简单有效的多标准中文分词

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本文介绍一种简洁优雅的多标准中文分词方案，可联合多个不同标准的语料库训练单个模型，同时输出多标准的分词结果。通过不同语料库之间的迁移学习提升模型的性能，在10个语料库上的联合试验结果优于绝大部分单独训练的模型。模型参数和超参数全部共享，复杂度不随语料库种类增长。

论文：https://arxiv.org/abs/1712.02856 

代码和语料：https://github.com/hankcs/multi-criteria-cws 

自然语言处理，特别是中文处理中，语料库往往珍稀且珍贵。具体到中文分词，也是如此。为了做出一个实用的系统，不光需要高效的算法，大规模语料库也必不可少。然而对于缺乏经费的研究团队和个人，却往往只能得到sighan2005等屈指可数的几个小型语料库。即便如此，这些语料库的标注规范还互不兼容，无法混合起来训练：

比如PKU的最大特点就是姓名拆分为“姓”+“名”，MSR的标志则是命名实体构成大量长单词，而港台地区的语言习惯本来就与大陆不同。这些差异导致无法简单合并各方语料形成一个更大量级的语料库，只能在某一个语料库上训练，浪费了其他标注数据。

已经有工作开始研究如何利用多方语料库来联合学习中文分词，比如 Chen 20171精心设计的对抗神经网络，针对每个语料库提取分词标准相关或无关的特征。然而该工作并没有达到前沿的准确率，甚至联合训练的成绩还比不上以前单独训练的分数，无法体现联合学习的本意与优势。

事实上，这些标注风格迥异的分词语料像极了机器翻译中的多国语言：表达类似的意思，却采用了不同的方式。以前的多语种互译系统也是需要针对每个语种pair设计一对encoder-decoder：

图片转自斯坦福大学CS224n讲义

对 n 种语言来讲，就需要 n × ( n − 1 ) 对encoder-decoder。这样的系统臃肿不堪，过度复杂，也无法应对Zero-Shot Translation问题（缺乏某两个语言之间的平行语料）。

谷歌的解决方案说来简单，却不失优雅。聪明之处在于不修改网络架构，而是在输入数据上做手脚。只需在输入平行语料pair中人工加入目标语种的标识符，就可以把所有语种的平行语料混合在一起训练了：

图片转自斯坦福大学CS224n讲义

这的确是长期跟工业生产线打交道的人才能想出来的实用方法。

受谷歌的多语种翻译系统启发，我们发现只需在句子首尾添加一对标识符，即可平滑无缝地将多标准语料库混合起来训练。具体做法是用一对闭合的<dataset> </dataset>将每个句子包裹起来：

接下来就可以通过大家熟悉的Bi-LSTM-CRF等序列标注模型联合训练了。在具体联合训练中，将这两个人工标识符视作普通字符即可，也不必人工区分句子的来源。这两个人工标识符会提示RNN这个句子属于哪种分词标准，使其为每个字符生成的contexual representation都受到该分词标准的影响。

在测试的时候，这两个人工标识符起到指定所需分词标准的作用。当然，公平起见标识符并不计入准确率的计算。

代码

连同语料库一起开源在GitHub上：https://github.com/hankcs/multi-criteria-cws 。

调用脚本只需一两句话，请参考GitHub上的说明。

结果

我们在标准的sighan2005和sighan2008上做了实验，在没有针对性调参的情况下依然取得了更高的成绩（当时设备条件简陋，所以在所有数据集上都用了同一套超参数）。所有分值都通过了官方评测脚本的验算。

sighan2005

下图的baseline是在各个语料库上单独训练的结果，+multi是联合训练的结果。

sighan2008

我们也在标准的sighan2008上做了相同的试验，结果是：

值得一提的是，我们并没有针对sighan2005和sighan2008分别调参，而是放弃调参、在所有数据集上沿用了PKU的超参数。这是由于我们简陋的设备条件限制；欢迎计算力充裕的朋友自行调参，或许能有更好的结果。

10in1

由于sighan2008语料库是收费的，难以获取，没有授权的情况下也无法二次发布。同时我们不希望收费语料库成为阻碍小团队与个人研究者的壁垒，所以我们在 10 个公开的语料库上做了额外的试验。

这 10 个语料库分别是来自sighan2005的 4 份语料库以及

1. Universal Dependencies Project的UDC (Universal Dependencies Treebank Chinese)

2. 由 Stanford CoreNLP 公开的 CTB6 (Chinese Tree Bank 6)

3. 由山西大学发布的 SXU

4. 由国家语委公布的 CNC 语料库

5. 由王威廉老师公开的微博树库 WTB (Wang et al. 2014 2)

6. 由张梅山老师公开的诛仙语料库 ZX (Zhang et al. 2014 3)。

语料库的授权信息如下（如有错误，欢迎反馈）：

虽然部分语料库不常见于文献，但它们所属领域不同（新闻、微博、小说、港台）、数据规模迥异，恰好可以用来检验多标准分词模型的泛用性。我们的测试结果是：

(备注：此处与 Chen 2017 无法构成直接比较）

由于RNN训练很慢，为了方便复现结果，我们提供包含随机数在内的命令行：

./script/train.sh joint-10in1 --dynet-seed 10364 --python-seed 840868838938890892

除非依赖类库版本变迁，否则应该能够保证复现我们的结果。

我们还考察了这些人工标识符所起的作用，将它们的embedding通过t-SNE可视化出来后，发现几乎没有显著的相似性：

它们似乎起的作用都不相同。

结论

这是一种简单的多标注中文分词解决方案，可以在不增加模型复杂度的情况下联合多个语料库训练单个模型。该方案虽然简单，但的确带来了显著的性能提升（特别是对于小数据集如WTB）。同时我们也注意到特别大的数据集受益很小或无法从中受益（MSR），留作未来研究。我们希望该方法成为多标准中文分词的一个baseline，或生产系统中的一个物美价廉的拓展。

这是我的第一篇NLP论文，肯定有不少错误，欢迎指出。任何语法、拼写、行文上的错误和建议，欢迎留言，我会及时更正。谢谢！

鸣谢

• 感谢在试验器材不足时伸出援手的朋友们，以及对论文和试验施以援手的同学！

• 感谢那些慷慨地公开了标注语料库的老师与研究者们，这对没有研究经费的小团队而言无疑是雪中送炭！

• Bi-LSTM-CRF模型的实现参考了rguthrie3的Dynet1.x版本。

References

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1. X. Chen, Z. Shi, X. Qiu, and X. Huang, “Adversarial Multi-Criteria Learning for Chinese Word Segmentation.,” vol. 1704, p. arXiv:1704.07556, 2017. ↑

2. William Yang Wang, Lingpeng Kong, Kathryn Mazaitis, and William W Cohen. 2014. Dependency Parsing for Weibo - An Efficient Probabilistic Logic Programming Approach. EMNLP . ↑

3. Meishan Zhang, Yue Zhang, Wanxiang Che, and Ting Liu. 2014. Type-Supervised Domain Adaptation for Joint Segmentation and POS-Tagging. EACL . 

原文：http://www.hankcs.com/nlp/segment/multi-criteria-cws.html

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