孫帥強(qiáng)+郜洪奎

摘 要：句子相似度的計(jì)算是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域中的重要研究課題，它在信息檢索、文本挖掘、機(jī)器翻譯等領(lǐng)域占有重要的作用。為提高漢泰雙語(yǔ)新聞主題句相似度計(jì)算的準(zhǔn)確率，本文根據(jù)漢泰雙語(yǔ)新聞主題句的句式特點(diǎn)，提出了一種融合多特征的漢泰雙語(yǔ)新聞主題句相似度計(jì)算方法。在選取詞性、句法成分作為有效特征外，引入句子依存關(guān)系特征，并通過(guò)對(duì)不同的特征加不同的權(quán)重來(lái)調(diào)節(jié)各個(gè)特征對(duì)相似度計(jì)算的貢獻(xiàn)，從而使計(jì)算結(jié)果達(dá)到最優(yōu)。與基于詞典的方法進(jìn)行比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法使得準(zhǔn)確率提高了5.9%。

關(guān)鍵詞：漢泰雙語(yǔ)；新聞主題句；相似度計(jì)算；多特征融合；權(quán)重

融合多特征的漢泰雙語(yǔ)新聞主題句相似度計(jì)算

孫帥強(qiáng) 郜洪奎

摘 要：句子相似度的計(jì)算是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域中的重要研究課題，它在信息檢索、文本挖掘、機(jī)器翻譯等領(lǐng)域占有重要的作用。為提高漢泰雙語(yǔ)新聞主題句相似度計(jì)算的準(zhǔn)確率，本文根據(jù)漢泰雙語(yǔ)新聞主題句的句式特點(diǎn)，提出了一種融合多特征的漢泰雙語(yǔ)新聞主題句相似度計(jì)算方法。在選取詞性、句法成分作為有效特征外，引入句子依存關(guān)系特征，并通過(guò)對(duì)不同的特征加不同的權(quán)重來(lái)調(diào)節(jié)各個(gè)特征對(duì)相似度計(jì)算的貢獻(xiàn)，從而使計(jì)算結(jié)果達(dá)到最優(yōu)。與基于詞典的方法進(jìn)行比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法使得準(zhǔn)確率提高了5.9%。

關(guān)鍵詞：漢泰雙語(yǔ)；新聞主題句；相似度計(jì)算；多特征融合；權(quán)重

0 引言

句子相似度是對(duì)句子間的相似性給出一個(gè)度量，其在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域占有很重要的地位。句子相似度的計(jì)算是信息檢索、機(jī)器翻譯、自動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)以及多文檔文摘等應(yīng)用領(lǐng)域中的關(guān)鍵技術(shù)之一。目前，大多數(shù)的句子相似度研究都僅針對(duì)單語(yǔ)環(huán)境，主要包括基于編輯距離、基于詞和詞序、基于語(yǔ)義依存、基于框架語(yǔ)義分析、基于本體詞典或知網(wǎng)語(yǔ)義以及基于語(yǔ)義單元的句子相似度等計(jì)算方法。雙語(yǔ)環(huán)境下句子間的相似度由于語(yǔ)言之間的轉(zhuǎn)換會(huì)引入更多的噪聲，同時(shí)也需要使用更多的資源，使問(wèn)題更為復(fù)雜。

目前，雙語(yǔ)句子相似度的計(jì)算方法主要有兩種：一種是利用雙語(yǔ)平行語(yǔ)料；另外一種是利用雙語(yǔ)詞典。基于平行語(yǔ)料的方法就是利用大規(guī)模的語(yǔ)料去統(tǒng)計(jì)貢獻(xiàn)的詞對(duì)或者在找出相似的句對(duì)的基礎(chǔ)上作詞語(yǔ)的替換，但是這種方法的準(zhǔn)確性取決于語(yǔ)料庫(kù)的規(guī)模和質(zhì)量；基于詞典的方法就是利用雙語(yǔ)詞典找出句子中互譯的詞對(duì)，雖然沒(méi)有基于平行語(yǔ)料那樣對(duì)大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)的依賴，但是基于詞典的方法會(huì)出現(xiàn)一詞多譯的現(xiàn)象。目前，面向英語(yǔ)、法語(yǔ)、德語(yǔ)、漢語(yǔ)等多種語(yǔ)言的句子相似度研究都得到了快速的發(fā)展，如張貫虹等利用詞典和詞向量空間模型計(jì)算漢蒙句子的相似度。Erdmann等人使用機(jī)器翻譯工具將源文本翻譯成目標(biāo)文本所用的語(yǔ)言然后再使用單語(yǔ)言句子相似度算法計(jì)算英德兩者之間的句子相似度；Smith等人利用漢英之間的翻譯概率詞典，將所含的互譯詞對(duì)的個(gè)數(shù)作為相似性的度量。但關(guān)于漢泰雙語(yǔ)句子相似度的研究目前還不多見(jiàn)。因此，本文結(jié)合漢泰雙語(yǔ)新聞主題句的句式特點(diǎn)，提出了一種基于多特征的漢泰新聞主題句相似度計(jì)算方法。該方法融合了詞性、句法成分和句子依存關(guān)系三個(gè)特征，可以更全面、更準(zhǔn)確地衡量漢泰句子之間的相似度。

1 漢一泰新聞主題句描述

新聞主題句是從新聞的核心事件中抽取得到，且概括了新聞發(fā)生的時(shí)間、地點(diǎn)、參與者等信息，是由中心詞（或者說(shuō)觸發(fā)詞）及其連接起來(lái)的有約束作用的主要組成部分（如參與者、時(shí)間、地點(diǎn)等）構(gòu)成。與一般的句子相比，新聞主題句更關(guān)注的是事件的發(fā)生時(shí)間、地點(diǎn)、人物等要素。所以漢泰雙語(yǔ)新聞主題句相似度的計(jì)算不僅要考慮一般句子相似度計(jì)算，還要考慮加入句子中心詞以及和中心詞有聯(lián)系的事件要素的相似度計(jì)算。

根據(jù)Web新聞特點(diǎn)，新聞主題句的句法比較固定的使用主謂賓的形式，而漢泰兩種語(yǔ)言的主干成分的語(yǔ)序在句式上基本一致。下面的一個(gè)例子是從漢泰雙語(yǔ)新聞中抽出來(lái)的一個(gè)平行的新聞主題句對(duì)，標(biāo)有特殊字體的是句子的主干，相同的特殊字體代表互譯，兩個(gè)句子的主干都符合S+V+B的句式：

中文句子：中國(guó)首架極地固定翼飛機(jī)成功飛越南極最高區(qū)。

泰語(yǔ)句子：

2 基于漢泰新聞主題句不同特征的相似度計(jì)算

通過(guò)對(duì)新聞主題句的深入分析，并結(jié)合漢泰的句式特點(diǎn)，我們提出了一種基于多特征的漢泰新聞主題句相似度計(jì)算方法，選擇詞性、句法成分和句子依存關(guān)系三個(gè)特征，分別計(jì)算他們的相似度?；诙嗵卣鞯男侣勚黝}句相似度計(jì)算方法框架如圖1所示。下面分別對(duì)基于這三個(gè)特征的主題句相似度的計(jì)算方法進(jìn)行具體描述。

2.1 詞性相似度計(jì)算

詞性表示詞所屬的類別，是語(yǔ)言的基本結(jié)構(gòu)。詞性的不同往往引起詞義和作用的不同。如下面兩個(gè)句子：

句子1：中國(guó)召開(kāi)了“兩會(huì)”，為未來(lái)的發(fā)展指明了方向。

句子2：“兩會(huì)”的召開(kāi)，為未來(lái)的發(fā)展指明了方向。

在上述例子中，“召開(kāi)”一詞在兩個(gè)句子中的詞性不一致，句子1中是動(dòng)詞，作謂語(yǔ)；句子2中為名詞，作主語(yǔ)。因此可以看出，詞性的不一樣導(dǎo)致了兩個(gè)詞在句子中所起的作用也不一樣。

新聞的主題句就是對(duì)新聞所報(bào)道的事件的一個(gè)全面的概括，基本上涵蓋了新聞事件的所有要素。所以在漢泰新聞主題句相似度計(jì)算時(shí)，我們更關(guān)注的是句子中所含有的實(shí)體要素和句子的中心詞。所以我們?cè)谟?jì)算漢泰新聞主題句同性相似度的時(shí)候只選擇句子中的表示時(shí)間的詞性（t）、名詞詞性（N）、和動(dòng)詞詞性（V）來(lái)做詞性的相似度。計(jì)算公式如下所示：其中，c_n、c_t、c_v分別表示中文句子分詞后詞性為名詞、時(shí)間詞和動(dòng)詞的數(shù)量；v_n、v_n、v_v。分別表示泰語(yǔ)句子分詞后詞性為名詞、時(shí)間詞和動(dòng)詞的數(shù)量。相似度中除以3是對(duì)詞性的一種平滑。

2.2 句法成分相似度計(jì)算endprint

漢語(yǔ)和泰語(yǔ)都是基于語(yǔ)義的句子，并且在Web新聞中，主題句一般采用比較通用的主謂賓的句式。在這種句式中，漢泰雙語(yǔ)在句法和句子成分方面一致的。所以在相似的漢泰新聞主題句中，句子成分也是有著很大的相似性。根據(jù)這個(gè)特點(diǎn)，我們?cè)谟?jì)算漢泰雙語(yǔ)新聞主題句相似度的時(shí)候，將雙語(yǔ)句子的句子成分考慮在內(nèi)。

經(jīng)過(guò)對(duì)漢泰雙語(yǔ)的新聞主題句的句法分析，我們可以得到雙語(yǔ)句子的各個(gè)句法成分信息。根據(jù)分析，本文選取了主謂、動(dòng)賓、定中、狀中和動(dòng)補(bǔ)這五大類句法成分信息，并且用向量來(lái)表示這五大類句子成分在句子中出現(xiàn)的次數(shù)，叫做句法成分向量。并且用求余弦?jiàn)A角的方法求出兩個(gè)句子的句子成分向量的相似度。

例如：

句子1：世界經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要推動(dòng)力量是中國(guó)。

句子2：（中國(guó)依然是世界經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要推動(dòng)力量）。

對(duì)句子1和2經(jīng)過(guò)句法分析后，可以得到句子1和2成分關(guān)系向量分別為： A1[2，2，2，1，0]，A2[2，2，2，2，0]。句子l和2成分關(guān)系向量的余弦相似度計(jì)算公式如下所示：

帶入向量A₁和A₂，最后得到句子l和句子2的句法成分相似度為0.97。

2.3 句子依存關(guān)系相似度計(jì)算

在句子中，每一個(gè)詞并不是獨(dú)立存在的，它們每一個(gè)的存在都具有語(yǔ)法意義上的作用。所以在句子相似度的計(jì)算過(guò)程中，利用句子中的詞語(yǔ)和他們之間的依存關(guān)系可以更好的去表征兩個(gè)句子之間的相似度?；诖宋覀儗?duì)漢泰雙語(yǔ)的新聞主題句進(jìn)行句法分析，中文句子利用哈工大的LTP平臺(tái)進(jìn)行句法分析‘14]，泰語(yǔ)句子利用昆明理工大學(xué)智能信息處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的句法分析工具。下邊的例子是利用上述的工具分別對(duì)漢泰句子進(jìn)行句法分析，結(jié)果如圖2、圖3所示：

通過(guò)上面對(duì)句子的句法分析我們可以發(fā)現(xiàn)，無(wú)論是漢語(yǔ)句子還是泰語(yǔ)句子，都有一個(gè)在句法中被稱為ROOT的詞語(yǔ)來(lái)串聯(lián)整個(gè)句子，其他的詞語(yǔ)都是圍繞這個(gè)詞來(lái)進(jìn)行修飾描述的，我們稱這個(gè)詞為根項(xiàng)。其他的詞有些和根項(xiàng)直接關(guān)聯(lián)，有些不直接和根項(xiàng)直接關(guān)聯(lián)，我們統(tǒng)稱為非根項(xiàng)。在非根項(xiàng)中我們選擇和根項(xiàng)有主謂、謂賓關(guān)系的詞語(yǔ)作為直接項(xiàng)，再?gòu)氖Ｓ嗟脑~語(yǔ)中選擇實(shí)體詞，即時(shí)間、地點(diǎn)、人物作為非直接項(xiàng)。

下面，采用巴克斯范式（BNF范式）形式化定義漢泰主題句。

主題句：：=<非直接項(xiàng)×直接項(xiàng)><根項(xiàng)>

非直接項(xiàng)：：=<時(shí)間×地點(diǎn)><人物><動(dòng)作>l<時(shí)間><地點(diǎn)><人物>l<時(shí)間><地點(diǎn)×動(dòng)作>l<時(shí)間><人物><動(dòng)作>l<地點(diǎn)><人物><動(dòng)作>l<時(shí)間><地點(diǎn)>l<時(shí)間><人物>l<時(shí)間><動(dòng)作>l<地點(diǎn)><人物>l<地點(diǎn)><動(dòng)作>l<人物><動(dòng)作>l<時(shí)間>l<地點(diǎn)>l<人物>l<動(dòng)作>

直接項(xiàng)：：=<對(duì)象1><對(duì)象2>l<對(duì)象1>1<對(duì)象2>

<時(shí)間>：：=時(shí)間表示格式

<地點(diǎn)>：：=地點(diǎn)表示格式

<人物>：：=人物表示格式

<對(duì)象1>：=可表示為人物或者地點(diǎn)

<對(duì)象2>：=可表示為人物或者地點(diǎn)

直接項(xiàng)和非直接項(xiàng)中的人物、地點(diǎn)等實(shí)體是可以重復(fù)的。利用上述范式表示，例子中的中文句子可以表示成{中國(guó)，南極，飛機(jī)，最高區(qū)，飛越}；泰語(yǔ)句子可以表示成

通過(guò)上述范式表述，將漢泰新聞主題句表述成向量模式，即：

主題句={直接項(xiàng)，非直接項(xiàng)，根項(xiàng)}

轉(zhuǎn)換為數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

其中，o表示人物實(shí)體，f表示時(shí)間實(shí)體，，表示地點(diǎn)實(shí)體，v表示動(dòng)作要素，o₁和o₂表示根項(xiàng)中人物、地點(diǎn)實(shí)體，廠表示非直接項(xiàng)，z表示直接項(xiàng)，r表示根項(xiàng)。

公式（3）給出了漢泰雙語(yǔ)主題句的依存關(guān)系表示模型，下邊就是為每個(gè)維度賦值，我們采用以下策略：

（1）初始化向量：將對(duì)應(yīng)的句子成分映射到公式（3）所示的向量空間模型中，若對(duì)應(yīng)的維度上有實(shí)體我們就將權(quán)值置為1，否則置為0。

（2）調(diào)節(jié)泰語(yǔ)句子權(quán)重：若s_v和s_c，對(duì)應(yīng)維度上的初始權(quán)重不都是1我們不需要調(diào)節(jié)；針對(duì)權(quán)重都是1的維度我們采用相似度方法來(lái)調(diào)節(jié)，對(duì)于時(shí)間要素若是相差一天之內(nèi)我們將泰語(yǔ)句子的權(quán)重置為0.5，若是相差大于一天我們將泰語(yǔ)權(quán)重置為0。具體相似度的計(jì)算方法是借助維基百科中的概念可以表征詞語(yǔ)的特性，用維基百科中的概念作為向量空間，對(duì)詞語(yǔ)進(jìn)行向量表示。

通過(guò)以上兩個(gè)步驟我們可以得到漢泰和泰語(yǔ)句子的依存句法向量，然后利用向量之間的余弦相似度計(jì)算兩個(gè)句子的依存句法相似度，如下式所示：

2.4 漢泰雙語(yǔ)新聞主題句計(jì)算

綜合以上三個(gè)方面的特征，給出如下具有多特征的漢泰雙語(yǔ)新聞主題句相似度的計(jì)算公式如下：

其中，α、β、γ分別是區(qū)分度的權(quán)重，取值都在o到1之間且α+β+γ=l。我們的目標(biāo)函數(shù)是尋找一組可能的參數(shù)組合α，β，γ，在隨后的相似度計(jì)算評(píng)價(jià)函數(shù)中，使準(zhǔn)確率的指標(biāo)值達(dá)到最大。我們?nèi)斯みx取了100對(duì)相似的漢泰新聞主題句，采用遺傳算法求權(quán)重，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)取適當(dāng)?shù)拇鷶?shù)，經(jīng)過(guò)多次迭代選優(yōu)，找jL}{參數(shù)的最佳組合。最后我們?nèi)ˇ?o.15，β=0.35，γ=0.5。

3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集

對(duì)于新聞?wù)Z料的來(lái)源，本文選取了主流的180個(gè)中文門戶網(wǎng)站和20個(gè)論壇，以及125個(gè)不同專題的泰語(yǔ)網(wǎng)站。中文新聞包括人民日?qǐng)?bào)、新華社、門戶網(wǎng)站，泰語(yǔ)網(wǎng)站也以每日新聞、早報(bào)、芭堤雅新聞在線等核心平臺(tái)為主。

本文從爬取到的漢泰新聞?wù)Z料中抽取出2487個(gè)句子，其中有2000個(gè)句子是噪音句子，構(gòu)成噪音集，沒(méi)有類別區(qū)分；另外487個(gè)句子構(gòu)成標(biāo)準(zhǔn)集，它們分屬于軍事、體育和社會(huì)政治三個(gè)大類，各個(gè)大類別中含有157、145、185個(gè)句子。在句子處理過(guò)程中，中文分詞使用中科院的分詞工具ICTCLAS3.0，中文的語(yǔ)法分析利用哈工大的語(yǔ)言技術(shù)平臺(tái)云LTP。泰語(yǔ)的分詞、詞性標(biāo)注均采用昆明理工大學(xué)智能信息處理實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)的工具，實(shí)驗(yàn)時(shí)我們把標(biāo)準(zhǔn)集和噪聲集混到一塊進(jìn)行試驗(yàn)。具體的實(shí)驗(yàn)語(yǔ)料如表1所示：

3.2評(píng)價(jià)指標(biāo)

本文采用準(zhǔn)確率（Precision）來(lái)進(jìn)行評(píng)價(jià)本文方法的性能.

3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比與分析

將本文提出的基于多特征的漢泰新聞主題句相似度計(jì)算方法與基于詞典的雙語(yǔ)句子相似度計(jì)算方法進(jìn)行對(duì)比，對(duì)比試驗(yàn)結(jié)果如表2所示：

實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示兩種方法在體育和軍事這兩個(gè)類別下的準(zhǔn)確率都不及社會(huì)政治，原因是這兩個(gè)類別下的新聞報(bào)道在書(shū)寫方面都沒(méi)有社會(huì)政治類別規(guī)范，尤其是體育類別中經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)各種人名，在分詞過(guò)程中很容易分錯(cuò)；軍事領(lǐng)域中許多的武器介紹，武器名字也會(huì)在分詞的過(guò)程中錯(cuò)誤分掉。

雖然兩個(gè)方法在不同的領(lǐng)域有著不同的問(wèn)題存在，但是還是能看出來(lái)本文提出的基于多特征的漢泰新聞主題句相似度計(jì)算方法在三個(gè)領(lǐng)域中的準(zhǔn)確率都要高于基于詞典的雙語(yǔ)句子相似度計(jì)算方法，平均準(zhǔn)確率更是高于基于詞典的方法。所以說(shuō)本文提出的基于多特征的漢泰新聞主題句相似度計(jì)算方法是可行的。

4 結(jié)語(yǔ)

本文通過(guò)分析漢泰雙語(yǔ)新聞主題句的特點(diǎn)，選取了漢泰新聞主題句的三個(gè)特征，即詞性特征、句子成分特征和句子依存關(guān)系特征，并通過(guò)對(duì)不同的特征加不同的權(quán)值來(lái)調(diào)節(jié)各個(gè)特征對(duì)相似度計(jì)算的貢獻(xiàn)，進(jìn)而提高漢泰新聞主題句的相似度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法是有效可行的.下一步以融合更豐富的語(yǔ)言特征以及語(yǔ)義特征，進(jìn)一步提高漢泰新聞主題句的相似度的準(zhǔn)確率。endprint