基于字标注的中文分词方法

　　本文节选自黄昌宁老师和赵海博士在07年第3期《中文信息学报》上发表的《中文分词十年回顾》，旨在介绍目前比较流行的基于字标注的中文分词方法。

　　在2002年之前，自动分词方法基本上是基于词(或词典)的，在此基础上可进一步分成基于规则和基于统计的两大类。第一篇基于字标注(Character-based Tagging)的分词论文发表在2002年第一届SIGHAN研讨会上，当时并未引起学界的重视。一年后，Xue在最大熵(Maximum Entropy，ME)模型上实现的基于字的分词系统参加了Bakeoff-2003的评测，在As语料库的封闭测试项目上获得第二名)，然而其OOV 召回率Roov(0.729)却位居榜首。Xue还在CityU语料库的封闭测试中获得第三名，其Roov(0.670)仍然是该项比赛中最高的。尽管在Bakeoff2003中各种分词技术的优劣尚难分仲伯，但既然未登录词对分词精度的影响比分词歧义至少大5倍以上，我们自然看好这种能获致最高OOV召回的分词方法。这一预测果然在Bakeoff2005上得到了证实。
　　基于字标注的分词系统在Bakeoff-2005上崭露头角。其中Low的系统采用最大熵模型，在四项开放测试中夺得三项冠军(AS，CityU，PKU)和一项亚军(MSRA)。Tseng的系统采用条件随机场模型，在四项封闭测试中取得两项冠军(CityU， MSRA)、一项亚军(PKU)和一项季军(AS)。到了Bakeoff-2006，基于字的分词系统已遍地开花。其中，笔者用条件随机场模型实现的基于字标注的分词系统，在参加的六项分词评测中，夺得四个第一(CityU开放，As开放，As封闭，CTB封闭)和两个第三(CTB开放，CityU封闭)。
　　以往的分词方法，无论是基于规则的还是基于统计的，一般都依赖于一个事先编制的词表(词典)。自动分词过程就是通过词表和相关信息来做出词语切分的决策。与此相反，基于字标注的分词方法实际上是构词方法。即把分词过程视为字在字串中的标注问题。由于每个字在构造一个特定的词语时都占据着一个确定的构词位置(即词位)，假如规定每个字最多只有四个构词位置：即B(词首)，M (词中)，E(词尾)和S(单独成词)，那么下面句子(甲)的分词结果就可以直接表示成如(乙)所示的逐字标注形式：

　　(甲)分词结果：／上海／计划／N／本／世纪／末／实现／人均／国内／生产／总值／五千美元／。
　　(乙)字标注形式：上／B海／E计／B划／E N／S 本／s世／B 纪／E 末／S 实／B 现／E 人／B 均／E 国／B 内／E生／B产／E总／B值／E 五／B千／M 美／M 元／E 。／S

　　首先需要说明，这里说到的“字”不只限于汉字。考虑到中文真实文本中不可避免地会包含一定数量的非汉字字符，本文所说的“字”，也包括外文字母、阿拉伯数字和标点符号等字符。所有这些字符都是构词的基本单元。当然，汉字依然是这个单元集合中数量最多的一类字符。
　　把分词过程视为字的标注问题的一个重要优势在于，它能够平衡地看待词表词和未登录词的识别问题。在这种分词技术中，文本中的词表词和未登录词都是用统一的字标注过程来实现的。在学习架构上，既可以不必专门强调词表词信息，也不用专门设计特定的未登录词(如人名、地名、机构名)识别模块。这使得分词系统的设计大大简化。在字标注过程中，所有的字根据预定义的特征进行词位特性的学习，获得一个概率模型。然后，在待分字串上，根据字与字之间的结合紧密程度，得到一个词位的标注结果。最后，根据词位定义直接获得最终的分词结果。总而言之，在这样一个分词过程中，分词成为字重组的简单过程。然而这一简单处理带来的分词结果却是令人满意的。

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