【中文分词】二阶隐马尔可夫模型2-HMM

在前一篇中介绍了用HMM做中文分词，对于未登录词（out-of-vocabulary, OOV）有良好的识别效果，但是缺点也十分明显——对于词典中的（in-vocabulary, IV）词却未能很好地识别。主要是因为，HMM本质上是一个Bigram的语法模型，未能深层次地考虑上下文（context）。对于此，本文将介绍更为复杂的二阶HMM以及开源实现。

1. 前言

n-gram语法模型

n-gram语法模型用来：在已知前面\(n-1\)个词\(w_1, \cdots, w_{n-1}\)的情况下，预测下一个词出现的概率：

\[P(w_n | w_1, \cdots, w_{n-1})
\]

常见的n-gram有Unigram（一元）、Bigram（二元）、Trigram（三元），分别表示当前词出现的概率为自身词频、只与前面一个词相关、只与前面两个词相关；对应的计算公式如下：

\begin{align}

\text{Unigram:} \quad & \hat{P} (w_3) = \frac{f(w_3)}{N} \cr

\text{Bigram:} \quad & \hat{P} (w_3|w_2) = \frac{f(w_2, w_3)}{f(w_2)} \cr

\text{Trigram:} \quad &\hat{P} (w_3|w_1,w_2) = \frac{f(w_1, w_2, w_3)}{f(w_1,w_2)} \

\end{align}

其中，\(N\)为语料中总词数，\(f(w_i)\)为词\(w_i\)在语料中出现的次数。

两种CWS模型

中文分词（Chinese word segmentation, CWS）的统计学习模型大致可以分为两类：Word-Based Generative Model与Character-Based Discriminative Model [3]. Word-Based Generative Model采用最大联合概率来对最佳分词方案建模，比如，对于句子\(c_1^{n}=c_1, \cdots, c_n\)，最佳分词\(w_1^m=w_1, \cdots, w_m\)应满足：

\begin{equation}

\arg \mathop{\max}\limits_{w_1^m} P(w_1^m)

\end{equation}

此模型可以简化为二阶Markov链（second order Markov Chain）——当前词的转移概率只与前两个词相关，即为Trigram语法模型：

\begin{equation}

P(w_1^m) = \prod_{i=1}^{m}P(w_i|w_1{i-1}) \approx \prod_{i=1}^{{m}P(w_i|w_{i-2}}{i-1})

\end{equation}

Character-Based Discriminative Model采用类似与POS（Part-of-Speech）那一套序列标注的方法来进行分词：

\begin{equation}

\arg \mathop{\max}\limits_{t_1^n} P(t_1^n | c_1^n)

\label{eq:pos}

\end{equation}

\(t_i\)表示字符\(c_i\)对应的B/M/E/S词标注。

HMM分词

根据贝叶斯定理，式\eqref{eq:pos}可改写为

\[\begin{aligned}
\arg \mathop{\max}\limits_{t_1^n} P(t_1^n | c_1^n) & = \arg \mathop{\max}\limits_{t_1^n} \frac{P(c_1^n | t_1^n) P(t_1^n)}{P(c_1^n)} \\
& = \arg \mathop{\max}\limits_{t_1^n} P(c_1^n | t_1^n) P(t_1^n)\\
\end{aligned}
\]

HMM做了两个基本假设：齐次Markov性假设与观测独立性假设，即

• 状态（标注）仅与前一状态相关；

\[P(t_{i}|t_{1}^{i-1}) = P(t_i| t_{i-1})
\]

• 观测相互独立，即字符相对独立：

\[P(c_1^n|t_1^n) = \prod_{i=1}^{n} P(c_i|t_1^n)
\]

• 观测值依赖于该时刻的状态，即字符的出现仅依赖于标注：

\[P(c_i|t_1^n) = P(c_i | t_i)
\]

将上述三个等式代入下式：

\[\begin{aligned}
P(c_1^n | t_1^n) P(t_1^n) & = \prod_{i=1}^{n} P(c_i|t_1^n) \times [P(t_n|t_{1}^{n-1}) \cdots P(t_i|t_{1}^{i-1}) \cdots P(t_2|t_1)] \\
& = \prod_{i=1}^{n} [P(c_i|t_i) \times P(t_i|t_{i-1})]\\
\end{aligned}
\]

因此，用HMM求解式子\eqref{eq:pos}相当于

\begin{equation}

\arg \mathop{\max}\limits_{t_1^n} \prod_{i=1}^{n} [P(t_i|t_{i-1}) \times P(c_i|t_i)]

\end{equation}

二阶HMM的状态转移依赖于其前两个状态，类似地，分词模型如下：

\begin{equation}

\arg \mathop{\max}\limits_{t_1^n} \left[ \prod_{i=1}^{n} P(t_i|t_{i-1},t_{i-2}) P(c_i|t_i) \right] \times P(t_{n+1}|t_n)

\label{eq:tnt}

\end{equation}

其中，\(t_{-1},t_0,t_{n+1}\)分别表示序列的开始标记与结束标记。

2. TnT

论文[2]基于二阶HMM提出TnT (Trigrams'n'Tags) 序列标注方案，对条件概率\(P(t_3|t_2, t_1)\)采取了如下平滑（smooth）处理：

\[P(t_3|t_2, t_1)=\lambda_1 \hat{P}(t_3) + \lambda_2 \hat{P}(t_3|t_2) + \lambda_3 \hat{P}(t_3|t_2, t_1)
\]

为了求解系数\(\lambda\)，TnT提出如下算法：

算法中，如果分母为0则置式子的结果为0.

3. Character-Based Generative Model

鉴于两种CWS模型的利弊：

• Word-Based Generative Model高召回IV、低召回OOV；
• Character-Based Discriminative Model高召回OOV，低召回IV

论文[3]结合两者提出了Character-Based Generative Model：

\[\arg \mathop{\max}\limits_{t_1^n} P([c,t]_1^n)= \arg \mathop{\max}\limits_{t_1^n} \prod_{i=1}^n P([c,t]_i | [c,t]_{i-k}^{i-1})
\]

论文[3]中公式6的连乘下标k应为i，猜测应该是作者写错了。

4. 开源实现Snownlp

isnowfy大神在项目Snownlp实现TnT与Character-Based Discriminative Model；并且在博文中给出两者与最大匹配、Word-based Unigram模型的准确率比较，可以看出Generative Model的准确率较高。Snownlp的默认分词方案采用的是CharacterBasedGenerativeModel。

from snownlp import SnowNLP
s = SnowNLP('小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造')
print('/'.join(s.words))
# 小明/硕士/毕业/于/中国/科学院/计算/所/，/后/在/日本/京都/大学/深造
# Jieba HMM: 小明/硕士/毕业于/中国/科学院/计算/所/，/后/在/日/本京/都/大学/深造

通过分析TnT、CharacterBasedGenerativeModel源码，发现作者在求解\eqref{eq:tnt}、Generative Model的最大值都是采用穷举法，导致了较低的分词效率。此外，HanLP的作者hankcs大神给出了TnT算法的Java实现。

5. 参考资料

[1] Manning, Christopher D., and Hinrich Schütze. Foundations of statistical natural language processing. Vol. 999. Cambridge: MIT press, 1999.

[2] Brants, Thorsten. "TnT: a statistical part-of-speech tagger." Proceedings of the sixth conference on Applied natural language processing. Association for Computational Linguistics, 2000.

[3] Wang, Kun, Chengqing Zong, and Keh-Yih Su. "Which is More Suitable for Chinese Word Segmentation, the Generative Model or the Discriminative One?." PACLIC. 2009.

[4] isnowfy, 几种中文分词算法的比较

[5] hankcs, 基于HMM2-Trigram字符序列标注的中文分词器Java实现.