趙紫玉，徐金安，張玉潔，劉江鳴

（北京交通大學(xué) 計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院，北京100044）

1 引言

時(shí)間表達(dá)式是句子中的重要成分，是關(guān)鍵信息的載體。時(shí)間表達(dá)式的抽取和處理是當(dāng)前自然語言處理中的一個(gè)重要研究方向。正確識(shí)別時(shí)間表達(dá)式具有重要的意義。

近年來，時(shí)間表達(dá)式的識(shí)別和規(guī)范化在事件跟蹤，時(shí)間關(guān)系推理，時(shí)序定位等方面的應(yīng)用越來越多，不僅可以提高分詞、句法分析的精度，還可改善機(jī)器翻譯、信息抽取、文本摘要、對(duì)話系統(tǒng)的性能。例如，在機(jī)器翻譯中，可以使譯文更加流暢［1］；在多文檔自動(dòng)摘要中，可以對(duì)文檔信息進(jìn)行時(shí)序排序［2］；在自動(dòng)問答系統(tǒng)中，可以用于回答“多久，何時(shí)”等與時(shí)間相關(guān)的問題。

時(shí)間表達(dá)式識(shí)別與規(guī)范化研究，最早是1995年信息理解會(huì)議（Message Understanding Conference，MUC）把時(shí)間表達(dá)式的識(shí)別作為命名實(shí)體識(shí)別的一個(gè)子任務(wù)。在美國國家技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)局（NIST）于2004年舉辦了第一屆時(shí)間表達(dá)式識(shí)別與歸一化（Time Expression Recognition and Normalization，TERN）的評(píng)測后，ACE2005（Automatic Content Extraction）和 SemEval2007（Semantic Evaluations）也將時(shí)間表達(dá)式評(píng)測納入自己的任務(wù)中。TERN評(píng)測有TER（Time Expression Recognition）和TEN（Time Expression Normalization）兩個(gè)子任務(wù)，前者的任務(wù)是識(shí)別時(shí)間表達(dá)式邊界，而后者是按照Timex2規(guī)范標(biāo)注時(shí)間表達(dá)的屬性值，即進(jìn)行時(shí)序語義標(biāo)注。目前，TERN評(píng)測涉及阿拉伯語、英語和漢語等，對(duì)于韓語、法語和西班牙等語言也有人進(jìn)行初步的探索性研究，但是針對(duì)日語時(shí)間表達(dá)式識(shí)別的評(píng)測工作比較少。

時(shí)間表達(dá)式識(shí)別方法一般可以分為以下兩類。

一類是基于規(guī)則的方法［3］，該類方法一般通過分析短語內(nèi)部的構(gòu)成規(guī)律和短語外部的約束信息來識(shí)別時(shí)間表達(dá)式。香港理工大學(xué)的李文婕［4］等人做了比較具有代表性的嘗試，文章提出建立一些語法規(guī)則和補(bǔ)充限定規(guī)則，通過規(guī)則匹配方式識(shí)別時(shí)間表達(dá)式。傳統(tǒng)方法認(rèn)為時(shí)間表達(dá)式的表現(xiàn)形式比較規(guī)范，傾向于采用規(guī)則的方法來做識(shí)別任務(wù)，但是規(guī)則的撰寫耗時(shí)耗力，對(duì)具體領(lǐng)域的依賴性強(qiáng)，可移植性較差，而且構(gòu)建的規(guī)則往往會(huì)有粒度過粗的缺點(diǎn)。

另一類是基于機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)間序列標(biāo)注方法［5］，該方法主要包括隱馬爾可夫模型，最大熵模型和條件隨機(jī)場模型。D.Ahn［6］和 K.Hacioglu［7］都做了嘗試，他們首先將語料進(jìn)行預(yù)處理，接著有選擇地抽取特征，建立特征向量，通過預(yù)選的分類器（CRF或者SVM）訓(xùn)練模型，然后用訓(xùn)練好的模型標(biāo)注測試語料的時(shí)間表達(dá)式。這類方法最大的特點(diǎn)是可以充分利用已標(biāo)注上下文信息，使得識(shí)別召回率較高，而且無需消耗太多的人力，但是受限于日語時(shí)間表達(dá)式語料規(guī)模的局限性和質(zhì)量，訓(xùn)練語料容易存在數(shù)據(jù)稀疏問題，也無法充分利用時(shí)間表達(dá)式格式相對(duì)規(guī)范的特點(diǎn)，使得基于機(jī)器學(xué)習(xí)的序列標(biāo)注方法難以充分發(fā)揮它的優(yōu)勢。

本文針對(duì)傳統(tǒng)方法的優(yōu)缺點(diǎn)，提出了統(tǒng)計(jì)與規(guī)則相結(jié)合的日語時(shí)間詞識(shí)別方法。該方法不僅可提高時(shí)間表達(dá)式識(shí)別的精準(zhǔn)度和召回率，同時(shí)可提高日語時(shí)間表達(dá)式識(shí)別的泛化能力和領(lǐng)域適應(yīng)能力，從而節(jié)約人工成本。

另外，通過研究日語時(shí)間表達(dá)式的邊界識(shí)別方法，按照Timex2標(biāo)注方案對(duì)時(shí)序表達(dá)式類別的描述，本文將日語時(shí)間表達(dá)式分為七個(gè)類別，并為這七個(gè)類別預(yù)先定義日語時(shí)間詞觸發(fā)詞表等知識(shí)庫，建立人工啟發(fā)式規(guī)則模板，最后提出基于知識(shí)庫強(qiáng)化的規(guī)則集和統(tǒng)計(jì)模型相結(jié)合的識(shí)別方法，這樣既有效地利用了上下文信息，又達(dá)到了較高的自動(dòng)化程度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了提出方法的有效性。

本文結(jié)構(gòu)安排如下：第2節(jié)論述日語時(shí)間表達(dá)式類型的基本概念及問題分析；第3節(jié)介紹日語時(shí)間表達(dá)式識(shí)別系統(tǒng)結(jié)構(gòu)以及我們提出的基于知識(shí)庫強(qiáng)化獲取規(guī)則集和規(guī)則與統(tǒng)計(jì)相結(jié)合的識(shí)別方法的主要思想；第4節(jié)闡述系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)，相關(guān)的評(píng)測方法和評(píng)測結(jié)果，并進(jìn)行結(jié)果分析；最后，總結(jié)全文并提出未來工作。

2 基本概念及問題分析

2.1 時(shí)間表達(dá)式

時(shí)間是頻繁使用的詞類，日語和漢語在時(shí)間的使用上有很多相同和相似之處。參照Timex2中關(guān)于中文時(shí)間表達(dá)式的描述，本文將日語時(shí)間表達(dá)式定義為由一個(gè)或多個(gè)時(shí)間基類組成的時(shí)間短語，即時(shí)間表達(dá)式為時(shí)間基類的序列，例如，“平成14年6月1日”此時(shí)間表達(dá)式由2個(gè)時(shí)間基類集合而成：“平成14年”、“6月1日”?！皶r(shí)間基類”，即基本時(shí)間類型，本文提出7種基本時(shí)間類型，是構(gòu)成時(shí)間表達(dá)式的最小組成類型。由此可定義日語時(shí)間表達(dá)式為式（1）所示。

其中，Te為一個(gè)時(shí)間表達(dá)式，它是m元組；其中t1，t2，...，ti，...，tm是 m 個(gè)獨(dú)立的時(shí)間基類。

2.2 時(shí)間基類

本文參照Timex2標(biāo)注方案對(duì)時(shí)間表達(dá)式類別給出的描述，將日語時(shí)間表達(dá)式分為絕對(duì)時(shí)間（Absolute Time），相對(duì)時(shí)間（Relative Time），段時(shí)間（Duration），集合時(shí)間（Set－denoting Time），事件觸發(fā) 時(shí) 間 （Event－anchored Time），文 化 相 關(guān) 時(shí) 間（Culturally－determined Time），不特定時(shí)間（Fuzzy Time）七類時(shí)間基類。具體描述說明如表1所示。

2.3 日語時(shí)間表達(dá)式知識(shí)庫

知識(shí)庫是關(guān)于某一項(xiàng)領(lǐng)域的陳述性知識(shí)、過程性知識(shí)和策略性知識(shí)的集合［8］。在該集合中各類知識(shí)通過一定的表示方法表示，并建立相互之間的聯(lián)系。它與數(shù)據(jù)庫的區(qū)別就是知識(shí)庫中不但包含了大量的簡單事實(shí)，還包含了規(guī)則、過程型知識(shí)和策略性知識(shí)。從存儲(chǔ)知識(shí)的角度來看，知識(shí)庫以描述型方法來存儲(chǔ)和管理知識(shí)。

表1 時(shí)間基類

相比Part－Of－Speech （POS），大部分的知識(shí)庫系統(tǒng)更多的是依賴于淺層句法分析技術(shù)，應(yīng)用正則表達(dá)式或語言模式，以及適當(dāng)檢查名稱列表。這些系統(tǒng)中有一些處理分析深層語義，這種方法已被證明性能杰出［9］。

這里我們總結(jié)的知識(shí)庫包括，日語時(shí)間觸發(fā)詞知識(shí)庫、日語時(shí)間表達(dá)式邊界知識(shí)庫、日語時(shí)間表達(dá)式規(guī)則關(guān)鍵詞知識(shí)庫，日語月份的多種表示法知識(shí)庫、以及基于日語維基百科的知識(shí)庫，如表2至表6所示。

表2 日語時(shí)間觸發(fā)詞知識(shí)庫

表3 日語時(shí)間表達(dá)式邊界知識(shí)庫

表4 日語時(shí)間表達(dá)式規(guī)則關(guān)鍵詞知識(shí)庫

表5 日語月份的多種表示法知識(shí)庫

表6 基于日語維基百科的知識(shí)庫

2.4 問題分析

通過對(duì)大量日語語料分析，在日語時(shí)間表達(dá)式識(shí)別研究過程中，發(fā)現(xiàn)時(shí)間表達(dá)式的多樣性問題及若干歧義現(xiàn)象。

1.一般日語時(shí)間表達(dá)式中會(huì)包含標(biāo)識(shí)時(shí)間表達(dá)式出現(xiàn)的觸發(fā)詞［10］，但是也存在不包含觸發(fā)詞的時(shí)間表達(dá)式；而且并非所有包含觸發(fā)詞的表達(dá)式都是時(shí)間，例如，“日中経済協(xié)會(huì)理事長”中的“日中”是相對(duì)時(shí)間的觸發(fā)詞，結(jié)合上下文可以看出此處的“日中”并不是時(shí)間表達(dá)式。因此單純的基于觸發(fā)詞的規(guī)則方法不能準(zhǔn)確地識(shí)別時(shí)間表達(dá)式。

2.時(shí)間表達(dá)式由多個(gè)獨(dú)立性較強(qiáng)的時(shí)間基類單元組成，時(shí)間基類為時(shí)間概念詞。據(jù)統(tǒng)計(jì)［11］，近49%的時(shí)間表達(dá)式為一個(gè)獨(dú)立的時(shí)間單元，例如，“先月”、“昨日”等；26%的表達(dá)式由兩個(gè)時(shí)間單元構(gòu)成，如“去年六月”是由“去年”和“六月”兩個(gè)時(shí)間單元組成；21%的時(shí)間表達(dá)式為3個(gè)時(shí)間單元；2.3%的為4個(gè)時(shí)間單元；1.7%為5個(gè)以上的時(shí)間單元組成。另外，某些完整時(shí)間表達(dá)式中包含非時(shí)間概念詞的時(shí)間單元，如“九時(shí)三分前”中的方位詞“前”，由于其與時(shí)間概念詞結(jié)合起來可表達(dá)完整的時(shí)間意義，因此這類非時(shí)間概念詞也需要準(zhǔn)確識(shí)別。

鑒于時(shí)間表達(dá)式的上述特點(diǎn)和難點(diǎn)，不能僅通過時(shí)間觸發(fā)詞等詞形信息來制定規(guī)則，還應(yīng)該結(jié)合知識(shí)庫來強(qiáng)化規(guī)則集，并結(jié)合統(tǒng)計(jì)模型，提高識(shí)別準(zhǔn)確率。因此，本文針對(duì)時(shí)間表達(dá)式的內(nèi)部組成結(jié)構(gòu)和時(shí)間基類單元的相對(duì)獨(dú)立性，提出并構(gòu)建基于知識(shí)庫強(qiáng)化規(guī)則集和統(tǒng)計(jì)模型相結(jié)合的時(shí)間表達(dá)式識(shí)別系統(tǒng)。

3 規(guī)則與統(tǒng)計(jì)相結(jié)合的日語時(shí)間表達(dá)式識(shí)別

3.1 日語時(shí)間表達(dá)式識(shí)別系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

本文提出基于知識(shí)庫強(qiáng)化獲取規(guī)則集，以及規(guī)則集與統(tǒng)計(jì)模型相結(jié)合的識(shí)別方法。首先通過初始構(gòu)建的日語時(shí)間表達(dá)式知識(shí)庫強(qiáng)化獲取規(guī)則集，訓(xùn)練統(tǒng)計(jì)模型；其次分別基于規(guī)則和統(tǒng)計(jì)兩種方法進(jìn)行日語時(shí)間表達(dá)式識(shí)別，并整合二者的識(shí)別結(jié)果；基于錯(cuò)誤驅(qū)動(dòng)學(xué)習(xí)算法［12］的思想，根據(jù)整合后的識(shí)別結(jié)果，學(xué)習(xí)初始構(gòu)建的知識(shí)庫與識(shí)別結(jié)果的差異來校正知識(shí)庫及規(guī)則，其本身體現(xiàn)了重構(gòu)知識(shí)庫的觸發(fā)環(huán)境。圖1為本文提出的日語時(shí)間表達(dá)式識(shí)別系統(tǒng)流程圖。

圖1 日語時(shí)間表達(dá)式識(shí)別系統(tǒng)流程圖

3.2 基于條件隨機(jī)場的日語時(shí)間表達(dá)式識(shí)別

時(shí)間表達(dá)式識(shí)別可以定義成序列的標(biāo)記問題，即判斷觀察詞是否屬于預(yù)先定義的特征集合。目前，常用的序列標(biāo)注模型主要有隱馬爾科夫模型（HMM），最大熵模型（ME）和條件隨機(jī)場模型（CRF）。HMM一個(gè)最大的缺點(diǎn)就是由于其輸出獨(dú)立性假設(shè)，導(dǎo)致其不能考慮上下文的特征，限制了特征的選擇。ME解決了這個(gè)缺點(diǎn)，可以任意選擇特征，但由于其在每一節(jié)點(diǎn)都要進(jìn)行歸一化，所以只能找到局部變量的最優(yōu)值，同時(shí)存在標(biāo)記偏置的問題（LableBias），即凡是訓(xùn)練語料中未出現(xiàn)的情況全部忽略掉。CRF無獨(dú)立性假設(shè)，可以任意選擇特征，并且使用單一的指數(shù)族函數(shù)對(duì)整個(gè)觀測序列的聯(lián)合分布進(jìn)行建模，可以求得全局最優(yōu)解。因此，本文選用條件隨機(jī)場進(jìn)行時(shí)間表達(dá)式識(shí)別。

條件隨機(jī)場（Conditional Random Field，CRF）是一種基于統(tǒng)計(jì)的序列標(biāo)記識(shí)別模型，它由John Lafferty等［13］在2001年首次提出，模型的主要思想來源于最大熵模型。它是一種在給定輸入節(jié)點(diǎn)（觀察值）條件下，計(jì)算輸出節(jié)點(diǎn)（標(biāo)記）的條件概率的無向圖模型，目標(biāo)是在給定需要標(biāo)記的觀察序列條件下，使標(biāo)記序列的聯(lián)合概率達(dá)到全局最優(yōu)。條件隨機(jī)場模型（CRF）具有表達(dá)字串長距離依賴性和交疊性的能力，能較好地學(xué)習(xí)新的領(lǐng)域知識(shí)［14］，所以采用CRF模型來識(shí)別日語時(shí)間表達(dá)式。條件隨機(jī)場定義如下：

其中，tk（yi－1，yi，x，i）為轉(zhuǎn)移函數(shù)，表示觀察序列和標(biāo)記序列i－1和i時(shí)刻的特征；Sk（yi，x，i）為狀態(tài)函數(shù)，表示觀察序列和標(biāo)記序列在i時(shí)刻的特征；Z（X）為歸一化因子；λ和u為訓(xùn)練所得參數(shù)。

CRF統(tǒng)計(jì)模型將日語時(shí)間表達(dá)式識(shí)別看作一個(gè)序列標(biāo)注過程，觀察值為所有分析狀態(tài)的集合（日語字符集合），基于由字構(gòu)詞的理念，利用詞位信息來標(biāo)記時(shí)間詞，標(biāo)記則是表示時(shí)間表達(dá)式“開始”，“中間”，“結(jié)尾”和“非／其他”位置的四種位置標(biāo)簽集合｛B，I，E，O｝，而對(duì)于不同種類的時(shí)間表達(dá)式，即本文提出的絕對(duì)時(shí)間、相對(duì)時(shí)間、段時(shí)間、集合時(shí)間、事件觸發(fā)時(shí)間、文化相關(guān)時(shí)間及不特定時(shí)間，分別用Absolute、Relative、Duration、Set、EventAnchored、CultureRelated及Fuzzy標(biāo)識(shí)，因此，時(shí)間表達(dá)式的識(shí)別過程即為字符在字串中的特征標(biāo)記的過程。根據(jù)BIEO分類標(biāo)記，本系統(tǒng)中的分類標(biāo)注集說明如表7所示，表8為時(shí)間表達(dá)式的標(biāo)注形式說明。

表7 四詞位分類標(biāo)注集

說明：時(shí)間基類是指Absolute、Relative、Duration、Set、EventAnchored、CultureRelated、Fuzzy

表8 時(shí)間表達(dá)式標(biāo)注形式

3.2.1 特征模板與特征

特征模板的設(shè)置對(duì)時(shí)間表達(dá)式的標(biāo)注識(shí)別的好壞起到關(guān)鍵的作用，本文利用上下文信息，從訓(xùn)練語料中獲得字符特征，主要采用當(dāng)前字和其前后兩個(gè)字符及其詞性信息作為特征。具體的特征模板的設(shè)置如表9所示，其中C代表當(dāng)前字，S代表詞性。

表9 特征模板

本文分析和研究日語時(shí)間表達(dá)式內(nèi)部結(jié)構(gòu)和上下文環(huán)境對(duì)其的影響程度，使用詞形與日語形態(tài)素信息作為特征（表10）。

表10 詞法、句法特征

3.2.2 識(shí)別算法

本文使用了CRFs開源的工具包CRF＋＋［15］，該工具包的具體使用方法參考文獻(xiàn)［16］?；贑RF統(tǒng)計(jì)模型識(shí)別算法流程如圖2所示。

具體識(shí)別算法如下：

1.語料預(yù)處理

圖2 基于條件隨機(jī)場的日語時(shí)間表達(dá)式識(shí)別

對(duì)XML格式的日語維基語料進(jìn)行解析清洗，去掉不需要的標(biāo)簽，保留完整的文本，去停詞，同時(shí)對(duì)數(shù)字、百分號(hào)、貨幣等特殊實(shí)體進(jìn)行整合。

2.特征抽取

將對(duì)預(yù)處理后的觀察序列進(jìn)行特征抽取，上文詳細(xì)介紹了CRF模型所使用的全部特征。

3.模型訓(xùn)練

使用開源的CRF工具［15］完成參數(shù)訓(xùn)練過程。

4.時(shí)間表達(dá)式識(shí)別

識(shí)別過程即解碼過程。在測試語料上使用已經(jīng)訓(xùn)練好的CRF模型識(shí)別日語時(shí)間表達(dá)式。

5.錯(cuò)誤驅(qū)動(dòng)學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)擴(kuò)展重構(gòu)知識(shí)庫

根據(jù)識(shí)別結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)的差異，校正知識(shí)庫。

3.3 基于知識(shí)庫強(qiáng)化規(guī)則集的日語時(shí)間表達(dá)式識(shí)別

本文采用的規(guī)則集由自定義的人工啟發(fā)式規(guī)則模板結(jié)合日語時(shí)間表達(dá)式知識(shí)庫自動(dòng)生成。

3.3.1 人工啟發(fā)式規(guī)則模板

文獻(xiàn)［17］指出日漢兩語完全相同的語言項(xiàng)并不多，僅占8.6%，完全不同的也不多，占21.9%。說明日漢時(shí)間詞的相似程度較高。我們根據(jù)自己的日漢時(shí)間詞研究經(jīng)驗(yàn)構(gòu)建一部分啟發(fā)式規(guī)則，作為人工啟發(fā)式規(guī)則模板。

根據(jù)我們對(duì)TERN任務(wù)的歸納，參照TIMEX2中文標(biāo)注方案，日語時(shí)間表達(dá)式大體分為七種類型（表11）。針對(duì)每個(gè)不同類型，我們各自構(gòu)建了人工啟發(fā)式規(guī)則模板?；谌照Z時(shí)間表達(dá)式知識(shí)庫，通過正則表達(dá)式匹配方式，這些規(guī)則集可以識(shí)別出大部分日語時(shí)間表達(dá)式。

表11 人工啟發(fā)式規(guī)則模版和規(guī)則集示例

3.3.2 識(shí)別算法

本文在人工規(guī)則模版上利用知識(shí)庫信息，生成強(qiáng)化的規(guī)則集。利用正則表達(dá)式匹配方式，以句子為單位識(shí)別時(shí)間表達(dá)式?；阱e(cuò)誤驅(qū)動(dòng)學(xué)習(xí)的思想，根據(jù)識(shí)別結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)的差異，校正知識(shí)庫。

3.4 規(guī)則和統(tǒng)計(jì)融合策略

基于規(guī)則和統(tǒng)計(jì)融合的時(shí)間表達(dá)式識(shí)別模型既可以獲取訓(xùn)練語料的知識(shí)，又可以彌補(bǔ)統(tǒng)計(jì)模型的不足。一方面，基于規(guī)則的方法可以很好地表達(dá)語言的確定性現(xiàn)象，從而克服統(tǒng)計(jì)模型在此方面的缺點(diǎn)；另一方面，統(tǒng)計(jì)模型的泛化能力可以彌補(bǔ)基于規(guī)則方法的領(lǐng)域依賴性強(qiáng)和可移植性差等缺點(diǎn)。二者的結(jié)合可以達(dá)到很好的互補(bǔ)效果。因此，融合模型的建立已成為時(shí)間表達(dá)式識(shí)別過程中的關(guān)鍵問題。本文提出的融合策略為以下3點(diǎn)。

1.以基于規(guī)則的識(shí)別結(jié)果為基礎(chǔ)，觀察未被識(shí)別到的時(shí)間表達(dá)式，通過錯(cuò)誤驅(qū)動(dòng)更新日語時(shí)間表達(dá)式知識(shí)庫，并使用人工啟發(fā)式的方法，對(duì)規(guī)則模版進(jìn)行修正。最后以更新的知識(shí)庫和修正的模版為基礎(chǔ)重構(gòu)規(guī)則集。

由于規(guī)則的泛化能力有限，觀察規(guī)則識(shí)別錯(cuò)誤的時(shí)間表達(dá)式。以此為依據(jù)修正規(guī)則。錯(cuò)誤主要表現(xiàn)在兩個(gè)方面：一方面，規(guī)則識(shí)別錯(cuò)誤。例如，“二日市”等專有地名，利用形態(tài)素分析信息（名詞－固有名詞－地域－一般），加強(qiáng)規(guī)則的限制；另一方面，規(guī)則識(shí)別召回率低。例如，“卒業(yè)後しばらくして（畢業(yè)后一段時(shí)間）”，“から……（從……到）”等，總結(jié)時(shí)間表達(dá)式，提高規(guī)則的表現(xiàn)能力。

2.使用更新的知識(shí)庫和規(guī)則模板處理語料，提高訓(xùn)練語料的質(zhì)量。然后利用統(tǒng)計(jì)模型的泛化能力進(jìn)行時(shí)間表達(dá)式的識(shí)別。

3.在規(guī)則與統(tǒng)計(jì)結(jié)果整合的過程中，采取貪心策略。最終的時(shí)間表達(dá)式為規(guī)則與統(tǒng)計(jì)同時(shí)覆蓋到的片段的最長序列以及各自所識(shí)別到的時(shí)間表達(dá)式如式（3）所示。

其中，maxleft（R，S）表示規(guī)則結(jié)果與統(tǒng)計(jì)結(jié)果最左邊字符，maxright（R，S）表示規(guī)則結(jié)果與統(tǒng)計(jì)結(jié)果最右邊字符，sequence（i：j）函數(shù)表示從字符i到字符j的連續(xù)字符串。

綜上所述，本文提出的融合方法包括：一方面，系統(tǒng)采用錯(cuò)誤驅(qū)動(dòng)人工啟發(fā)式的方法，利用知識(shí)庫強(qiáng)化規(guī)則集，并融合統(tǒng)計(jì)模型泛化能力，識(shí)別時(shí)間表達(dá)式；另一方面，系統(tǒng)采用貪心策略，整合規(guī)則和統(tǒng)計(jì)的識(shí)別結(jié)果。因此，本文提出的規(guī)則和統(tǒng)計(jì)結(jié)合的日語時(shí)間表達(dá)式識(shí)別框架及方法，分別利用規(guī)則與統(tǒng)計(jì)的優(yōu)點(diǎn)，旨在提高時(shí)間表達(dá)式識(shí)別系統(tǒng)性能。

4 實(shí)驗(yàn)及分析

4.1 實(shí)驗(yàn)語料

本文實(shí)驗(yàn)語料采用具有實(shí)時(shí)性的日語維基資源庫。將該語料經(jīng)過去標(biāo)簽、篇章分割、去不含時(shí)間詞句子、標(biāo)注時(shí)間表達(dá)式等預(yù)處理后，隨機(jī)分為測試語料以及訓(xùn)練語料兩部分，具體語料信息如表12所示。

表12 實(shí)驗(yàn)語料信息

4.2評(píng)測方法

本文使用PRF評(píng)測指標(biāo)：識(shí)別的準(zhǔn)確率（P）、召回率（R）和F1值，和覆蓋度（Coverage）計(jì)算公式分別為：

在綜合評(píng)測系統(tǒng)性能時(shí)，P和R都要同時(shí)考慮，但同時(shí)比較P和R兩個(gè)值，很難做到準(zhǔn)確分析結(jié)果優(yōu)劣，因此通常采用F值對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)測。β是準(zhǔn)確率P和召回率R的相對(duì)權(quán)重，在本文中二者同等重要，因此β取值為1。

本文提出使用覆蓋度（Coverage）指標(biāo)評(píng)測系統(tǒng)正確識(shí)別的時(shí)間表達(dá)式覆蓋7類時(shí)間單元的程度，其計(jì)算公式如式（7）所示：

4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

由于目前幾乎沒有中英論文做日語時(shí)間表達(dá)式識(shí)別的研究工作，故很難進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn)。本文對(duì)時(shí)間表達(dá)式識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行多次實(shí)驗(yàn)，比較基于規(guī)則方法和基于統(tǒng)計(jì)方法的識(shí)別結(jié)果的差異。采用不同策略融合規(guī)則和統(tǒng)計(jì)的識(shí)別結(jié)果，使基于規(guī)則與統(tǒng)計(jì)想結(jié)合的日語時(shí)間表達(dá)式識(shí)別系統(tǒng)取得突出的識(shí)別效果。表13為基于規(guī)則，基于統(tǒng)計(jì)以及基于規(guī)則與統(tǒng)計(jì)融合的時(shí)間表達(dá)式識(shí)別結(jié)果。表14為時(shí)間基類識(shí)別的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

從表13可以看出基于規(guī)則與統(tǒng)計(jì)融合的識(shí)別方法優(yōu)于單獨(dú)使用規(guī)則或統(tǒng)計(jì)的方法，主要體現(xiàn)在召回率上；然而準(zhǔn)確率有細(xì)微的降低，主要原因是融合算法目前按照時(shí)間表達(dá)式的字表面特征進(jìn)行融合，還有很大的優(yōu)化空間，此外，規(guī)則的不完備性可帶來的噪聲和語料自身的噪音也很難避免。表14說明基于規(guī)則的方法在有明顯格式的時(shí)間基類（集合時(shí)間和文化相關(guān)時(shí)間）上表現(xiàn)較好，例如，“期間”，“平成年間”和“國際労働者の日”。但是，基于規(guī)則的方法在相對(duì)格式復(fù)雜的時(shí)間識(shí)別上效果較差，特別是相對(duì)時(shí)間。一方面，相對(duì)時(shí)間識(shí)別規(guī)則中的邊界詞難以確定，本文暫使用日語的格助詞及標(biāo)點(diǎn)符號(hào)作為邊界詞；另一方面，統(tǒng)計(jì)模型識(shí)別的方法能夠通過統(tǒng)計(jì)特征識(shí)別邊界。因此基于統(tǒng)計(jì)的方法在相對(duì)時(shí)間基上的識(shí)別更為突出。

表13 時(shí)間表達(dá)式識(shí)別結(jié)果

表14 時(shí)間基類識(shí)別結(jié)果（Coverage）

本文分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果得出以下結(jié)論，無論是基于規(guī)則還是統(tǒng)計(jì)的方法在不特定時(shí)間上的識(shí)別效果尤其差，其中原因包括：

1.相對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)稀少且難以保證其準(zhǔn)確性。

2.存在嚴(yán)重的詞義歧義問題，例如，“雨水”、“小雪”和“大雪”等，不僅作為二十四節(jié)氣，且更為普遍地作為天氣的自然現(xiàn)象詞匯，其上下文信息極為類似。

綜上所述，利用統(tǒng)計(jì)與規(guī)則的融合策略，彌補(bǔ)各自方法的不足。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示基于規(guī)則的方法和基于統(tǒng)計(jì)模型的方法，能夠有效地識(shí)別日語時(shí)間表達(dá)式，并且基于規(guī)則與統(tǒng)計(jì)相結(jié)合的方法能夠提高日語時(shí)間表達(dá)式的識(shí)別效果。

5 總結(jié)及未來的工作

本文提出一種知識(shí)庫增強(qiáng)的基于規(guī)則和統(tǒng)計(jì)分析識(shí)別日語時(shí)間表達(dá)式的新方法，實(shí)現(xiàn)在訓(xùn)練語料規(guī)模匱乏的條件下，盡可能減少人工參與，使得系統(tǒng)在擁有較好的模型學(xué)習(xí)能力的同時(shí)高質(zhì)量識(shí)別日語時(shí)間表達(dá)式，這是本方法的優(yōu)點(diǎn)之一；但也會(huì)引起一些識(shí)別歧義問題，識(shí)別只包含一個(gè)詞或知識(shí)庫特征不明顯的時(shí)間表達(dá)式帶來的識(shí)別歧義問題更為突出，采用知識(shí)庫增強(qiáng)規(guī)則集解決歧義問題又是本文的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)。另外，可以進(jìn)一步優(yōu)化擴(kuò)展重構(gòu)知識(shí)庫。實(shí)驗(yàn)證明這種方法可行。

今后，我們將在更多的日語數(shù)據(jù)集和領(lǐng)域上做日語時(shí)間表達(dá)式識(shí)別實(shí)驗(yàn)，并與日語論文中有關(guān)日語時(shí)間表達(dá)式識(shí)別的最好算法和識(shí)別結(jié)果作比較，進(jìn)一步提高本文算法的泛化能力，使之適應(yīng)更廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域；同時(shí)，嘗試更多有效的特征，提高統(tǒng)計(jì)模型的識(shí)別精度，特別針對(duì)不特定時(shí)間，使用深層語義特征提高識(shí)別效果；以及嘗試運(yùn)用錯(cuò)誤驅(qū)動(dòng)思想的規(guī)則篩選策略，達(dá)到自動(dòng)學(xué)習(xí)規(guī)則，減少人力，提高識(shí)別性能和效率。在此之上，探索日語時(shí)間表達(dá)式如何高效地翻譯成中文時(shí)間表達(dá)式，并應(yīng)用于日中機(jī)器翻譯系統(tǒng)中，旨在于提高日中機(jī)器翻譯效果。

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