NLP（三十一）短语的语序问题

所谓的短语的语序问题，即给定一个打乱顺序的短语，我们要按照语义信息将其重新组合，新的语序通顺的短语。

举个简单例子，比如我们在识别验证码中的文字的时候，识别出来的文字分别为“哲”，“思”，“学”，“想”，那么重合调整语序后形成的短语应该为“哲学思想”。

这样的问题也会经常出现，除了验证码识别，还有语音识别等。解决这类的语序问题，我们通常会用到统计方面的语言模型（Language Model，LM），常见的有N-gram问题等。

下面将讲述n-gram问题的解决办法。

原理篇

N-gram模型是一种语言模型，语言模型是一个基于概率的判别模型，它的输入是一句话（单词的顺序序列），输出是这句话的概率，即这些单词的联合概率（joint probability）。

假设一个句子由n个词组成：\(S=(w_{1}, w_{2}, ...,w_{n-1}, w_{n})\)，如何衡量这些词的联合概率呢？我们不妨假设每一个词语\(w_{i}\)都依赖于前\(i-1\)个词语的影响，则联合概率如下：

\[p(S)=p(w_{1}w_{2}...w_{n-1}w_{n})=p(w_{1})p(w_{2}|w_{1})...p(w_{n}|w_{1}w_{2}...w_{n-1})\]

上述的假设是合情合理的，但实际我们在计算的过程中，会发现参数空间过大和数据稀疏等问题，尤其是\(i\)值越大，前\(i-1\)个的组合情况越少，甚至为0。

为了避免上述问题，我们需要马尔科夫假设，即一个词的出现仅与它之前的N个词有关。如果一个词的出现仅依赖于前一个词，那么为Bi-gram的情形（N=2），公式如下：

\[p(S)=p(w_{1}w_{2}...w_{n-1}w_{n})=p(w_{1})p(w_{2}|w_{1})...p(w_{n}|w_{n-1})\]

如果一个词的出现仅依赖于前两个词，那么为Tri-gram的情形（N=3），公式如下：

\[p(S)=p(w_{1}w_{2}...w_{n-1}w_{n})=p(w_{1})p(w_{2}|w_{1})p(w_{3}|w_{2}w_{1})...p(w_{n}|w_{n-1}w_{n-2})\]

在实际我们计算上述等式最后面的值时，可以用频数来代替（这是根据条件概率得到的），比如：

\[p(w_{n}|w_{n-1})=C(w_{n-1}w_{n})/C(w_{n-1})\]

\[p(w_{n}|w_{n-1}w_{n-2})=C(w_{n-2}w_{n-1}w_{n})/C(w_{n-2}w_{n-1})\]

其中，\(C(w_{n-1}w_{n})\)表示\(w_{n-1}w_{n}\)一起在文章中出现的概率，其余类似。

实战篇

根据上面的原理，我们来解决短语的语序问题。

首先，我们需要语料，语料就用人民日报的NER语料，前几行如下：

海钓比赛地点在厦门与金门之间的海域。 这座依山傍水的博物馆由国内一流的设计师主持设计，整个建筑群精美而恢宏。 在发达国家，急救保险十分普及，已成为社会保障体系的重要组成部分。 日俄两国国内政局都充满变数，尽管日俄关系目前是历史最佳时期，但其脆弱性不言自明。 克马尔的女儿让娜今年读五年级，她所在的班上有30多名同学，该班的“家委会”由10名家长组成。

解决短语的语序问题的脚本代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
# author: Jclian91
# place: Pudong Shanghai
# time: 2020/5/18 4:04 下午
from itertools import permutations
from pprint import pprint
from operator import itemgetter

# read corpus data in sentence format
with open("corpus.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    content = [_.strip() for _ in f.readlines()]

# random characters input order
string = "哲学思想"
# string = "景德镇陶瓷"
# string = "突出贡献"
# string = "哈萨克斯坦"
# string = "管理局"
# string = "博物馆"
# string = "北京大学"
# string = "浦东发展银行"
# string = "世界杯决赛"
word_list = set(list(string))
print("模拟输入:", word_list)
candidate_list = list(permutations(word_list, r=len(word_list)))

# check if a character in the corpus
for word in word_list:
    if word not in "".join(content):
        raise Exception("%s不在语料库中！" % word)

# Language Model
word_prob_dict = {}
for candidate in candidate_list:
    candidate = list(candidate)
    prob = "".join(content).count(candidate[0])/len("".join(content))
    # 2-gram
    # prob = Count(W_{i}W_{i-1})/Count(W_{i-1})
    for i in range(1, len(candidate)):
        char_cnt = "".join(content).count(candidate[i-1])
        word_cnt = "".join(content).count("".join(candidate[i-1:i+1]))
        prob *= (word_cnt/char_cnt)
        if prob == 0:
            break

    word_prob_dict["".join(candidate)] = prob

# recognize result
# pprint(word_prob_dict)
print("最终输出结果:")
print(sorted(word_prob_dict.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[0])

输出结果如下：

模拟输入: {'思', '想', '哲', '学'} 最终输出结果: ('哲学思想', 4.851640701745029e-08)

模拟输入: {'陶', '镇', '德', '瓷', '景'} 最终输出结果: ('景德镇陶瓷', 4.402324066467249e-12)

模拟输入: {'贡', '出', '突', '献'} 最终输出结果: ('突出贡献', 4.4461494672771407e-07)

模拟输入: {'坦', '克', '萨', '斯', '哈'} 最终输出结果: ('哈萨克斯坦', 4.65260719191311e-09)

模拟输入: {'理', '局', '管'} 最终输出结果: ('管理局', 4.5911913512038205e-06)

模拟输入: {'馆', '物', '博'} 最终输出结果: ('博物馆', 5.9318486186358995e-06)

模拟输入: {'大', '京', '北', '学'} 最终输出结果: ('北京大学', 3.491890788613219e-06)

模拟输入: {'银', '行', '发', '东', '浦', '展'} 最终输出结果: ('浦东发展银行', 2.8403362134844498e-11)

模拟输入: {'决', '世', '界', '杯', '赛'} 最终输出结果: ('世界杯决赛', 6.28999814981479e-07)

总结

上面的代码只是给出了如何解决短语的语序问题的一个实现思路，实际我们在应用的过程中还需要考虑以下问题：

• 语料大小，本文示例语料较小，只有3万多句话，语料越大，识别的效果一般也越好；

• 短语的长度，一般短语越长，识别的时间也越长，如何优化识别算法，从而使得识别时间更短；

• 平滑处理，本例中不考虑分母为0的情形，实际应用中我们还需要考虑分母为0的情形，此时需要做平滑处理。

  本次分享到此结束，感谢大家的阅读~

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