LAC中文词法分析解决方案

中文词法分析（LAC）

中文分词(Word Segmentation)是将连续的自然语言文本，切分出具有语义合理性和完整性的词汇序列的过程。因为在汉语中，词是承担语义的最基本单位，切词是文本分类、情感分析、信息检索等众多自然语言处理任务的基础。 词性标注（Part-of-speech Tagging）是为自然语言文本中的每一个词汇赋予一个词性的过程，这里的词性包括名词、动词、形容词、副词等等。 命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）又称作“专名识别”，是指识别自然语言文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。 我们将这三个任务统一成一个联合任务，称为词法分析任务，基于深度神经网络，利用海量标注语料进行训练，提供了一个端到端的解决方案。

我们把这个联合的中文词法分析解决方案命名为 LAC 。LAC 既可以认为是 Lexical Analysis of Chinese 的首字母缩写，也可以认为是 LAC Analyzes Chinese 的递归缩写。

特别注意：本项目依赖Paddle v0.14.0版本。如果您的Paddle安装版本低于此要求，请按照安装文档中的说明更新Paddle安装版本。

项目结构

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├── AUTHORS              # 贡献者列表
├── CMakeLists.txt       # cmake配置文件
├── conf                 # 运行本例所需的模型及字典文件
├── data                 # 运行本例所需要的数据依赖
├── include              # 头文件
├── LICENSE              # 许可证信息
├── python               # 训练使用的python文件
├── README.md            # 本文档
├── src                  # 源码
├── technical-report     # 技术报告
└── test                 # Demo程序

引用

如果您的学术工作成果中使用了LAC，请您增加下述引用。我们非常欣慰LAC能够对您的学术工作带来帮助。

@article{jiao2018LAC,
	title={Chinese Lexical Analysis with Deep Bi-GRU-CRF Network},
	author={Jiao, Zhenyu and Sun, Shuqi and Sun, Ke},
	journal={arXiv preprint arXiv:1807.01882},
	year={2018},
	url={https://arxiv.org/abs/1807.01882}
}

模型

词法分析任务的输入是一个字符串（我们后面使用『句子』来指代它），而输出是句子中的词边界和词性、实体类别。序列标注是词法分析的经典建模方式。我们使用基于GRU的网络结构学习特征，将学习到的特征接入CRF解码层完成序列标注。CRF解码层本质上是将传统CRF中的线性模型换成了非线性神经网络，基于句子级别的似然概率，因而能够更好的解决标记偏置问题。模型要点如下，具体细节请参考python/train.py代码。

1. 输入采用one-hot方式表示，每个字以一个id表示

2. one-hot序列通过字表，转换为实向量表示的字向量序列；

3. 字向量序列作为双向GRU的输入，学习输入序列的特征表示，得到新的特性表示序列，我们堆叠了两层双向GRU以增加学习能力；

4. CRF以GRU学习到的特征为输入，以标记序列为监督信号，实现序列标注。

词性和专名类别标签集合如下表，其中词性标签24个（小写字母），专名类别标签4个（大写字母）。这里需要说明的是，人名、地名、机名和时间四个类别，在上表中存在两套标签（PER / LOC / ORG / TIME 和 nr / ns / nt / t），被标注为第二套标签的词，是模型判断为低置信度的人名、地名、机构名和时间词。开发者可以基于这两套标签，在四个类别的准确、召回之间做出自己的权衡。

数据

训练使用的数据可以由用户根据实际的应用场景，自己组织数据。数据由两列组成，以制表符分隔，第一列是utf8编码的中文文本，第二列是对应每个字的标注，以空格分隔。我们采用IOB2标注体系，即以X-B作为类型为X的词的开始，以X-I作为类型为X的词的持续，以O表示不关注的字（实际上，在词性、专名联合标注中，不存在O）。示例如下：

在抗日战争时期,朝鲜族人民先后有十几万人参加抗日战斗  p-B vn-B vn-I n-B n-I n-B n-I w-B nz-B nz-I nz-I n-B n-I d-B d-I v-B m-B m-I m-I n-B v-B v-I vn-B vn-I vn-B vn-I

• 我们随同代码一并发布了完全版的模型和相关的依赖数据。但是，由于模型的训练数据过于庞大，我们没有发布训练数据，仅在data目录下的train_data和test_data文件中放置少数样本用以示例输入数据格式。

• 模型依赖数据包括：

1. 输入文本的词典，在conf目录下，对应word.dic

2. 对输入文本中特殊字符进行转换的字典，在conf目录下，对应q2b.dic

3. 标记标签的词典,在conf目录下，对应tag.dic

• 在训练和预测阶段，我们都需要进行原始数据的预处理，具体处理工作包括：

  在训练阶段，这些工作由python/train.py调用python/reader.py完成；在预测阶段，由C++代码完成。

1. 从原始数据文件中抽取出句子和标签，构造句子序列和标签序列

2. 将句子序列中的特殊字符进行转换

3. 依据词典获取词对应的整数索引