基于编辑树的spaCy词形还原技术

基于编辑树的spaCy词形还原技术

spaCy提供的词形还原器组件用于为词元分配基本形式（词元）。例如，它将句子"The kids bought treats from various stores."还原为基本形式：“the kid buy treat from various store.”。

传统词形还原机制

spaCy词形还原器对大多数语言使用两种机制：

1. 查找表：将变形映射到其词元
2. 规则集：以特定约束方式将词元改写为其词元形式

编辑树算法

编辑树是一种递归数据结构，包含两种节点类型：

• 内部节点：将字符串分割为前缀、中缀和后缀三部分
• 叶节点：检查输入字符串是否匹配特定模式

该算法通过以下步骤构建规则：

1. 寻找变形形式和词元的最长公共子串
2. 将变形形式和词元分割为前缀、LCS和后缀三部分
3. 确定从前缀和后缀到词元所需的变化

预测编辑树

将选择正确编辑树的任务视为分类任务：

• 每个编辑树被视为一个类别
• 使用Softmax层计算特定词元的概率分布
• 应用最可能的编辑树进行词形还原

性能表现

实验数据显示，编辑树词形还原器在多语言测试中准确率普遍超过95%：

语言	向量	传统准确率	编辑树准确率
德语	de_core_news_lg	0.70	0.97
西班牙语	es_core_news_lg	0.98	0.99
意大利语	it_core_news_lg	0.86	0.97

使用方法

1. 安装实验包：

pip install spacy-experimental==0.4.0

2. 基础配置：

[components.experimental_edit_tree_lemmatizer]
factory = "experimental_edit_tree_lemmatizer"

配置选项

• backoff：词形还原失败时使用的回退属性
• min_tree_freq：训练数据中编辑树的最小频率要求
• top_k：在回退前尝试的最可能树的数量
• overwrite：是否覆盖先前组件设置的词元

示例项目

可通过以下命令获取示例项目：

python -m spacy project clone projects/edit_tree_lemmatizer
cd edit_tree_lemmatizer
pip install spacy-experimental==0.4.0

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