开源中文分词工具探析(四):THULAC

THULAC是一款相当不错的中文分词工具,准确率高、分词速度蛮快的;并且在工程上做了很多优化,比如:用DAT存储训练特征(压缩训练模型),加入了标点符号的特征(提高分词准确率)等。


【开源中文分词工具探析】系列:

  1. 中文分词工具探析(一):ICTCLAS (NLPIR)
  2. 中文分词工具探析(二):Jieba
  3. 中文分词工具探析(三):Ansj
  4. 开源中文分词工具探析(四):THULAC
  5. 开源中文分词工具探析(五):FNLP

1. 前言

THULAC所采用的分词模型为结构化感知器(Structured Perceptron, SP),属于两种CWS模型中的Character-Based Model,将中文分词看作为一个序列标注问题:对于字符序列\(C=c_1^n\),找出最有可能的标注序列\(Y=y_1^n\)。定义score函数\(S(Y,C)\)为在\(C\)的情况下标注序列为\(Y\)的得分。SP以最大熵准则建模score函数,分词结果则等同于最大score函数所对应的标注序列。记在时刻\(t\)的状态为\(y\)的路径\(y_1^{t}\)所对应的score函数最大值为

\[ \delta_t(y) = \max S(y_1^{t-1}, C, y_t=y) \]

那么,则有递推式

\[ \delta_{t+1}(y) = \max_{y'} \ \{ \delta_t(y') + w_{y',y} + F(y_{t+1}=y,C) \} \]

其中,\(w_{y',y}\)为转移特征\((y',y)\)所对应的权值,\(F(y_{t+1}=y, C)\)为特征模板的特征值的加权之和:

\[ F(y_{t+1}=y,C) = \sum_{i=1}^7 \alpha_i f_i(y_{t+1}=y,C) \]

其中,\(\alpha_i\)为特征\(f_i(y_{t+1}=y,C)\)所对应的权重。

2. 分解

以下源码分析基于最近lite_v1_2版本THULAC-Java

训练模型

seg_only模式(只分词没有POS)对应的训练模型的数据包括三种:权重数据cws_model.bin、序列标注类别数据cws_label.txt、特征数据cws_dat.bin。权重数据对应于类character.CBModel,其格式如下:

int l_size (size of the labels): 4
int f_size (size of the features): 2453880
int[] ll_weights // weights of (label, label):
-42717
39325
-33792
...
-31595
26794
int[] fl_weights //weights of (feature, label):
-4958
2517
5373
-2930
-286
0
...

训练模型中的标注类别(label)共有4类“0”, “2”, “3”, “1”(见文件cws_label.txt),分别对应于中文分词中的标注类别B、E、S、M;这一点可以在C++版的thulac_base.h找到映照:

enum POC{
    kPOC_B='0',
    kPOC_M='1',
    kPOC_E='2',
    kPOC_S='3'
};

但是,THULAC在解码时用到的label,则是BMES在特征数据文件的索引位置,因此标注类别B、M、E、S映射到整数0、3、1、2;这些映射可以在后面的构建label转移矩阵labelTransPre及Viterbi解码的代码中找到印证。那么,则B转移到B的权重\(w_{B,B}=w_{0,0}=-42717\),B转移到E的权重\(w_{B,E}=w_{0,1}=39325\),B转移到S的权重\(w_{B,S}=w_{0,2}=-33792\)。此即与实际情况相对应,B只能会转移到M和E,而不可能转移到S。

权重数据中标识对应于特征模板的feature共有2453880个。那么,label与label之间的组合共有4×4=16种,即ll_weights的长度为16;feature与label之间的组合共有4×2453880=9815520种,即fl_weights的长度为9815520。

特征数据则是用双数组Trie树DAT来存储的,对应于类base.Dat,其格式如下:

int datSize: 7643071
Vector<Entry> dat:
0 0
0 1
0 51
0 52
...
25053 0
5 25088
...

datSizedat的长度,等于7643071;类Entry表示双数组中的的base与check值。那么,问题来了:一是特征长什么样?二是知道特征如何得到对应的权重?三是为什么DAT的长度远大于字符特征的个数2453880?

特征

首先,我们来看看特征长什么样,参看特征生成方法CBNGramFeature::featureGeneration

public void featureGeneration(String seq, Indexer<String> indexer, Counter<String> bigramCounter){
  ...
  for(int i = 0; i < seq.length(); i ++){
    mid = seq.charAt(i);
    left = (i > 0) ? (seq.charAt(i-1)) : (SENTENCE_BOUNDARY);
    ...
    key = ((char)mid)+((char)SEPERATOR) + "1";
    key = ((char)left)+((char)SEPERATOR) + "2";
    key = ((char)right)+((char)SEPERATOR) + "3";
    key = ((char)left)+((char)mid)+((char)SEPERATOR) + "1";
    key = ((char)mid)+((char)right)+((char)SEPERATOR) + "2";
    key = ((char)left2)+((char)left)+((char)SEPERATOR) + "1"; // should be + "3"
    key = ((char)right)+((char)right2)+((char)SEPERATOR) + "1"; // should be + "4"
    ...
  }
}

特征模板共定义7个字符特征:3个unigram字符特征与4个bigram字符特征。在处理特征时,字符后面加上了空格,然后在加上标识1、2、3、4,用以区分特征的种类。值得指出的是Java版作者写错了最后两个bigram特征,应该是加上数字3、4;在C++版的函数NGramFeature::feature_generation可找到印证。通过特征模板定义,我们发现THULAC既考虑到了前面2个字符(各种组合)对当前字符标注的影响,也考虑到了后面2个字符的影响。

接下来,为了解决第二个问题,我们来看看用Viterbi算法解码前的代码——THULAC先将特征值的加权之和\(F(t_i,C)\)计算出来,然后按label次序逐个放入values[i*4+label] 中。主干代码如下:

/**
 * @param datSize DAT size
 * @param ch1 first character
 * @param ch2 second character
 * @return [unigram字符特征的base + " ", bigram字符特征的base + " "]
 */
public Vector<Integer> findBases(int datSize, int ch1, int ch2) {
  uniBase = dat.get(ch1).base + SEPERATOR;
  biBase = dat.get(ind).base + SEPERATOR;
}

/**
 * 按label 0,1,2,3 将特征值的加权之和放入values数组中
 * @param valueOffset values数组偏置量,在putValues中调用时按步长4递增
 * @param base unigram字符特征或bigram字符特征的base加上空格的index
 * @param del 标识'1', '2', '3', '4' -> 49, 50, 51, 52
 * @param pAllowedLable null
 */
private void addValues(int valueOffset, int base, int del, int[] pAllowedLable) {
  int ind = dat.get(base).base + del; // 加上标识del后特征的index
  int offset = dat.get(ind).base; // 特征的base
  int weightOffset = offset * model.l_size; // 特征数组的偏移量
  int allowedLabel;
  if (model.l_size == 4) {
    values[valueOffset] += model.fl_weights[weightOffset];
    values[valueOffset + 1] += model.fl_weights[weightOffset + 1];
    values[valueOffset + 2] += model.fl_weights[weightOffset + 2];
    values[valueOffset + 3] += model.fl_weights[weightOffset + 3];
  }
}

public int putValues(String sequence, int len) {
  int base = 0;
  for (int i = 0; i < len; i++) {
    int valueOffset = i * model.l_size;
    if ((base = uniBases[i + 1]) != -1) {
      addValues(valueOffset, base, 49, null); // c_{i}t_{i}
    }
    if ((base = uniBases[i]) != -1) {
      addValues(valueOffset, base, 50, null); // c_{i-1}t_{i}
    }
    if ((base = uniBases[i + 2]) != -1) {
      addValues(valueOffset, base, 51, null); // c_{i+1}t_{i}
    }
    if ((base = biBases[i + 1]) != -1) {
      addValues(valueOffset, base, 49, null); // c_{i-1}c_{i}t_{i}
    }
    if ((base = biBases[i + 2]) != -1) {
      addValues(valueOffset, base, 50, null); // c_{i}c_{i+1}t_{i}
    }
    if ((base = biBases[i]) != -1) {
      addValues(valueOffset, base, 51, null); // c_{i-2}c_{i-1}t_{i}
    }
    if ((base = biBases[i + 3]) != -1) {
      addValues(valueOffset, base, 52, null); // c_{i+1}c_{i+2}t_{i}
    }
  }
}

注意:49对应于数字1的unicode值,50对应于数字2等。从上述代码中,我们发现特征数组fl[4*i+j]对应于特征的base为i,label为j。拼接特征的流程如下:先得到unigram或bigram字符特征,然后加空格,再加标识。在拼接过程中,按照DAT的转移方程进行转移:

base[r] + c = s
check[s] = r

最后,我们回到第三个问题——为什么DAT的长度远大于特征数?这是因为在构建DAT时,需要存储很多的中间结果。

解码

THULAC用于解码的类character.CBTaggingDecoder,Viterbi算法实现对应于方法AlphaBeta::dbDecode;CBTaggingDecoder的主要字段如下:

public char separator;
private int maxLength; // 定义的最大句子长度20000
private int len; // 待分词句子的长度
private String sequence; // 待分词句子的深拷贝
private int[][] allowedLabelLists; // 根据标点符号及句子结构,判断当前字符允许的label: int[len][]
private int[][] pocsToTags; // index -> allow-labels: int[16][2,3,4]

private CBNGramFeature nGramFeature;
private Dat dat; // 字符特征DAT
private CBModel model; // 权重

private Node[] nodes; // 分词DAG邻接表
private int[] values; // 特征模板F(t_i,X)的加权之和: int[i*4+label]
private AlphaBeta[] alphas; // 解码时用来记录path, [i, j]指c_{i}的标注为t_{j}的前一结点
private int[] result; // 分词后的标注数组
private String[] labelInfo; // ["0", "2", "3", "1"]
private int[] labelTrans; // 
private int[][] labelTransPre; // 可能情况的前labels: int[4][3]
public int threshold;
private int[][] labelLookingFor;

其中,二维数组pocsToTags为index与allow labels之间的映射,内容如下:

[null, [0, -1], [3, -1], [0, 3, -1], 
[1, -1], [0, 1, -1], [1, 3, -1], [0, 1, 3, -1], 
[2, -1], [0, 2, -1], [2, 3, -1], [0, 2, 3, -1], 
[1, 2, -1], [0, 1, 2, -1], [1, 2, 3, -1], [0, 1, 2, 3, -1]]

该数组的index表示了当前字符具有某些性质,比如:

  • 1([0])表示词的开始,即标注B;
  • 2([3])表示词的中间字符,即标注M;
  • 4([1])表示词的结尾,即标注E;
  • 8([2])表示标点符号,即标注S;
  • 9([0,2])表示某一个词的开始,或者能单独成词,即标注BS;
  • 12([1,2])表示词的结束,即标注ES;
  • 15([0,1,2,3])为默认值。

在分词前,THULAC根据标点符号等特征,给一些字符加入allow labels以提高分词准确性。比如,根据书名号确定里面为一个词,

val sentence = "倒模,替身算什么?钟汉良、ab《孤芳不自赏》抠图来充数"
val poc_cands = new POCGraph
val tagged = new TaggedSentence
val segged = new SegmentedSentence
val segmenter = new CBTaggingDecoder
val preprocesser = new Preprocesser
val prefix = "models/"
segmenter.init(prefix + "cws_model.bin", prefix + "cws_dat.bin", prefix + "cws_label.txt")
segmenter.setLabelTrans()
segmenter.segment(raw, poc_cands, tagged)
segmenter.get_seg_result(segged)
println(segged.mkString(" "))
// 倒模 , 替身 算 什么 ? 钟汉良 、 ab 《 孤芳不自赏 》 抠 图 来 充数

3. 参考资料

[1] Li, Z., & Sun, M. (2009). Punctuation as implicit annotations for Chinese word segmentation. Computational Linguistics, 35(4), 505-512.

posted @ 2017-02-22 15:57 Treant 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏