自然語言處理之序列標注問題

　　序列標注問題是自然語言中最常見的問題，在深度學習火起來之前，常見的序列標注問題的解決方案都是借助於HMM模型，最大熵模型，CRF模型。尤其是CRF，是解決序列標注問題的主流方法。隨着深度學習的發展，RNN在序列標注問題中取得了巨大的成果。而且深度學習中的end-to-end，也讓序列標注問題變得更簡單了。

　　序列標注問題包括自然語言處理中的分詞，詞性標注，命名實體識別，關鍵詞抽取，詞義角色標注等等。我們只要在做序列標注時給定特定的標簽集合，就可以進行序列標注。

　　序列標注問題是NLP中最常見的問題，因為絕大多數NLP問題都可以轉化為序列標注問題，雖然很多NLP任務看上去大不相同，但是如果轉化為序列標注問題后其實面臨的都是同一個問題。所謂“序列標注”，就是說對於一個一維線性輸入序列：

　　　　

　　給線性序列中的每個元素打上標簽集合中的某個標簽：

　　　　

　　所以，其本質上是對線性序列中每個元素根據上下文內容進行分類的問題。一般情況下，對於NLP任務來說，線性序列就是輸入的文本，往往可以把一個漢字看做線性序列的一個元素，而不同任務其標簽集合代表的含義可能不太相同，但是相同的問題都是：如何根據漢字的上下文給漢字打上一個合適的標簽（無論是分詞，還是詞性標注，或者是命名實體識別，道理都是想通的）。

序列標注問題之中文分詞

　　以中文分詞任務來說明序列標注的過程。假設現在輸入句子“跟着TFboys學左手右手一個慢動作”，我們的任務是正確地把這個句子進行分詞。首先，把句子看做是一系列單字組成的線性輸入序列，即：

　　　　

　　序列標注的任務就是給每個漢字打上一個標簽，對於分詞任務來說，我們可以定義標簽集合為（jieba分詞中的標簽集合也是這樣的）：

　　　　

　　其中B代表這個漢字是詞匯的開始字符，M代表這個漢字是詞匯的中間字符，E代表這個漢字是詞匯的結束字符，而S代表單字詞。

　　　　

　　有了這四個標簽就可以對中文進行分詞了。這時你看到了，中文分詞轉換為對漢字的序列標注問題，假設我們已經訓練好了序列標注模型，那么分別給每個漢字打上標簽集合中的某個標簽，這就算是分詞結束了，因為這種形式不方便人來查看，所以可以增加一個后處理步驟，把B開頭，后面跟着M的漢字拼接在一起，直到碰見E標簽為止，這樣就等於分出了一個單詞，而打上S標簽的漢字就可以看做是一個單字詞。於是我們的例子就通過序列標注，被分詞成如下形式：

　　　　

　　在這里我們可以采用雙向LSTM來處理該類問題，雙向會關注上下文的信息。

　　在NLP中最直觀的處理問題的方式就是要把問題轉換為序列標注問題，思考問題的思維方式也就轉換為序列標注思維，這個思維很重要，決定你能否真的處理好NLP問題。

序列標注之命名實體識別（NER）

　　我們再來看看命名實體識別問題中的序列標注，命名實體識別任務是識別句子中出現的實體，通常識別人名、地名、機構名這三類實體。現在的問題是：假設輸入中文句子

　　　　

　　我們要識別出里面包含的人名、地名和機構名。如果以序列標注的角度看這個問題，我們首先得把輸入序列看成一個個漢字組成的線性序列，然后我們要定義標簽集合，標簽集合如下（在這里的標簽用什么代表不重要，重要的是它代表的含義）：　　

　　　　

　　其中，BA代表這個漢字是地址首字，MA代表這個漢字是地址中間字，EA代表這個漢字是地址的尾字；BO代表這個漢字是機構名的首字，MO代表這個漢字是機構名稱的中間字，EO代表這個漢字是機構名的尾字；BP代表這個漢字是人名首字，MP代表這個漢字是人名中間字，EP代表這個漢字是人名尾字，而O代表這個漢字不屬於命名實體。

　　　　

　　有了輸入漢字序列，也有了標簽集合，那么剩下的問題是訓練出一個序列標注ML系統，能夠對每一個漢字進行分類，假設我們已經學好了這個系統，那么就給輸入句子中每個漢字打上標簽集合中的標簽，於是命名實體就被識別出來了，為了便於人查看，增加一個后處理步驟，把人名、地名、機構名都明確標識出來即可。

　　除了上面的分詞和命名實體標注，很多其他的NLP問題同樣可以轉換為序列標注問題，比如詞性標注、CHUNK識別、句法分析、語義角色識別、關鍵詞抽取等。

　　傳統解決序列標注問題的方法包括HMM/MaxEnt/CRF等，很明顯RNN很快會取代CRF的主流地位，成為解決序列標注問題的標准解決方案，那么如果使用RNN來解決各種NLP基礎及應用問題，我們又該如何處理呢，下面我們就歸納一下使用RNN解決序列標注問題的一般優化思路。

　　對於分詞、詞性標注（POS）、命名實體識別（NER）這種前后依賴不會太遠的問題，可以用RNN或者BiRNN處理就可以了。而對於具有長依賴的問題，可以使用LSTM、RLSTM、GRU等來處理。關於GRU和LSTM兩者的性能差不多，不過對於樣本數量較少時，有限考慮使用GRU（模型結構較LSTM更簡單）。此外神經網絡在訓練的過程中容易過擬合，可以在訓練過程中加入Dropout或者L1/L2正則來避免過擬合。

CRF和LSTM在序列標注上的優劣

　　LSTM：像RNN、LSTM、BILSTM這些模型，它們在序列建模上很強大，它們能夠capture長遠的上下文信息，此外還具備神經網絡擬合非線性的能力，這些都是crf無法超越的地方，對於t時刻來說，輸出層y_t受到隱層h_t（包含上下文信息）和輸入層x_t（當前的輸入）的影響，但是y_t和其他時刻的y_{t`</sub>是相互獨立的，感覺像是一種point wise，對當前t時刻來說，我們希望找到一個概率最大的y<sub>t</sub>，但其他時刻的y<sub>t`}對當前y_t沒有影響，如果y_t之間存在較強的依賴關系的話（例如，形容詞后面一般接名詞，存在一定的約束），LSTM無法對這些約束進行建模，LSTM模型的性能將受到限制。

　　CRF：它不像LSTM等模型，能夠考慮長遠的上下文信息，它更多考慮的是整個句子的局部特征的線性加權組合（通過特征模版去掃描整個句子）。關鍵的一點是，CRF的模型為p(y | x, w)，注意這里y和x都是序列，它有點像list wise，優化的是一個序列y = (y₁, y₂, …, y_n)，而不是某個時刻的y_t，即找到一個概率最高的序列y = (y₁, y₂, …, y_n)使得p(y₁, y₂, …, y_n| x, w)最高，它計算的是一種聯合概率，優化的是整個序列（最終目標），而不是將每個時刻的最優拼接起來，在這一點上CRF要優於LSTM。

　　HMM：CRF不管是在實踐還是理論上都要優於HMM，HMM模型的參數主要是“初始的狀態分布”，“狀態之間的概率轉移矩陣”，“狀態到觀測的概率轉移矩陣”，這些信息在CRF中都可以有，例如：在特征模版中考慮h(y₁), f(y_i-1, y_i), g(y_i, x_i)等特征。

　　 CRF與LSTM：從數據規模來說，在數據規模較小時，CRF的試驗效果要略優於BILSTM，當數據規模較大時，BILSTM的效果應該會超過CRF。從場景來說，如果需要識別的任務不需要太依賴長久的信息，此時RNN等模型只會增加額外的復雜度，此時可以考慮類似科大訊飛 FSMN（一種基於窗口考慮上下文信息的“前饋”網絡）。

　　 CNN＋BILSTM＋CRF：這是目前學術界比較流行的做法，BILSTM＋CRF是為了結合以上兩個模型的優點，CNN主要是處理英文的情況，英文單詞是由更細粒度的字母組成，這些字母潛藏着一些特征（例如：前綴后綴特征），通過CNN的卷積操作提取這些特征，在中文中可能並不適用（中文單字無法分解，除非是基於分詞后），這里簡單舉一個例子，例如詞性標注場景，單詞football與basketball被標為名詞的概率較高， 這里后綴ball就是類似這種特征。

 

 參考文章：

　　使用RNN解決NLP中序列標注問題的通用優化思路

　　使用深度學習進行中文自然語言處理之序列標注

　　CRF和LSTM 模型在序列標注上的優劣？