【中文分词系列】 7. 深度学习分词?只需一个词典!
By 苏剑林 | 2017-03-06 | 112831位读者 |这个系列慢慢写到第7篇,基本上也把分词的各种模型理清楚了,除了一些细微的调整(比如最后的分类器换成CRF)外,剩下的就看怎么玩了。基本上来说,要速度,就用基于词典的分词,要较好地解决组合歧义何和新词识别,则用复杂模型,比如之前介绍的LSTM、FCN都可以。但问题是,用深度学习训练分词器,需要标注语料,这费时费力,仅有的公开的几个标注语料,又不可能赶得上时效,比如,几乎没有哪几个公开的分词系统能够正确切分出“扫描二维码,关注微信号”来。
本文就是做了这样的一个实验,仅用一个词典,就完成了一个深度学习分词器的训练,居然效果还不错!这种方案可以称得上是半监督的,甚至是无监督的。
随机组合就可以 #
做法很简单,既然深度学习需要语料,那我就自己生成一批语料。怎么生成?我把词典中的词随机组合就行了。不对不对,随机组合生成的不是自然语言呀?我开始也怀疑这一点,但实验之后发现,这样做出来的效果特别好,甚至有胜于标注语料的结果的现象。
事不宜迟,我们来动手。首先得准备一个带词频的词表,词频是必须的,如果没有词频,则效果会大打折扣。然后写一个函数,以正比于词频的概率,随机挑选词表中的词语,组合成“句子”。
import numpy as np
import pandas as pd
class Random_Choice:
def __init__(self, elements, weights):
d = pd.DataFrame(zip(elements, weights))
self.elements, self.weights = [], []
for i,j in d.groupby(1):
self.weights.append(len(j)*i)
self.elements.append(tuple(j[0]))
self.weights = np.cumsum(self.weights).astype(np.float64)/sum(self.weights)
def choice(self):
r = np.random.random()
w = self.elements[np.where(self.weights >= r)[0][0]]
return w[np.random.randint(0, len(w))]
注意,这里按了权重(weights)来分组,从而实现了随机抽。随机抽的速度取决于分组的数目,所以,词典的词频最好可以做一些预处理,使得它有“扎堆”的现象,即可以把出现10001,10002,10003次的词语都可以取整为10000,把出现12001,12002,12003,12004次的词语都取整为12000,类似这样的预处理。这步是相当重要的,因为如果有GPU的话,后面模型的训练速度瓶颈就是在这里了。
接着,统计字表,然后写生成器,这些都是很常规的,用的方法还是4tag字标注法,然后添加x标签代表填充标注,不清楚的读者,可以回头阅读LSTM分词的文章:
import pickle
words = pd.read_csv('dict.txt', delimiter='\t', header=None, encoding='utf-8')
words[0] = words[0].apply(unicode)
words = words.set_index(0)[1]
try:
char2id = pickle.load(open('char2id.dic'))
except:
from collections import defaultdict
print u'fail to load old char2id.'
char2id = pd.Series(list(''.join(words.index))).value_counts()
char2id[:] = range(1, len(char2id)+1)
char2id = defaultdict(int, char2id.to_dict())
pickle.dump(char2id, open('char2id.dic', 'w'))
word_size = 128
maxlen = 48
batch_size = 1024
def word2tag(s):
if len(s) == 1:
return 's'
elif len(s) >= 2:
return 'b'+'m'*(len(s)-2)+'e'
tag2id = {'s':[1,0,0,0,0], 'b':[0,1,0,0,0], 'm':[0,0,1,0,0], 'e':[0,0,0,1,0]}
def data_generator():
wc = Random_Choice(words.index, words)
x, y = [], []
while True:
n = np.random.randint(1, 17)
seq = [wc.choice() for i in range(n)]
tag = ''.join([word2tag(i) for i in seq])
seq = [char2id[i] for i in ''.join(seq)]
if len(seq) > maxlen:
continue
else:
seq = seq + [0]*(maxlen-len(seq))
tag = [tag2id[i] for i in tag]
tag = tag + [[0,0,0,0,1]]*(maxlen-len(tag))
x.append(seq)
y.append(tag)
if len(x) == batch_size:
yield np.array(x), np.array(y)
x, y = [], []
还是以前的模型 #
模型的话,用回以前写过的LSTM或者CNN都行,我这里用了LSTM,结果表明LSTM具有很强的记忆能力。
# Keras 2.0 + Tensorflow 1.0 运行通过
from keras.layers import Dense, Embedding, LSTM, TimeDistributed, Input, Bidirectional
from keras.models import Model
sequence = Input(shape=(maxlen,), dtype='int32')
embedded = Embedding(len(char2id)+1, word_size, input_length=maxlen, mask_zero=True)(sequence)
blstm = Bidirectional(LSTM(64, return_sequences=True))(embedded)
output = TimeDistributed(Dense(5, activation='softmax'))(blstm)
model = Model(inputs=sequence, outputs=output)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')
try:
model.load_weights('model.weights')
except:
print u'fail to load old weights.'
for i in range(100):
print i
model.fit_generator(data_generator(), steps_per_epoch=100, epochs=10)
model.save_weights('model.weights')
用我的GTX1060,结合我的词典(50万不同词语),每轮大概要花70s,这里每10轮保存一次模型,而range(100)这个100是随便写的,因为每隔10轮就保存一次,所以读者可以随时看效果中断程序。
关于准确率的问题,要注意的是因为使用了mask_zero=True,所以x标签被忽略了,训练过程但最后显示的训练准确率,又把x标签算进去了,所以最后现实的准确率只能不到0.3,大概就是0.28左右。这不重要的,我们训练完成后,再测试即可。
最后是一个经验:字向量维度越大,对长词的识别效果一般越好。
结合动态规划输出 #
到这里,就结合一下viterbi算法,通过动态规划来输出最后的结果。动态规划能够保证输出最优的结果,但是会降低效率。而直接输出分类器预测的最大结果,也能够得到类似的结果(但理论上有可能出现bbbb这样的标注结果)。这个看情况而定吧,这里毕竟是实验,所以就使用了viterbi,如果真的在生产环境中,为了追求速度,应该不用为好(放弃一点精度,大幅提高速度)。
zy = {'be':0.5,
'bm':0.5,
'eb':0.5,
'es':0.5,
'me':0.5,
'mm':0.5,
'sb':0.5,
'ss':0.5
}
zy = {i:np.log(zy[i]) for i in zy.keys()}
def viterbi(nodes):
paths = {'b':nodes[0]['b'], 's':nodes[0]['s']}
for l in range(1,len(nodes)):
paths_ = paths.copy()
paths = {}
for i in nodes[l].keys():
nows = {}
for j in paths_.keys():
if j[-1]+i in zy.keys():
nows[j+i]= paths_[j]+nodes[l][i]+zy[j[-1]+i]
k = np.argmax(nows.values())
paths[nows.keys()[k]] = nows.values()[k]
return paths.keys()[np.argmax(paths.values())]
def simple_cut(s):
if s:
s = s[:maxlen]
r = model.predict(np.array([[char2id[i] for i in s]+[0]*(maxlen-len(s))]), verbose=False)[0][:len(s)]
r = np.log(r)
nodes = [dict(zip(['s','b','m','e'], i[:4])) for i in r]
t = viterbi(nodes)
words = []
for i in range(len(s)):
if t[i] in ['s', 'b']:
words.append(s[i])
else:
words[-1] += s[i]
return words
else:
return []
import re
not_cuts = re.compile(u'([\da-zA-Z ]+)|[。,、?!\.\?,!“”]')
def cut_word(s):
result = []
j = 0
for i in not_cuts.finditer(s):
result.extend(simple_cut(s[j:i.start()]))
result.append(s[i.start():i.end()])
j = i.end()
result.extend(simple_cut(s[j:]))
return result
这里的代码跟之前一样,基本没怎么改。效率并不是很高,不过都说了,这里是实验,如果有兴趣用到生产环境的朋友,自己想办法优化吧。
来测试一下 #
结合我自己整理的词典,最终的模型在backoff2005的评测集上达到85%左右的准确率(backoff2005提供的score脚本算出的准确率),这个准确率取决于你的词典。
看上去很糟糕?这不重要。首先,我们并没有用它的训练集,纯粹使用词典无监督的训练,这个准确率,已经很让人满意了。其次,准确率看上去低,但实际情况更好,因为这不过是语料的分词标准问题而已,比如
1、评测集的标准答案,将“古老的中华文化”分为“古老/的/中华/文化”,而模型将它分为“古老/的/中华文化”;
2、评测集的标准答案,将“在录入上走向中西文求同的道路”分为“在/录入/上/走/向/中/西文/求/同/的/道路”,而模型将它分为“在/录入/上/走向/中西文/求同/的/道路”;
3、评测集的标准答案,将“更是教育学家关心的问题”分为“更/是/教育学/家/关心/的/问题”,而模型将它分为“更是/教育学家/关心/的/问题”;
这些例子随便扫一下,还能举出很多,这说明backoff2005的标注本身也不是特别标准,我们不用太在意这个准确率,而更应该留意到,我们得到的模型,对新词、长词,有着更好的识别效果,而达到这个效果,只需要一个词典,这比标注数据容易多了,这对于一些特定领域(比如医学、旅游等等)定制分词系统,是非常有效的。
下面再给一些测试例子,这些例子基本比之前有监督训练的结果还要好:
罗斯福 是 第二次世界大战 期间 同盟国 阵营 的 重要 领导人 之一 。 1941 年 珍珠港 事件 发生 后 , 罗斯福 力主 对 日本 宣战 , 并 引进 了 价格 管制 和 配给 。 罗斯福 以 租 借 法案 使 美国 转变 为 “ 民主 国家 的 兵工厂 ” , 使 美国 成为 同盟国 主要 的 军火 供应商 和 融资者 , 也 使得 美国 国内 产业 大幅 扩张 , 实现 充分 就业 。 二战 后期 同盟国 逐渐 扭转 形势 后 , 罗斯福 对 塑造 战后 世界 秩序 发挥 了 关键 作用 , 其 影响力 在 雅尔塔 会议 及 联合国 的 成立 中 尤其 明显 。 后来 , 在 美国 协助 下 , 盟军 击败 德国 、 意大利 和 日本 。
苏剑林 是 科学 空间 的 博主
结婚 的 和 尚未 结婚 的
大肠杆菌 是 人 和 许多 动物 肠道 中 最 主要 且 数量 最 多 的 一种 细菌
九寨沟 国家级 自然保护区 位于 四川省 阿坝藏族羌族自治州 南坪县 境内 , 距离 成都市 400 多 公里 , 是 一条 纵深 40 余公里 的 山沟 谷地
现代 内地 人 , 因 莫高窟 而 知 敦煌 。 敦煌 因 莫高窟 也 在 近代 蜚声 海外 。 但 莫高窟 始 凿 于 四 世纪 , 到 1900 年 才 为 世人 瞩目 , 而 敦煌 早 从 汉武帝 时 , 即 公元前 一百多年 起 , 就 已 是 西北 名城 了
从前 对 巴特农 神庙 怎么 干 , 现在 对 圆明园 也 怎么 干 , 只是 更 彻底 , 更 漂亮 , 以至于 荡然无存 。 我们 所有 大 教堂 的 财宝 加 在 一起 , 也许 还 抵不上 东方 这座 了不起 的 富丽堂皇 的 博物馆 。 那儿 不仅仅 有 艺术 珍品 , 还有 大堆 的 金银 制品 。 丰功伟绩 ! 收获 巨大 ! 两个 胜利者 , 一个 塞满 了 腰包 , 这 是 看得见 的 , 另 一个 装满 了 箱子 。
别忘了,这仅仅是用一个词典做出来的,分出来的不少词,比如尤其是人名,都是词典中没有的。这效果,足可让人满意了吧?
想想为什么 #
回到我们一开始的疑惑,为什么随机组合的文本也能够训练出一个很棒的分词器出来?原因就在于,我们一开始,基于词典的分词,就是做了个假设:句子是由词随机组合起来的。这样,我们分词,就要对字符串进行切分,使得如下概率:
$$p(w_1)p(w_2)\dots p(w_n)$$
最大。最后求解的过程就用到了动态规划。
而这里,我们不外乎也沿用了这种假设——文本是随机组合的——这个假设严格上来说不成立,但一般来说够用了,效果也显示在这里了。可能让人意外的是,这样出来的分词器,居然也能把“结婚的和尚未结婚的”的组合歧义句分出来。其实不难理解,我们随机组合的时候,是按照词频来挑选词语的,这就导致了高频出现更多,低频出现更少,这样经过大量重复操作后,事实上我们是通过LSTM来学习到了动态规划这个过程!
这是很惊人的,这表示,我们可以用LSTM,来学习传统的一些优化算法!更甚地,通过改进RNN用来解决一些传统cs问题,比如凸包,三角剖分,甚至是TSP,最神奇的地方在于这玩意效果竟然还不错,甚至比一些近似算法效果好。(https://www.zhihu.com/question/47563637)注意,诸如TSP之类的问题,是一个NP问题,原则上没有多项式时间的解法,但利用LSTM,甚至我们有可能得到一个线性的有效解法,这对于传统算法领域是多么大的冲击!用神经网络来设计优化算法,最终用优化算法来优化神经网络,实现一个自己优化自己,那才叫智能!
呃~扯远了,总之,效果是唯一标注吧。
已经训练好的模型 #
最后分享一个已经训练好的模型,有Keras的读者可以下载测试:
seg.zip(该权重最新版本的tensorflow+Keras已经不可用,请大家根据上述代码自行训练~)
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苏剑林. (Mar. 06, 2017). 《【中文分词系列】 7. 深度学习分词?只需一个词典! 》[Blog post]. Retrieved from https://kexue.fm/archives/4245
@online{kexuefm-4245,
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author={苏剑林},
year={2017},
month={Mar},
url={\url{https://kexue.fm/archives/4245}},
}
May 14th, 2018
求分享训练语料
同求dict.txt
同求,
直接用结巴的就行
July 28th, 2018
你好,我再python3.6下运行程序,到model.fit_generator(data_generator(), steps_per_epoch=100, epochs=1)报错,data argument can't be an iterator。参数不能被迭代 。挣扎了好久了,盼大神解答,谢谢。
August 1st, 2018
苏老师。看您的回复,在dict.txt中存放每个词和其出现频率。在char2id中存放的是字典还是词典呢?是不是每个词出现频率的排名。如的 1,我 2,中国 3这样的情况呢?弄不明白char2id存放的是字典还是词典?
char2id就是一个映射表,字到id的映射,这个映射没有明确的含义。
应该是字典。每个字和其出现的频次