǐng)域知識(shí)關(guān)聯(lián)研究中心語料標(biāo)注及校對(duì)規(guī)范》《南京農(nóng)業(yè)大學(xué)古漢語詞性標(biāo)記集(NACP)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范》為基礎(chǔ)，以信息處理應(yīng)用為目的，根據(jù)古漢語的特點(diǎn)及規(guī)律，規(guī)定古漢語的分詞與詞性標(biāo)注原則。最終語料庫中源語言即古文標(biāo)注后的樣例(源自《孟子·梁惠王上》)如下所示：

孟子/nr見/v梁惠王/nr，/w王/nr立/v於/p沼/n上/f，/w 顧/v 鴻雁/n 麋鹿/n，/w 曰/v：/w“/w 賢/n者/r亦/d樂/v此/r乎/y？/w”/w

在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段，將已進(jìn)行分詞的語料使用句末終點(diǎn)符如句號(hào)、問號(hào)等對(duì)句子進(jìn)行切分，并將每一個(gè)句子作為一行輸入。按照語料斷句，以{B，E，I，S}為標(biāo)記集合，B代表句首字，E代表句尾字，I代表當(dāng)句子長(zhǎng)度大于3時(shí)的中間字，S代表單字成句。訓(xùn)練語料摘錄樣例如表1。

表1 訓(xùn)練語料摘錄樣例

實(shí)驗(yàn)中，以隨機(jī)的順序?qū)?shù)據(jù)集分為10份，其中9份作為訓(xùn)練集，1份為測(cè)試集，并使用十折交叉驗(yàn)證(10-fold cross-validation)方法增大數(shù)據(jù)集，輪流將十份數(shù)據(jù)中九份作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，增強(qiáng)實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)確性，減小誤差。預(yù)測(cè)情況與真實(shí)情況之間的混淆矩陣見表2。

表2 混淆矩陣

評(píng)價(jià)模型分詞水平常用評(píng)價(jià)指標(biāo)包括3個(gè)：精確率P(Precision)、召回率R(Recall)以及調(diào)和平均值F1(F1-score)。其中，準(zhǔn)確率和召回率分別體現(xiàn)了模型分詞的精確程度和全面程度，而調(diào)和平均值綜合了兩者的優(yōu)點(diǎn)，避免二者差距過大的情況，能更客觀評(píng)價(jià)分詞結(jié)果，是實(shí)驗(yàn)中關(guān)鍵的評(píng)價(jià)指標(biāo)，所用3個(gè)計(jì)算公式如下：

3.2 參數(shù)設(shè)置

本實(shí)驗(yàn)選取的實(shí)驗(yàn)工具與環(huán)境為Pytorch1.4.0與Python3.7。在實(shí)驗(yàn)中，SikuBERT 模型的超參數(shù)均調(diào)整至最佳狀態(tài)。表3展示模型在任務(wù)環(huán)境下最佳狀態(tài)的主要超參數(shù)設(shè)置。

表3 實(shí)驗(yàn)主要超參數(shù)設(shè)置

3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

根據(jù)本次實(shí)驗(yàn)十折交叉結(jié)果，記錄了每組的準(zhǔn)確率、召回率和調(diào)和平均值作為判斷模型性能的標(biāo)準(zhǔn)，如表4所示。

表4 十組數(shù)據(jù)測(cè)驗(yàn)的準(zhǔn)確率、召回率和F1值

為便于比較，選擇觀察結(jié)果較為直觀的柱狀圖來反映本次實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷目傮w性能，以十折交叉十組實(shí)驗(yàn)組次為橫軸，各組的各項(xiàng)指標(biāo)平均值為縱軸，圍繞模型訓(xùn)練結(jié)果制成圖2。

圖2 十折模型指標(biāo)平均值

通過對(duì)十折交叉整體調(diào)和平均值的比較分析，可知本實(shí)驗(yàn)的詞性標(biāo)簽總體預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)89.64%、召回率達(dá)90.03%、F1值達(dá)89.83%。實(shí)驗(yàn)證明，SikuBERT模型的整體效果均比較優(yōu)越。為進(jìn)一步分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果，以第六組實(shí)驗(yàn)為例(表5)，具體分析詞性自動(dòng)標(biāo)注結(jié)果。其中，標(biāo)簽w(標(biāo)點(diǎn)符號(hào))、y(語氣詞)、u(助詞)、r(代詞)、m(數(shù)詞)、p(介詞)、d(副詞)的識(shí)別準(zhǔn)確率均達(dá)到90%以上，標(biāo)簽c(連詞)、n(普通名詞)、v(一般動(dòng)詞)的識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到88%左右，而由于標(biāo)簽j(兼詞)、i(詞綴)、q(量詞)存在有效識(shí)別數(shù)量較少的問題，在本文中的研究意義不大，忽略不計(jì)。

表5 第六組實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)確率、召回率和F1值

從上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，SikuBERT模型在古文典籍文本詞性自動(dòng)標(biāo)注方面取得了較理想的效果。相比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型及常見的深度學(xué)習(xí)模型，SikuBERT模型在詞性自動(dòng)標(biāo)注這一下游任務(wù)上效果有較大提升，更適應(yīng)海量規(guī)模的典籍任務(wù)處理，助推數(shù)字人文研究向縱深發(fā)展。

4 SIKU-BERT 平臺(tái)詞性自動(dòng)標(biāo)注功能設(shè)計(jì)及應(yīng)用

基于python語言，使用PyQt5圖形界面編程，構(gòu)建單機(jī)版“SIKU-BERT典籍智能處理系統(tǒng)”。該平臺(tái)1.0版本實(shí)現(xiàn)了文本分類、自動(dòng)分詞與詞性自動(dòng)標(biāo)注、自動(dòng)斷句、實(shí)體自動(dòng)識(shí)別等功能，能輔助減少數(shù)字人文研究者在文本處理上的消耗。在構(gòu)建“SIKU-BERT 典籍智能處理系統(tǒng)”(單機(jī)版)詞性自動(dòng)標(biāo)注功能時(shí)，首先利用《漢語大詞典》的分詞文本對(duì)SikuBERT的訓(xùn)練集進(jìn)行擴(kuò)充，提升模型對(duì)非史籍文本分詞的準(zhǔn)確性；然后，基于分詞文本進(jìn)行詞性自動(dòng)標(biāo)注。通過對(duì)代碼的整合，實(shí)現(xiàn)單句詞性自動(dòng)標(biāo)注、單文本文件詞性自動(dòng)標(biāo)注和多文本文件詞性自動(dòng)標(biāo)注功能，以適用于不同規(guī)模文本的處理。軟件中的分詞按鈕通過PyQt5的信號(hào)發(fā)送功能與作為槽函數(shù)的分詞函數(shù)相連接，分詞函數(shù)的參數(shù)見表6。

表6 詞性標(biāo)注函數(shù)的參數(shù)和功能

在以上參數(shù)中，inputpath和outputpath用于接受用戶輸入的待處理文件路徑和處理后輸出的文件路徑，輸入文件中每個(gè)序列的長(zhǎng)度一般控制在512以下，對(duì)于單個(gè)過長(zhǎng)的序列則截?cái)酁槎鄠€(gè)子序列。軟件能夠以CPU和GPU兩種方式運(yùn)行，從而最大限度地利用計(jì)算資源。圖3 為“SIKU-BERT典籍智能處理系統(tǒng)”主界面截圖，用戶單擊“單文本模式”和“語料庫模式”按鈕后即可跳轉(zhuǎn)至詞性自動(dòng)標(biāo)注界面。

圖3 SIKU-BERT古文智能處理平臺(tái)主界面

在單文本模式下，用戶只需在界面左側(cè)“原始文本”導(dǎo)入待處理語料，單擊詞性標(biāo)注按鈕，系統(tǒng)即可在右側(cè)自動(dòng)生成古籍文本詞性標(biāo)注結(jié)果。如圖4所示，選取《史記·陳涉世家》中的部分文本內(nèi)容作為樣例，能看到在右側(cè)的處理結(jié)果中，幾乎正確地切分所有人名、地名、官職等單字詞與雙字詞，并且對(duì)切分的字詞標(biāo)注出相對(duì)應(yīng)的不同詞性標(biāo)簽，適用于對(duì)一般古籍的處理。

圖4 SIKU-BERT古文智能處理平臺(tái)“單文本模式”詞性自動(dòng)標(biāo)注示例

當(dāng)用戶需要處理大規(guī)模文本時(shí)，可選擇“語料庫模式”進(jìn)入系統(tǒng)(如圖5所示)，單擊瀏覽按鈕選取待處理文件夾和輸出文件夾，再點(diǎn)擊詞性標(biāo)注按鈕，即可自動(dòng)調(diào)用Siku-BERT詞性自動(dòng)標(biāo)注模型以實(shí)現(xiàn)對(duì)批量文本的詞性標(biāo)注任務(wù)。

圖5 SIKU-BERT古文智能處理平臺(tái)“語料庫模式”詞性自動(dòng)標(biāo)注示例

為驗(yàn)證SIKU-BERT古文智能處理平臺(tái)“詞性自動(dòng)標(biāo)注”功能的實(shí)用性，以二十四史文本為語料，在“語料庫模式”下做了進(jìn)一步的詞性自動(dòng)標(biāo)注及應(yīng)用分析。限于篇幅，僅展示名詞自動(dòng)標(biāo)注的頻次結(jié)果，如表7所示。

表7 SIKU-BERT古文智能處理平臺(tái)對(duì)二十四史文本名詞自動(dòng)標(biāo)注結(jié)果的頻次統(tǒng)計(jì)

名詞的自動(dòng)標(biāo)注、統(tǒng)計(jì)與分析對(duì)還原和理解歷史事件的重要性不言而喻。以地名為例，通過頻次分析可知哪些地域?yàn)楸冶貭?zhēng)之地，見圖6。

圖6 SIKU-BERT古文智能處理平臺(tái)對(duì)二十四史文本地名的自動(dòng)標(biāo)注結(jié)果頻次統(tǒng)計(jì)(前10位)

頻次排在首位的“河南”非指今日中國的省份，而是多指古代河套以南地區(qū)。如《史記·蒙恬列傳》載：“秦已並天下，乃使蒙恬將三十萬眾北逐戎狄，收河南。”利用詞性自動(dòng)標(biāo)注技術(shù)，基于頻次統(tǒng)計(jì)和古籍文本細(xì)致比讀，可以幫助更好地挖掘和理解歷史。而以時(shí)間名詞為例，通過頻次分析，可知?dú)v史上權(quán)力更迭與事件頻發(fā)的時(shí)間段(如圖7所示)，從而開展更為深入的史學(xué)知識(shí)挖掘與分析。

圖7 SIKU-BERT古文智能處理平臺(tái)對(duì)二十四史文本時(shí)間名詞的自動(dòng)標(biāo)注結(jié)果頻次統(tǒng)計(jì)(前10位)

從“元年”“二年”“三年”“四年”之類的時(shí)間名詞可知，王朝更替或權(quán)力更迭初期往往發(fā)生重要?dú)v史事件。更為有趣的是，“七月”“三月”“二月”3個(gè)月份也是歷史上事件多發(fā)時(shí)間段，個(gè)中規(guī)律值得跨學(xué)科合作下的深度挖掘。綜上可知，詞性自動(dòng)標(biāo)注作為基礎(chǔ)工作對(duì)從量化分析角度實(shí)現(xiàn)更好的數(shù)字人文研究具有重要助益。

5 結(jié)論和展望

面向數(shù)字人文研究的復(fù)雜需求，本文構(gòu)建SikuBERT預(yù)訓(xùn)練模型并針對(duì)其在古籍文本詞性自動(dòng)標(biāo)注方面的效能展開實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了其良好性能，展示了所開發(fā)的“SIKU-BERT典籍智能處理系統(tǒng)”詞性自動(dòng)標(biāo)注功能模塊的設(shè)計(jì)理念及應(yīng)用。后續(xù)研究應(yīng)擴(kuò)大作為研究對(duì)象的古籍文本數(shù)量，進(jìn)一步檢驗(yàn)和提升SikuBERT預(yù)訓(xùn)練模型在古漢語詞性自動(dòng)標(biāo)注中的性能。同時(shí)，深入研究與詞性密切相關(guān)的更多特征項(xiàng)，推進(jìn)詞性自動(dòng)標(biāo)注工作向更深層次發(fā)展，并與相關(guān)學(xué)科學(xué)者展開合作，推出更具深度的數(shù)字人文研究成果。

注釋

①在漢語語法研究、辭書編纂等領(lǐng)域，“詞類”和“詞性”兩個(gè)術(shù)語的異同曾引發(fā)不少討論與爭(zhēng)鳴，本文傾向于萬眾（2020）的觀點(diǎn)：“詞類”和“詞性”實(shí)為一個(gè)問題的兩面，“詞類”是就宏觀角度而言，針對(duì)詞的整體，確定類別，而“詞類”則是就微觀角度而言，針對(duì)詞的個(gè)體，進(jìn)行歸類。自然語言處理領(lǐng)域的詞性自動(dòng)標(biāo)注本質(zhì)上就是利用計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)語詞自動(dòng)歸類的問題。詳見：萬眾.詞類標(biāo)注還是詞性標(biāo)注[J].漢字文化，2020（13）：118-121.

②其他基于統(tǒng)計(jì)的詞性自動(dòng)標(biāo)注方法還有神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、決策樹、線性分離網(wǎng)絡(luò)標(biāo)注模型、SVMTool等。限于篇幅，本文不詳細(xì)展開。