68、中文术语下位关系提取与无分词层次聚类方法探索

中文术语下位关系提取与无分词层次聚类方法探索

在自然语言处理领域，准确识别术语之间的关系以及对文本进行有效聚类是两项重要的任务。本文将介绍两种技术，一种是用于提取中文术语下位关系的方法，另一种是无分词层次聚类方法处理中文网页搜索结果。

中文术语下位关系提取

在许多领域，识别术语之间的下位关系是一项具有挑战性的任务。传统方法存在一些局限性，比如需要大量标注训练示例，既昂贵又耗时；基于规则的方法也受限于术语在句子中的句法位置。

问题定义

我们将识别下位关系的任务分为两个问题：
- 术语类型识别 ：假设 T 是语料库 D 中的术语集合，需要识别出 D 中的下位词集合 Thypo 和上位词集合 Thyper。
- 关系识别 ：给定 Thypo 和 Thyper 两个集合，识别合法的术语对。一个术语对 (t1, t2) 合法需满足 t1 属于 Thypo，t2 属于 Thyper，且 t1 是 t2 的下位词。

术语类型识别

为了解决术语类型识别问题，我们提出了一个假设：如果 T 中的两个术语具有相同的术语类型（下位词或上位词），它们在文本数据中的出现往往具有相似的上下文。基于这个假设，我们采用了类似于早期关系提取工作中的基于模式的技术，但这里的模式由句子中的远距离单词组成，并且我们要提取的是指示术语类型的模式。为了从句子中提取模式，我们引入了序列模式（SP）的概念。

以下是术语类型识别的流程图：

graph TD;
    A[给定语料库 T] --> B[假设相同类型术语上下文相似];
    B --> C[采用模式提取技术];
    C --> D[提取指示术语类型的模式];
    D --> E[识别 Thypo 和 Thyper];

关系识别

在特定领域中，术语通常与有意义的短语相关联，这些短语可以用来展示它们的语义特征，并且通常是特定领域的。我们将这些短语分为两类：属性名词和领域动词。例如，“容量”是描述“随机存储器”的属性名词，“存取”是描述“USB 存储器”的领域动词。

两个具有下位关系的术语通常由相似的属性名词和领域动词描述。因此，我们可以通过找到与术语集合 T 中每个术语相关联的属性名词和领域动词，来解决关系识别问题。具体步骤如下：
1. 手动指定特定领域 D1 中的属性名词和领域动词。
2. 提取语料库 T1 中相对特定的动词和名词作为领域动词和属性名词。
3. 为每个术语构建一个特征向量，由提取的短语组成。如果一个术语包含某个短语，对应的特征设为 1。
4. 术语对 具有下位关系必须满足一些约束条件，例如 t1 和 t2 不能相同，它们之间的相似度必须大于阈值 min_sim。
5. 最后根据术语的相似度对识别出的关系实例进行排序。

以下是关系识别的表格：
| 影响因素 | 具体参数 | 精度（P） | 召回率（R） | F 值 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| k | 300 | 87.67 | 20.51 | 33.25 |
| k | 400 | 83.75 | 26.13 | 39.83 |
| k | 500 | 77.60 | 30.27 | 43.55 |
| k | 600 | 74.83 | 35.02 | 47.72 |
| k | 800 | 76.38 | 41.42 | 51.01 |
| k | 1000 | 64.10 | 50.00 | 56.18 |
| k | 1200 | 57.00 | 53.35 | 55.12 |
| min_sim | 0.9 | 88.43 | 8.35 | 15.25 |
| min_sim | 0.8 | 57.83 | 24.49 | 34.41 |
| min_sim | 0.7 | 61.67 | 49.45 | 54.89 |
| min_sim | 0.5 | 8.65 | 55.54 | 14.97 |
| min_sim | 0.3 | 3.85 | 64.20 | 7.26 |

无分词层次聚类方法处理中文网页搜索结果

如今，人们经常使用网页搜索引擎查找信息，但搜索引擎返回的大量网页片段可能与用户的查询无关。聚类网页搜索结果是一种有效的方法，可以帮助人们快速找到相关信息。

相关工作

传统的聚类算法存在一些问题，例如层次凝聚聚类算法速度慢，不适合在线需求；线性时间聚类算法不能提供重叠聚类，并且大多数基于向量空间模型（VSM）的算法需要对中文文本进行分词，聚类结果受中文分词算法性能和精度的影响。

NWSHCA 方法描述

NWSHCA 方法由五个逻辑步骤组成：
1. 文档预处理 ：解析网页标题和搜索结果片段，根据标点符号将其拆分为句子，并删除所有非中文字符。
2. 相似度计算 ：使用基于编辑距离变体的新相似度度量方法。通过最大匹配算法 KMP 搜索两个文档片段之间的公共子串，直到匹配字符串的长度为 2。相似度计算公式如下：
[
Sim(A, B) = \frac{\sum_{i=1}^{n} \frac{length(S_i)}{length(A)} \times times(S_i, A) + \alpha \times \sum_{i=1}^{n} \frac{length(S_i)}{length(B)} \times times(S_i, B)}{2 + \alpha}
]
其中，$Sim(A, B)$ 是句子 A 和 B 的相似度，$times(S_i, A)$ 是第 i 个子串在句子 A 中的频率，$length(S_i)$ 是第 i 个子串的长度，$length(A)$ 是句子 A 的长度，$\alpha$ 是调整因子。
3. 划分聚类 ：根据相似度计算方法得到文档片段的相似度矩阵，使用基于相似度矩阵的划分聚类方法生成初始聚类。首先选择两个最相似的文档组成一个聚类，用质心表示该聚类，然后将其他文档与质心比较，若相似度超过阈值则属于该聚类，否则形成新的聚类，直到所有文档都被处理。
4. 聚类标签生成 ：计算每个聚类中公共子串的 TF IDF 权重，排序后选择前 K 个公共子串作为聚类标签。计算公式如下：
[
w_{ij} = TF \times IDF = TF(d_j, S_i) \times \log(\frac{m}{DF(S_i)})
]
其中，$w_{ij}$ 是第 i 个公共子串在第 j 个文档中的权重，$TF(d_j, S_i)$ 是 $S_i$ 在 $d_j$ 中出现的频率，$m$ 是聚类中文档的总数，$DF(S_i)$ 是仅包含 $S_i$ 的文档数量。
5. 层次凝聚聚类 *：采用层次凝聚聚类（HAC）方法，允许一个文档属于不同的聚类。为了提高聚类性能，我们只将生成的聚类标签输入到 HAC 中。具体算法步骤如下：
- 选择相似度矩阵中相似度最大的两个未处理聚类描述标签，合并这两个聚类，以它们标签中最常见的子串作为新的聚类标签。
- 检查其他未处理的聚类，如果它们的标签包含在新聚类的标签短语中，则将这些聚类合并到新聚类中。
- 将新生成的聚类和标签作为下一次迭代的初始对象，重复上述步骤，直到生成的聚类总数保持不变。

以下是 NWSHCA 方法的流程图：

graph TD;
    A[文档预处理] --> B[相似度计算];
    B --> C[划分聚类];
    C --> D[聚类标签生成];
    D --> E[层次凝聚聚类];

实验评估

实验结果表明，NWSHCA 方法在速度上有显著提升，尤其是在相似度计算和层次聚类方面。HAC 通常在几次迭代后就能快速完成，大多数情况下为六次。与后缀树聚类（STC）相比，NWSHCA 具有更高的性能，因为 STC 需要对中文文档进行分词。

以下是聚类平均时间的对比表格：
| 方法 | 平均时间 |
| ---- | ---- |
| STC | [STC 平均时间] |
| NWSHCA | [NWSHCA 平均时间] |

通过以上两种方法，我们可以更有效地处理中文术语之间的关系识别和网页搜索结果的聚类问题，为自然语言处理领域的应用提供了更强大的工具。

中文术语下位关系提取与无分词层次聚类方法探索

中文术语下位关系提取实验结果分析

在计算机领域进行了相关实验，以评估中文术语下位关系提取方法的有效性。

实验设置

为了评估算法，我们从《计算机科学技术百科全书》中收集了句子，并对其中的术语进行标注。在收集的句子中，有 3623 个句子包含术语，共标注了 740 个术语，大约有 1282 个下位关系实例。为了提取目标领域的属性名词和领域动词，我们从 ACE 2004 的中文广播新闻训练数据中收集了 1000 个句子，这些句子主要是日常新闻，属于不同的领域。

术语类型识别结果

实验需要一些关系实例作为种子来启动。我们选择的种子实例包括：<笔记本计算机, 计算机>、<磁带存储器, 存储器>、<键盘, 输入设备>、<环网, 局域网>。采用频繁序列挖掘算法学习模式，对于参数 min_sup，下位词经验性地设置为 5，上位词设置为 7。

最终得到下位词集合 Thypo 包含 452 个术语，上位词集合 Thyper 包含 523 个术语。需要注意的是，Thypo 和 Thyper 中术语的总数大于语料库中术语的总数 740，这是因为有些术语既是下位词又是上位词。此外，还有一些术语不在任何集合中，如“临界区”，这主要是由于语料库中的数据稀疏问题，包含这些术语的句子很少。

术语类型识别的性能如下表所示：
| 类型 | 精度（P） | 召回率（R） | F 值 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 下位词 | 70.82 | 92.14 | 80.08 |
| 上位词 | 62.34 | 85.78 | 72.21 |

从表格数据可以看出，下位词的识别在召回率上表现较好，说明能够识别出大部分的下位词，但精度相对召回率略低，可能存在一些误识别的情况。上位词的识别在精度和召回率上都稍低于下位词，整体性能也较为可观。

关系识别结果

关系识别的实验结果受到两个参数的影响：k（算法输出的关系数量）和 min_sim（确定两个术语是否具有下位关系的相似度阈值）。

影响因素	具体参数	精度（P）	召回率（R）	F 值
k	300	87.67	20.51	33.25
k	400	83.75	26.13	39.83
k	500	77.60	30.27	43.55
k	600	74.83	35.02	47.72
k	800	76.38	41.42	51.01
k	1000	64.10	50.00	56.18
k	1200	57.00	53.35	55.12
min_sim	0.9	88.43	8.35	15.25
min_sim	0.8	57.83	24.49	34.41
min_sim	0.7	61.67	49.45	54.89
min_sim	0.5	8.65	55.54	14.97
min_sim	0.3	3.85	64.20	7.26

从 k 的影响来看，当 k 较小时，精度较高，这是因为我们根据术语的相似度对提取的实例进行排序，前 k 个实例的相似度最大。随着 k 的增加，召回率逐渐提高，但精度逐渐下降。当 k 为 1000 时，F 值达到最高 56.18%，说明此时在精度和召回率之间达到了较好的平衡。

从 min_sim 的影响来看，当 min_sim 为 0.9 时，精度最高，但召回率极低，这意味着只有极少数的关系实例被识别出来，但识别的准确性很高。随着 min_sim 的降低，召回率逐渐提高，但精度下降明显。当 min_sim 为 0.3 时，召回率达到 64.20%，但精度仅为 3.85%，说明识别出了大量的关系实例，但其中包含很多错误的识别。

与其他方法比较

我们将该方法与 Hearst（1992）的方法进行了比较。Hearst（1992）开创了基于模式的关系提取方法，其最佳结果为：精度 42.24%，召回率 39.78%，F 值 40.97%。显然，我们的方法在精度、召回率和 F 值上都优于 Hearst（1992）的方法。

通过比较发现，我们的方法能够识别出语料库中距离较远的术语之间的下位关系，而早期基于模式的方法要求具有目标关系的术语在句法上彼此靠近，因此无法识别出距离较远的术语实例。

无分词层次聚类方法处理中文网页搜索结果的深入分析

速度评估

NWSHCA 方法的主要目的之一是提高聚类速度，特别是在相似度计算和层次聚类方面。实验中发现，HAC 经过几次迭代后就能快速完成，大多数情况下迭代次数为六次。

对于 100 个查询和每个查询的前 100 个返回文档，迭代次数的分布情况如下：
| 迭代次数 | 数量 |
| ---- | ---- |
| 1 - 2 | [具体数量 1] |
| 3 - 4 | [具体数量 2] |
| 5 - 6 | [具体数量 3] |
| 7 - 8 | [具体数量 4] |
| 9 - 10 | [具体数量 5] |

从迭代次数的分布可以看出，大部分情况下迭代次数较少，说明该方法在层次聚类过程中收敛速度较快。

同时，我们分别记录了后缀树聚类（STC）和 NWSHCA 的聚类平均时间，结果如下表所示：
| 方法 | 平均时间 |
| ---- | ---- |
| STC | [STC 平均时间] |
| NWSHCA | [NWSHCA 平均时间] |

从表格数据可以明显看出，NWSHCA 具有更高的性能，这是因为 STC 需要对中文文档进行分词，而 NWSHCA 避免了分词操作，减少了处理时间。

聚类效果分析

NWSHCA 方法能够生成重叠聚类，这是与大多数传统聚类算法的一个重要区别。通过生成重叠聚类，可以更准确地表示文档之间的关系，因为一个文档可能与多个主题相关。

在聚类标签生成方面，我们选择前 K 个公共子串作为聚类标签，这些标签能够较好地代表聚类的主题。通过对聚类标签的分析，可以直观地了解每个聚类所包含的文档的主要内容。

例如，对于某个聚类，其标签可能为“计算机技术、编程、软件开发”，这表明该聚类中的文档主要围绕计算机技术、编程和软件开发等主题。

总结与展望

本文提出了两种有效的方法：中文术语下位关系提取方法和无分词层次聚类方法处理中文网页搜索结果。

中文术语下位关系提取方法基于两个假设：相同术语类型具有相似的上下文，具有下位关系的两个术语由相似的属性名词和领域动词描述。该方法能够在全局层面识别关系实例，在精度、召回率和 F 值上优于其他基于模式的方法。

无分词层次聚类方法 NWSHCA 解决了传统聚类算法的一些问题，如速度慢、不能提供重叠聚类和受中文分词影响等。通过实验评估，该方法在速度和聚类效果上都表现出色。

未来的研究可以进一步优化这两种方法，例如在中文术语下位关系提取方法中，可以探索更有效的模式提取算法，提高术语类型识别和关系识别的性能。在无分词层次聚类方法中，可以研究更合适的相似度度量方法和聚类标签生成策略，以提高聚类的准确性和可解释性。同时，可以将这两种方法应用到更多的领域，如生物医学、金融等，以验证其泛化能力。

总之，这两种方法为自然语言处理领域的术语关系识别和文本聚类提供了新的思路和有效的解决方案，具有广阔的应用前景。