諾明花，劉匯丹，吳 健，丁治明

(1. 中國(guó)科學(xué)院 軟件研究所，北京100190；2. 中國(guó)科學(xué)院 研究生院，北京 100049)

1 引言

長(zhǎng)尾真(Nagao,M.)[1]提出：計(jì)算機(jī)輔助翻譯的過(guò)程一般是首先將輸入句子分解為片段，接著把這些片段譯成目標(biāo)語(yǔ)言，最后把這些片段合并成長(zhǎng)句，其中每個(gè)片段采取類比的原則進(jìn)行翻譯。這些片段可以是詞、短語(yǔ)或其他由多個(gè)詞組合而成的語(yǔ)言單位，我們將這些語(yǔ)言單位統(tǒng)稱為多詞單元。多詞單元是單詞的擴(kuò)展，單詞和多詞單元一起構(gòu)成了翻譯的基本單位。在漢藏翻譯過(guò)程中，從翻譯人員的實(shí)踐來(lái)看，僅僅把詞作為翻譯的基本單位并不合適，將多詞單元作為一個(gè)整體來(lái)翻譯更能夠保證譯文的準(zhǔn)確度和流利度，這種整體性的翻譯對(duì)于提高全文翻譯的質(zhì)量是大有好處的。

本文將要構(gòu)建漢藏輔助翻譯系統(tǒng)的多詞單元翻譯詞典，其中每條記錄包含漢語(yǔ)有效多詞單元以及對(duì)應(yīng)的藏文譯文?；陔p語(yǔ)語(yǔ)料庫(kù)進(jìn)行翻譯詞典編纂，國(guó)內(nèi)外很多研究者都做了大量工作[2-3]。在漢藏短語(yǔ)對(duì)抽取方面，國(guó)內(nèi)已經(jīng)有了一些研究。文獻(xiàn)[4]中提出藏文詞串頻率統(tǒng)計(jì)算法(簡(jiǎn)稱TSM)和藏文詞串序列相交算法(簡(jiǎn)稱TIA)兩種方法進(jìn)行漢藏短語(yǔ)對(duì)抽取。TIA算法使用藏文詞序列相交短語(yǔ)譯文獲取模型(Sequence Intersection Based Phrase Translation Extraction Model，SIBPTM)，對(duì)句對(duì)齊雙語(yǔ)語(yǔ)料庫(kù)中包含待翻譯漢語(yǔ)語(yǔ)塊的句對(duì)集合求交集來(lái)抽取譯文。為了提高準(zhǔn)確率，SIBPTM模型以漢藏詞典為輔助資源，并設(shè)定閾值解決部分未登錄現(xiàn)象。由于使用的漢藏雙語(yǔ)詞典覆蓋率較低，未登錄現(xiàn)象較突出，所以，這種方法能夠抽取的短語(yǔ)對(duì)規(guī)模有限。如果用大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)進(jìn)行訓(xùn)練以擴(kuò)大覆蓋率，一定程度上可以彌補(bǔ)召回率低的缺陷，但是漢藏機(jī)器翻譯的研究還處于起步階段，平行語(yǔ)料庫(kù)規(guī)模十分有限。因此，在當(dāng)前形勢(shì)下，相對(duì)而言，準(zhǔn)確率顯得不是特別重要，如何提高召回率是當(dāng)前更需要考慮的問(wèn)題。

本文重點(diǎn)研究如何提高基于漢藏對(duì)齊語(yǔ)料庫(kù)的多詞單元等價(jià)對(duì)抽取方法召回率的問(wèn)題。

2 基于關(guān)聯(lián)度的多詞單元等價(jià)對(duì)獲取模型

本文提出CMWEPM(Collocation Based Multi-Word Equivalence Pair Extraction Model)模型來(lái)抽取漢藏多詞單元等價(jià)對(duì)。與SIBPTM類似，CMWEPM模型同樣分兩步完成翻譯等價(jià)對(duì)的抽取，但是它在獲取有效漢語(yǔ)語(yǔ)塊及確定譯文方法上均與SIBPTM模型不同。

為了識(shí)別漢語(yǔ)多詞單元，本文使用Ying Zhang和Ralf Brown等人[5]提出的關(guān)聯(lián)度(Collocation)度量指標(biāo)。下面簡(jiǎn)要介紹這個(gè)度量指標(biāo)。

2.1 關(guān)聯(lián)度

Collocation可以比較全面地衡量事件關(guān)聯(lián)度，其定義如下：

(1)

其中，VMI是平均互信息；w1,w2是待衡量的兩個(gè)事件，在本文中指單詞的出現(xiàn)。VMI定義如下：

VMI(w1,w2)

(2)

H是一個(gè)詞的平均信息量，是指每個(gè)詞所含的信息量的統(tǒng)計(jì)。N個(gè)離散消息源的平均信息量定義如式(3)，在本文中離散消息源指漢語(yǔ)單詞。

(3)

本文使用的平均互信息VMI值是建立在相鄰兩個(gè)詞共現(xiàn)概率的基礎(chǔ)之上的，但不僅僅是兩個(gè)詞的互信息MI值。可以看出，在VMI的計(jì)算公式中，前兩項(xiàng)分別是兩個(gè)詞同時(shí)出現(xiàn)、同時(shí)不出現(xiàn)的情況，表現(xiàn)了對(duì)兩個(gè)詞共現(xiàn)有貢獻(xiàn)的互信息；后兩項(xiàng)是一個(gè)詞出現(xiàn)而另一個(gè)詞不出現(xiàn)的情況，表現(xiàn)了對(duì)共現(xiàn)有抵消作用的互信息。平均互信息能夠綜合考慮整個(gè)語(yǔ)料庫(kù)的情況，可以全面地衡量?jī)蓚€(gè)詞之間的關(guān)聯(lián)度。

然而，平均互信息值也只是說(shuō)明了兩個(gè)詞共現(xiàn)的趨勢(shì)大小，該值高只能表明w1、w2同時(shí)出現(xiàn)的趨勢(shì)大，可能它們其中一個(gè)或者兩個(gè)都是高頻詞，因此，這兩個(gè)詞出現(xiàn)的頻率應(yīng)該被考慮進(jìn)去。式中分母即是w1、w2的平均信息量，對(duì)平均互信息值起到歸一化的作用。

假設(shè)句子片段包含三個(gè)詞w1,w2,w3.將w1與w2的Collocation值記為x,w2與w3的Collocation值記為y,則BindingDegree(x,y)計(jì)算方法如下：

(4)

在這里，BindingDegree(x,y) 用于衡量多詞單元中詞語(yǔ)的結(jié)合度并確定多詞單元的邊界。以下將BindingDegree(x,y)稱為結(jié)合度，它計(jì)算出的值簡(jiǎn)稱BD值。

2.2 約束多詞單元

CMWEPM模型是基于詞對(duì)齊的，利用關(guān)聯(lián)度和結(jié)合度確定漢語(yǔ)多詞單元邊界后，通過(guò)詞對(duì)齊優(yōu)化結(jié)果選擇漢語(yǔ)多詞單元的譯文。利用 GIZA++獲得詞對(duì)齊矩陣是等價(jià)對(duì)抽取的起點(diǎn)。

Koehn[6]提出了一個(gè)基于詞對(duì)齊的短語(yǔ)翻譯模型。下面先給出短語(yǔ)定義。設(shè):f=f1…fm，e=e1…en分別為源語(yǔ)言和目標(biāo)語(yǔ)言句子，α是兩個(gè)句子上的對(duì)齊，則短語(yǔ)互譯對(duì)是與α一致的，當(dāng)且僅當(dāng)有下列條件成立：

(1) ?j?i′(i′,j′)∈α,i′?{i1,…,im},j∈{j1,…,jn};

(2) ?i?j′(i′,j′)∈α,i∈{i1,…,im},j′?{j1,…,jn};

(3) ?k,l(ik,jl)∈α,1≤k≤m,1≤l≤n。

Koehn抽取方法是嚴(yán)格按照詞對(duì)齊進(jìn)行的，因此本文稱此類多詞單元為嚴(yán)格多詞單元。它要求完全相容，因此抗噪聲能力不強(qiáng)。本文從漢藏多詞單元等價(jià)對(duì)抽取實(shí)際問(wèn)題出發(fā)，采用基于詞匯結(jié)合度約束的抽取策略來(lái)減小錯(cuò)誤詞對(duì)齊結(jié)果造成的精度損失。放寬一致性條件，使得等價(jià)對(duì)中的詞對(duì)齊到多詞單元內(nèi)的某個(gè)詞的同時(shí)可以對(duì)齊到該多詞單元之外，可以避免抽取到不完整的多詞單元等價(jià)對(duì)。只要這個(gè)詞能夠滿足式(5)的對(duì)齊約束條件，避免破壞等價(jià)對(duì)的完整性。

(5)

滿足式(5)的詞串為約束多詞單元，其中，sim(ei,fj)是詞匯結(jié)合度度量函數(shù)，θ是閾值。

3 漢藏多詞單元等價(jià)對(duì)識(shí)別流程

CMWEPM模型構(gòu)建多詞單元詞典中漢語(yǔ)多詞單元自動(dòng)獲取是關(guān)鍵。假設(shè)句子為W1,W2…Wi,Wi+1…Wn, 將W1和W2的Collocation值記為x，若通過(guò)了閾值過(guò)濾，則將這兩個(gè)詞作為一個(gè)多詞單元；計(jì)算W2和W3的Collocation值，記為y，若BindingDegree(x,y) 值通過(guò)了閾值過(guò)濾，則將這三個(gè)詞作為一個(gè)多詞單元，依此類推。

3.1 多詞單元分類與閾值選取

對(duì)于高頻多詞單元和低頻多詞單元設(shè)定同一個(gè)閾值并不合理，本文應(yīng)用四點(diǎn)法則弱化主觀影響且不失多詞單元的全面性，從而降低閾值本身所帶來(lái)的對(duì)精確度的影響，提高準(zhǔn)確度和效率。為了使計(jì)算更有針對(duì)性，本文將多詞單元分為以下四類：(1)短高頻多詞單元； (2)短低頻多詞單元；(3)長(zhǎng)高頻多詞單元； (4)長(zhǎng)低頻多詞單元 。表1給出多詞單元類型趨向與關(guān)聯(lián)度和結(jié)合度對(duì)應(yīng)情況。

表1 多詞單元分類表

設(shè)定四種閾值與多詞單元類型對(duì)應(yīng)，保證閾值的選取對(duì)多詞單元類型具有更好的分辨力。閾值選取以關(guān)聯(lián)度和提取出的多詞單元的長(zhǎng)度作為參考因素，基本上權(quán)衡這兩方面就可以。約定橫坐標(biāo)表示Collocation值，縱坐標(biāo)表示BindingDegree值；本文實(shí)驗(yàn)所使用的短高頻、短低頻、長(zhǎng)高頻和長(zhǎng)低頻對(duì)應(yīng)的一組參考閾值用坐標(biāo)形式表示如下：A(0.38，0.6)，B(0.1，0.6)，C(0.38，0.3)，D(0.1，0.3)；其中Collocation值和BindingDegree值的高值和低值的閾值分別設(shè)定為thresh_col1=0.38、thresh_col2=0.1、thresh_sim1=0.3、thresh_sim2=0.6。需要說(shuō)明的是，這些值都無(wú)須非常精確，只要結(jié)果大體符合以上分類的標(biāo)準(zhǔn)就可以，在后面的處理中還會(huì)有進(jìn)一步的調(diào)整。

3.2 識(shí)別多詞單元等價(jià)對(duì)實(shí)例

本節(jié)舉例說(shuō)明提取多詞單元等價(jià)對(duì)的流程。首先，預(yù)處理雙語(yǔ)語(yǔ)料；得到的漢藏句對(duì)如圖1，分詞后的漢語(yǔ)和藏文句子分別用CS和TS表示，句子中的詞用空格隔開。

第二步，計(jì)算漢語(yǔ)多詞單元。圖2給出CS中相鄰詞的關(guān)聯(lián)度計(jì)算結(jié)果。

圖1 實(shí)例詞對(duì)齊結(jié)果

圖2 例句關(guān)聯(lián)度直方圖

在圖2中，“提高”和“農(nóng)業(yè)”的Collocation值0.043，小于閾值thresh_col1=0.38；因此“提高”和“農(nóng)業(yè)”不是多詞單元?！稗r(nóng)業(yè)”與“機(jī)械化”的Collocation值0.337，大于閾值thresh_col2=0.1；“機(jī)械化”與“水平”的Collocation值0.264，這兩個(gè)關(guān)聯(lián)度的BD(0.264/0.337)=0.783，大于閾值thresh_sim1=0.3；“水平”與“?！钡腃ollocation值0.076，BD(0.076/0.264)=0.288；小于thresh_sim1=0.3；因此“農(nóng)業(yè)”、“機(jī)械化”和“水平”是一個(gè)長(zhǎng)低頻多詞單元。依此類推，“適用”和“農(nóng)機(jī)具”是個(gè)短高頻多詞單元。實(shí)驗(yàn)以三個(gè)詞為長(zhǎng)短多詞單元的界限，根據(jù)多詞單元分類及閾值設(shè)定可以得到用“//”號(hào)分割的漢語(yǔ)句子CS的多詞單元?jiǎng)澐纸Y(jié)果如下。

CS多詞單元?jiǎng)澐郑和茝V //先進(jìn) //適用 農(nóng)機(jī)具 //， //提高 //農(nóng)業(yè) 機(jī)械化 水平//。 //

第三步，應(yīng)用Giza++得到詞對(duì)齊結(jié)果。圖1表示CS與TS詞對(duì)齊信息：1-5 2-4 3-1 4-3 6-12 7-9 8-9 9-11 10-14。

4 實(shí)驗(yàn)

文獻(xiàn)[4]中提出的SIBPTM模型和本文提出的CMWEPM模型抽取漢藏多詞單元等價(jià)對(duì)的流程均先抽取漢語(yǔ)有效語(yǔ)塊，二者的不同之處在于確定漢語(yǔ)語(yǔ)塊邊界及獲取藏語(yǔ)譯文過(guò)程。本文將比較兩個(gè)模型抽取效果，證明本文的CMWEPM模型的有效性。

在實(shí)驗(yàn)中，SIBPTM和CMWEPM兩個(gè)模型從訓(xùn)練語(yǔ)料抽取多詞單元等價(jià)對(duì)之后，采用人工抽樣檢查的方法判斷互譯對(duì)正確與否，實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)確率(P)定義為：

(6)

召回率(R)定義為：

(7)

通常將P和R兩個(gè)指標(biāo)綜合為二者的調(diào)和平均值F-Score來(lái)反映一個(gè)系統(tǒng)的整體性能。F-Score可以有不同的定義公式，通常采用：F=2PR/(P+R) ；本文用此定義。

4.1 語(yǔ)料信息

表2給出實(shí)驗(yàn)所采用的雙語(yǔ)語(yǔ)料庫(kù)，其內(nèi)容主要是漢藏法律法規(guī)和公文報(bào)告等特定領(lǐng)域語(yǔ)料。語(yǔ)料1是訓(xùn)練語(yǔ)料，包括7萬(wàn)余對(duì)已經(jīng)對(duì)齊的雙語(yǔ)句子，長(zhǎng)句占多數(shù)。為了提高詞對(duì)齊準(zhǔn)確度，將雙語(yǔ)詞典追加在語(yǔ)料1上，獲取22萬(wàn)余句對(duì)的語(yǔ)料2，用于詞對(duì)齊。目前只選擇378句對(duì)的語(yǔ)料3用于人工測(cè)試。

表2 語(yǔ)料信息

4.2 漢語(yǔ)多詞單元規(guī)模

SIBPTM模型抽取漢藏多詞單元等價(jià)對(duì)過(guò)程中用N-gram統(tǒng)計(jì)算法計(jì)算出漢語(yǔ)語(yǔ)料中所有2-gram到6-gram多詞單元作為候選漢語(yǔ)連續(xù)串。再根據(jù)文獻(xiàn)[7]中算法，通過(guò)子串歸并刪除同一頻度的子串。

本文嘗試CMWEPM模型應(yīng)用關(guān)聯(lián)度和結(jié)合度計(jì)算漢語(yǔ)多詞單元。兩種模型抽取的多詞單元統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表3。

表3 漢語(yǔ)多詞單元信息

分析語(yǔ)料結(jié)果表明，其中數(shù)據(jù)稀疏問(wèn)題十分突出。SIBPTM模型用n-gram統(tǒng)計(jì)算法抽取漢語(yǔ)多詞單元時(shí)候，為了避免太多的干擾信息，過(guò)濾掉頻次少于8的所有多詞單元，進(jìn)一步過(guò)濾掉左右邊界處包含的停用詞和標(biāo)點(diǎn)符號(hào)后保留包含兩個(gè)或以上詞的多詞單元，因此SIBPTM模型抽取的漢語(yǔ)多詞單元數(shù)量很少，這也是下一步實(shí)驗(yàn)中造成此模型召回率低的主要原因。

4.3 多詞單元抽取

SIBPTM模型中TIA算法在不依賴于額外資源的前提下，對(duì)句對(duì)齊雙語(yǔ)語(yǔ)料庫(kù)中包含待翻譯漢語(yǔ)多詞單元Q的句對(duì)求交集，通過(guò)后處理得到Q的譯文。

本文嘗試CMWEPM模型應(yīng)用關(guān)聯(lián)度和結(jié)合度先獲取源語(yǔ)的多詞單元，再通過(guò)Giza++優(yōu)化詞對(duì)齊結(jié)果采用Koehn方法獲取嚴(yán)格多詞單元互譯對(duì)或應(yīng)用Phi平方系數(shù)方法計(jì)算詞匯結(jié)合度約束條件的約束多詞單元等價(jià)對(duì)。表4給出SIBPTM模型抽取多詞單元互譯對(duì)結(jié)果、CMWEPM模型獲取的嚴(yán)格多詞單元和約束多詞單元等價(jià)對(duì)抽取結(jié)果。

表4 多詞單元抽取結(jié)果

表4結(jié)果表明，CMWEPM模型的召回率比SIBPTM模型有明顯提高。SIBPTM模型算法用雙語(yǔ)詞典作為輔助資源進(jìn)行機(jī)械匹配來(lái)篩選漢藏多詞單元，由于自然語(yǔ)言翻譯的靈活性和雙語(yǔ)詞典的有限性，詞典譯項(xiàng)對(duì)真實(shí)文本的覆蓋率很低，導(dǎo)致召回率過(guò)低。而CMWEPM模型嚴(yán)格多詞單元抽取方法算法簡(jiǎn)單，容易實(shí)現(xiàn)，因?yàn)槭褂昧顺墒斓拈_源詞對(duì)齊工具進(jìn)行漢藏詞對(duì)齊，它抽取的多詞單元準(zhǔn)確率較高。CMWEPM模型不再依賴漢藏詞典，避免了因詞典覆蓋率低帶來(lái)的問(wèn)題，能夠提高召回率。

但同時(shí)，嚴(yán)格多詞單元由于限定條件苛刻會(huì)丟失一些信息，影響召回率；與嚴(yán)格條件的多詞單元結(jié)果相比，約束條件的召回率有所提高，這對(duì)于處理漢藏語(yǔ)料庫(kù)有著十分重要的意義。

5 結(jié)束語(yǔ)

為了提高漢藏多詞單元等價(jià)對(duì)召回率，本文提出了CMWEPM模型。該模型應(yīng)用關(guān)聯(lián)度和結(jié)合度抽取源語(yǔ)言的多詞單元，并定義嚴(yán)格條件和約束條件，抽取出符合條件的多詞單元等價(jià)對(duì)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，新模型在未經(jīng)分析語(yǔ)言特征的前提下，取得了令人滿意的正確率。與SIBPTM模型相比，新模型明顯提高了召回率。這對(duì)于處理漢藏語(yǔ)料庫(kù)有著十分重要的意義。

由于藏文形態(tài)變化豐富，并且漢語(yǔ)、藏語(yǔ)兩種語(yǔ)言差異很大，下一步的工作將考慮加入形態(tài)學(xué)信息來(lái)優(yōu)化詞對(duì)齊的準(zhǔn)確率，抽取出更為合理的漢藏多詞單元等價(jià)對(duì)。為已經(jīng)獲取的等價(jià)對(duì)計(jì)算翻譯概率，用于翻譯解碼也是論文下一步工作之一。

漢藏多詞單元對(duì)抽取研究，理論上需要極大語(yǔ)料支持，實(shí)驗(yàn)所用資源規(guī)模有限，漢藏對(duì)齊語(yǔ)料正在建設(shè)中，因此進(jìn)一步工作中還需在更大資源上驗(yàn)證本文方法的有效性。

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