中文NLP的分词真有必要吗？李纪为团队四项任务评测一探究竟

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中文NLP的分词真有必要吗？李纪为团队四项任务评测一探究竟 | ACL 2019

2019 年 6 月 23 日 AI100

作者| Yuxian Meng、Xiaoya Li、Xiaofei Sun、Qinghong Han、Arianna Yuan、 Jiwei Li

译者 | Rachel

责编 | Jane

出品 | AI科技大本营（ID: rgznai100）

【导读】通常，中文文本处理的第一步称为分词，这好像已经成为一种“共识”，但对其必要性的研究与探讨很少看到。本文中，作者就提出了一个非常基础的问题：基于深度学习方法的自然语言处理过程中，中文分词（CWS）是必要的吗？

近日，香侬科技 AI 团队（Shannon AI）与斯坦福大学联合联合发表了一篇研究《Is Word Segmentation Necessary for Deep Learning of Chinese Representations》，并被 ACL 2019 接收。

在这项研究中，作者在四个端到端 NLP 基线任务中进行评测，对比基于分词的 word model （“词”级别）和无需分词的 char model （“字”级别）两种模型的效果，评测内容包括语言建模、机器翻译、句子匹配/改写和文本分类。实验结果显示，基于char model 比 word model 效果更优。

论文中，本文还进一步通过实验分析了两种模型存在差异的原因。作者认为，除了大家都认为的 OOV（out-of-vocabulary）带来的影响， word model 的 data sparsity （数据稀疏）问题也是导致过拟合的一个重要原因。也正是希望这项研究，可以让大家发现分词有意思的地方，还有它还未曾被大家挖掘、探索的一面，以及 rethinking 分词在基于深度学习模型的 NLP 任务的必要性。

论文作者之一，香侬科技（Shannon AI）李纪为也参与到这项研究中，还在知乎上回答了大家对这篇研究的疑问。

问：如何评价李纪为的论文Is Word Segmentation Necessary?

李纪为：中文分词确实是个非常有意思、也很重要的话题，这篇文章尝试抛砖引玉去探究一下这个问题，也希望这一问题获得学术界更广泛的重视。因为之前的工作，分词本身的优缺点并没有详尽地被探讨。鉴于笔者本身的局限性，文章在 intro 的结尾也提到：Instead of making a conclusive (and arrogant) argument that Chinese word segmentation is not necessary, we hope this paper could foster more discussions and explorations on the necessity of the long-existing task of CWS in the community, alongside with its underlying mechanisms.

这个问题涉及到的更本质的问题，就是语言学的structure在深度学习的框架下有多重要 (因为词是一种基本的语言学structure)。这个问题近两年学者有不同的争论，有兴趣的同学可以看 manning 和 lecun的 debate。更早的15年，manning 和 andrew ng 就有过讨论，当时 andrew的想法比lecun还要激进，认为如果有足够的训练数据和强有力的算法，哪怕英文都不需要word，char就够了。

debate 链接：

https://www.youtube.com/watch?v=fKk9KhGRBdI

也有网友质疑论文中的实验：

@Cyunsiu To ：这类论文是有意义的，但是这篇论文的实验持质疑态度。

这篇文章在分析分词不 work 的时候，很大一部分把不 work 的原因归因于 oov 太多，我个人不认同，至少分类动不动就能开十万+ 级别的词表，一方面 oov 不会太多，另一方面即使 oov 太多，也应该分析一下哪些 oov 导致模型不 work 吧，其实我个人认为根本不是 oov 的原因造成的。要不然英文里面的 word 也不会 work 了。

对此，李纪为回答道：

李纪为：文章提到几个方面，OOV 是其中一个方面，但并不是所有。除了 OOV 之外， data sparsity 也是一个重要原因。从文章的图2上看，在同样的数据集上，对于不同 OOV 的frequency bar (意思是 frequency 小于 1 算作 OOV，还是 frequency 小于 5 算作 OOV)，实验结果是先升再降的。这个其实也比较好理解，如果 frequency bar 小，对于那些 infrequent 的词会单独认为是词，而不是 OOV。因为 data sparsity 的问题，会使学习不充分，从而影响了效果。从这个角度，char 模型比 word 模型会学习得更充分。

以上回答来源

https://www.zhihu.com/question/324672243

究竟这项论文中是如何实验对比得出 char 模型效果优于 word 模型效果的？OOV 和 data sparsity 又带来了哪些影响？下面我们就为大家解读分析。

一、介绍

英文（以及其他基于拉丁字母的语言）和中文（以及其他没有明显的词语分隔符的语言，如韩文和日文）存在一个明显的差别：根据空格就能很明显、直接地识别每个英文词，但中文中并不存在这样的词语分隔符，这也是中文分词任务（CWS）的来源。在深度学习中，词往往是操作的基本单位，本文将此种模型称为基于词语的模型（word model）。在模型中，分词后得到的词语，再使用固定长度的向量来表示，这就和英语词语的处理方式相同了。那 word model 存在哪些缺陷呢？

首先，data sparsity 会导致模型出现过拟合，OOV 则会限制模型的学习能力。根据齐普夫定律（Zipf’s law），很多中文词的出现频率都非常低，这使得模型难以学习到词语的语义信息。以使用较为广泛的 Chinese Treebank 数据集（Chinese Treebank dataset, CTB）为例进行说明。通过使用结巴分词对 CTB 数据集进行切词，可以得到615，194个词语，其中不同词语50，266个。这些词语中，有24，458个词仅出现一次，占总词数的48.7%，仅占语料的4%。表1展示了针对这一语料的统计数据，可以看出基于词语的数据集非常稀疏。由于词语数的增加会使模型参数增多，数据稀疏很容易引起过拟合问题。另外，由于维护大规模的词语-向量表存在难度，很多词语都会被处理为OOV，进一步限制了模型的学习能力。

表1 CTB 词语统计数据

第二，现在的分词技术还存在很多问题，分词不当产生的错误会导致 NLP 任务出现偏差。中文中词语并没有清晰的边界，增加了中文分词的难度和复杂性。从不同的语言学角度来看，中文分词也可以有不同的标准。从表2展示的例子可以看出，在使用最广泛的两个中文分词数据库 PKU 和 CTB 中，相同的句子存在不同的分词结果。

表2 CTB 和 PKU 不同的分词标准

第三，分词产生的收益效果尚不明确。还取决于带标签的 CWS 数据能够带来附加语义信息的多少。对于word model 和 char model 而言，两者的差异在于是否使用了带标签的 CWS 数据作为模型学习使用的信号。但在现有研究中，针对这一问题讨论较少。举例来说，在机器翻译模型中，学者往往使用百万级的样例进行训练，但带标签的 CWS 数据集规模往往较小（ CTB 有6.8万条数据，PKU 有2.1 万条数据），而且领域较为狭窄。这一数据似乎并不能为模型效果带来明显的增益。

其实在大规模使用神经网络模型方法之前，就有学者对分词是否必要及其能够带来增益的多少进行了讨论。在信息检索领域，有学者指出，如果在查询词和检索内容中应用相同的分词方法，就能提升检索效果。但如果在char model 中使用 bigram 对字符进行表示，则word model 的优势就会大大减弱；在机器翻译的相关研究中，有学者指出，分词并不能带来明显的效果提升，也并非提升模型效果的关键因素。

在本文中，探讨基于深度学习的中文自然语言处理任务中分词的必要性，作者首先在不涉及分词的任务中比较了word model 和 char model 的效果差异。作者通过语言建模、文本分类、机器翻译和句子匹配四个 NLP 任务比较了两个模型的效果，并发现char model 的效果更佳，比混合模型的效果更佳或等同。这一结果说明，实际上cahr model 已经对足够的语义信息进行了编码。

另外，本文对word model 的不足也做了进一步的探究，并指出了导致模型缺陷的主要原因，例如，OOV、data sparsity 会导致过拟合，以及领域转换能力较差。

二、回顾

对分词的研究并不是一项新研究，曾经大家都是如何进行实验与研究的呢？

自2003年第一个国际中文分词库出现以来，中文分词取得了很多进展。在早期，大多时候，分词都基于一个预定义的词典进行。在这一时期，一个最为简单且具有健壮性的模型即最大匹配模型，该模型最简单的版本即从左至右的最大匹配模型（maxmatch）。这一时期，新模型的提出主要来源于出现新的分词标准。

随着统计机器学习模型的出现， CWS 问题逐渐变为打标签问题。例如，使用 BEMS 标签进行标注，确认句子的起始词（Start），结尾词（End），中间词（Middle）或独立词（Single）。传统的序列标注方法包括 HMM,、MEMN,、CRF 等。

到了神经网络时代，基于神经元的 CWS 模型包括CNN、RNN、LSTM等。这类模型能更灵活地使用上下文语义信息对词语进行标注，并且使特征工程更简单易行。词语的神经元表示可以作为 CRF 模型的特征，也可作为决策层的输入。

三、实验结果

在这一部分，我们将为大家展示研究中作者将两种模型在 4 个 NLP 任务中实验的评测结果。在模型训练中，为便于比较，作者使用网格搜索对超参数进行了微调，包括学习率、dropout、batch size 等。

3.1 语言建模

该任务要求模型通过给定的前述语境信息的表示，预测后续词语。在语言建模任务中使用CTB 6.0 数据集来对比两模型效果。将数据划分为训练集、验证集和测试集，占比分别为80%，10%，10%，使用 Jieba 进行分词，LSTM 模型对字符和词语进行了编码。

实验中，对比了不同维度下，单独的 word、char 模型和混合模型的效果。可以发现，char 模型的效果都优于 word 模型，维度为 2048 时，ppl 达到最优的结果差距明显。作者在标准 CWS 包和 LTP 包也进行了实验，并获得了相同的结果。

表3 语言建模结果：char model 优于 word model

另外，本文对混合模型的效果也进行了探究，为便于比较，本文构建了两种不同的混合模型，对 word+char 及 only char 进行表示。词的表示由其组成词的表示向量和剩余字符的表示向量联合构成。由于中文词语的构成字符数量不定，为保证输出数据维度一致，本文使用 CNN 对字符向量的结合进行了处理。

可以发现，在语言建模任务中，分词没有带来明显的模型增益，加入词嵌入信息还降低了模型效果。

3.2 机器翻译

本部分评测使用中英翻译，使用语料为从 LDC 语料中抽取的125万个句子对。验证数据使用的是NIST 2002 ，测试数据使用的是NIST 2003，2004，2005，2006和2008。实验使用了出现频次最高的前30，000个英语词语，以及前27，500个中文词语。char model 的词语量设置为4500。作者对中译英和英译中两种任务都进行了评测，表4所示中译英结果，表5表示英译中结果。

表4 中译英机器翻译评测结果（Mixed RNN, Bi-Tree-LSTM, PKI 模型效果）

表5 英译中机器翻译评测结果

在机器翻译中，无论是「中译英」还是「英译中」任务，char 模型效果都优于word 模型。

3.3 句子匹配

作者基于 BQ 和 LCQMC 两个语料对句子匹配任务进行了评测。这两个语料为每一个语句对提供了一个二元标签，以标示两个句子是否具有相似性（或相同意图）。在这部分实验中，评测内容为使用不同模型对语句对的二元标签进行预测。评测结果如表6所示。在句子匹配任务中，基于char 模型效果优于基于word 的模型效果，表明 char 模型更能捕捉单元之间的语义联系。

表6 LCQMC 和 BQ 语料库的评测结果

3.4 文本分类

文本分类任务中使用的评测基线包括 ChinaNews, Ifeng, JD_Full, JD _binary, Dianping。作者使用双向 LSTM 模型对基于word 和基于char 的模型分别进行训练用于评测，评测结果如表7所示。除 ChinaNews语料库外，基于字符的模型的表现均优于基于词语的模型。

表7 文本分类任务的验证和测试情况

领域适应能力

模型的领域适应能力展现了模型基于对已有数据分布（源领域）的训练，学习新数据分布（目标领域）的能力。作者基于不同的情感分析数据库对两种模型进行了评测，结果如表8所示。可以发现，基于字符的模型具有更强的领域适应能力，且表现更优。

表8 基于字符的模型和基于词语的模型的领域适应能力

四、分析

在这一部分，作者探究了 char model 效果优于 word model 的原因，尽管未能完全指出基于词语的模型的运行机制，但作者尝试分析了几个主要的影响因素。

4.1 数据稀疏性

防止词规模过大的常用方法是设置词频率的阈值，并使用 UNK 字符替代所有未达到阈值的词语。阈值的设置对词规模的大小有直接影响，并进一步影响了模型参数的数量。图2展示了词汇量、频率阈值以及模型效果之间的联系。无论是char 模型还是model 模型，当词规模过大，模型效果都会明显下降。模型对于低频词的语义的学习是存在困难的。因此，要获得较好的基于词语或字符的模型训练效果，必须保证词语或字符的出现频率。但对于word 模型，这一条件更难以达到。

图2 数据稀疏性对基于词语和基于字符的模型的影响

4.2 OOV

对word model 来说，OOV 是另一重要影响因素。但考虑到简单降低词频率的阈值以减少OOV，会使数据稀疏问题更加严重，因此本文采用了一个替代性策略，即基于不同的词频率阈值，分别移除验证集和测试集中包含OOV 的句子。图4展示了训练集词汇数量、准确度和词频率阈值间的关系。随着词频率阈值的增加，两种模型效果的差异在逐渐减小。

图4 移除包含OOV 的训练实例带来的影响

4.3 过拟合

数据稀疏导致模型需要学习的参数增加，使得模型更加容易过拟合。本文在 BQ 数据集上进行了实验，结果如图1所示。要获得与基于词语的模型相似的效果，基于词语的模型需要设置更高的 dropout 值。

图1 dropout 对基于词语和基于字符的模型的影响

4.4 可视化

图3 展示了char model 在 BQ 数据集上获得更好的语义匹配效果的原因。该热图展示了 BiPMP 计算出的两句子间的注意力匹配值。对于char model 而言，句子间的映射更加容易。

图4 基于词语和基于字符的模型对两个中文语句的语义匹配情况

五、结论

这项研究探究了基于深度学习方法中文 NLP 任务中，分词的必要性这一基础性问题，并在四类端到端自然语言处理任务上发现char 模型效果更优于 word 模型。本文认为，word 模型效果不佳的原因在于OOV、数据稀疏导致的过拟合和领域转换能力差问题。也希望这篇论文可以启发更多针对中文分词必要性的探讨工作。