金天華,姜 姍,于 東，2,趙美倩,劉 璐

(1. 北京語(yǔ)言大學(xué) 信息科學(xué)學(xué)院，北京 100083；2. 北京語(yǔ)言大學(xué) 語(yǔ)言資源高精尖創(chuàng)新中心，北京 100083)

0 引言

文本蘊(yùn)含定義為一對(duì)文本之間的有向推理關(guān)系[1]，其中蘊(yùn)含前件記作P(premise)，蘊(yùn)含后件記作H(hypothesis)。文本蘊(yùn)含識(shí)別(recognizing textual entailment, RTE)是基于語(yǔ)義理解，對(duì)兩個(gè)句子之間的蘊(yùn)含和矛盾關(guān)系做出判斷的任務(wù)。文本蘊(yùn)含作為語(yǔ)義理解的基礎(chǔ)任務(wù)，可以建立起不同文本之間的語(yǔ)義推理關(guān)系網(wǎng)，促進(jìn)關(guān)系識(shí)別、事件抽取、自動(dòng)文摘等任務(wù)的發(fā)展，同時(shí)在問(wèn)答系統(tǒng)、文本挖掘、閱讀理解、信息檢索等應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)揮關(guān)鍵作用。

文本蘊(yùn)含識(shí)別早期的研究工作[2-4]多從詞匯蘊(yùn)含角度出發(fā)，探索近義詞、上下位詞、整體和部分等詞匯關(guān)系在文本蘊(yùn)含識(shí)別中的應(yīng)用。然而單純?cè)~匯蘊(yùn)含并不能完全涵蓋文本蘊(yùn)含的所有范疇。目前對(duì)文本蘊(yùn)含成因的定量研究仍處于初步階段。另一方面，近年來(lái)，隨著SICK[5]、SNLI[6]、MultiNLI[7]等數(shù)據(jù)集的提出，用機(jī)器學(xué)習(xí)方法建立end-to-end模型判斷整句的句法蘊(yùn)含關(guān)系成為研究熱點(diǎn)[8-10]。此類模型可以有效判斷整句級(jí)別的蘊(yùn)含關(guān)系，但無(wú)法確定引起蘊(yùn)含的關(guān)鍵語(yǔ)塊位置，其結(jié)果缺乏可解釋性，因而大大削弱了其應(yīng)用價(jià)值。

針對(duì)第一個(gè)問(wèn)題，本文將蘊(yùn)含成因歸納為詞匯蘊(yùn)含、句法異構(gòu)蘊(yùn)含、常識(shí)和社會(huì)經(jīng)驗(yàn)三種類型。我們翻譯并校對(duì)了SNLI數(shù)據(jù)集中的3 766條蘊(yùn)含句對(duì)數(shù)據(jù)，由人工對(duì)其蘊(yùn)含成因類型進(jìn)行標(biāo)注，其中詞匯蘊(yùn)含僅占31.5%，說(shuō)明詞匯蘊(yùn)含只是蘊(yùn)含的一種類型。常識(shí)和社會(huì)經(jīng)驗(yàn)占比為29.1%，由于常識(shí)的概念模糊，包含的信息粒度大，因而不在本文討論范圍內(nèi)。標(biāo)注結(jié)果中，句法異構(gòu)導(dǎo)致的蘊(yùn)含占比最多，達(dá)到占39.4%，故本文以此為研究對(duì)象。

所謂句法異構(gòu)蘊(yùn)含，是指通過(guò)語(yǔ)言的位移、添加、刪除、替換等手段[11]對(duì)P的形式進(jìn)行有選擇的篩選和強(qiáng)調(diào)，得到H、P和H的句法變化，使得它們?cè)谡Z(yǔ)義上具有蘊(yùn)含關(guān)系，則P和H是句法異構(gòu)蘊(yùn)含。如下文T1、T2的兩組例句就是句法異構(gòu)蘊(yùn)含。

值得一提的是，句法異構(gòu)蘊(yùn)含與復(fù)述有本質(zhì)區(qū)別。句法異構(gòu)蘊(yùn)含不追求語(yǔ)義信息的完整性和一致性。分析發(fā)現(xiàn)，句法異構(gòu)蘊(yùn)含會(huì)保留或概括P中需要強(qiáng)調(diào)的、不可省略的部分，而刪除不需要強(qiáng)調(diào)的部分。例如，T1的H省略了P的地點(diǎn)狀語(yǔ)“在藍(lán)色卡車旁邊”，突出強(qiáng)調(diào)了動(dòng)詞性謂語(yǔ)“拍攝”，這兩句話具有句法異構(gòu)蘊(yùn)含關(guān)系。T2的H省略了P的謂語(yǔ)“拍攝”和賓語(yǔ)“電影”，而H的謂語(yǔ)和賓語(yǔ)是由P的地點(diǎn)狀語(yǔ)“在藍(lán)色卡車旁邊”充當(dāng)。P和H是句法異構(gòu)的，它們之間也具有句法異構(gòu)蘊(yùn)含關(guān)系。

T1: P: 一群人在藍(lán)色卡車旁邊拍攝電影。

H: 一群人在拍攝電影。

T2: P: 一群人在藍(lán)色卡車旁邊拍攝電影。

H： 一群人在藍(lán)色卡車旁邊。

本文研究導(dǎo)致蘊(yùn)含現(xiàn)象的句法異構(gòu)類型，通過(guò)觀察大量蘊(yùn)含句對(duì)，分析歸納得出以下結(jié)論： 句法異構(gòu)類型分為結(jié)構(gòu)變化和省略變化；結(jié)構(gòu)變化又分為成分抽取、從句抽取、語(yǔ)序變化；省略變化分為省略修飾語(yǔ)和省略中心語(yǔ)。

針對(duì)第二個(gè)問(wèn)題，本文需深入語(yǔ)料內(nèi)部確定引起整句級(jí)別蘊(yùn)含關(guān)系的關(guān)鍵語(yǔ)塊，我們認(rèn)為這些關(guān)鍵語(yǔ)塊可以被稱為句法異構(gòu)蘊(yùn)含語(yǔ)塊。語(yǔ)塊的概念最早由Skehan提出[12]，指兼具詞匯和句法特征的半固定的語(yǔ)言結(jié)構(gòu)。在本文中，句法異構(gòu)蘊(yùn)含語(yǔ)塊是P和H中句法成分或句法結(jié)構(gòu)不同，且具有蘊(yùn)含關(guān)系的部分。蘊(yùn)含語(yǔ)塊可以是句中充當(dāng)句法成分的詞、短語(yǔ)，甚至是整個(gè)單句或者復(fù)句中的某個(gè)小句。例如“香甜的蘋果—蘋果”“漫長(zhǎng)的夜晚—夜晚”都屬于從“adj+的+n”到“n”的變化，那么“adj+的+n”和“n”就分別是P和H的句法異構(gòu)蘊(yùn)含語(yǔ)塊。

顯然，句法異構(gòu)蘊(yùn)含語(yǔ)塊的確認(rèn)依賴于蘊(yùn)含成因的研究。從機(jī)器學(xué)習(xí)角度來(lái)說(shuō)，句法異構(gòu)蘊(yùn)含語(yǔ)塊的識(shí)別問(wèn)題可以轉(zhuǎn)化為邊界識(shí)別問(wèn)題。本文主要采用深度學(xué)習(xí)模型，處理整合P和H的蘊(yùn)含信息用于識(shí)別蘊(yùn)含邊界下標(biāo)。受Wang[13]的啟發(fā)，我們利用match_LSTM計(jì)算獲得包含P和H蘊(yùn)含信息的表示向量，作為Ptr-Net的輸入，進(jìn)而尋找蘊(yùn)含邊界。

本文首先介紹國(guó)內(nèi)外蘊(yùn)含類型研究，在此基礎(chǔ)上針對(duì)句法異構(gòu)蘊(yùn)含現(xiàn)象進(jìn)行分析總結(jié)，歸納得到句法異構(gòu)蘊(yùn)含類型；接著介紹我們?cè)谔N(yùn)含語(yǔ)塊標(biāo)注方面的工作，從標(biāo)注結(jié)果歸納得到一套簡(jiǎn)單有效的規(guī)則系統(tǒng)，并將該規(guī)則系統(tǒng)與深度學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于語(yǔ)塊邊界自動(dòng)識(shí)別，分析比較兩者在實(shí)驗(yàn)上的有效性，并對(duì)論文工作進(jìn)行總結(jié)和展望。

1 相關(guān)工作

現(xiàn)有的文本蘊(yùn)含數(shù)據(jù)集都是為解決文本蘊(yùn)含問(wèn)題而開(kāi)發(fā)的，并沒(méi)有專門研究蘊(yùn)含類型成因的數(shù)據(jù)集。早期文本蘊(yùn)含評(píng)測(cè)RTE-1至RTE-3[14-16]及SciTail[17]將文本蘊(yùn)含視為二分類任務(wù)，句子對(duì)之間只存在蘊(yùn)含和中立兩種關(guān)系。近年來(lái)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集，如SNLI、MultiNLI等，把文本蘊(yùn)含關(guān)系分為“蘊(yùn)含”“矛盾”“中立”三種，以供學(xué)界研究文本蘊(yùn)含的整體類型。截止本文寫稿期間，我們尚未看到單獨(dú)討論蘊(yùn)含成因類型的研究和討論句子內(nèi)部導(dǎo)致蘊(yùn)含關(guān)系的語(yǔ)言片段的研究。

在英文研究領(lǐng)域，Ido Dagan和Oren Glickman[18]從宏觀角度把英語(yǔ)蘊(yùn)含關(guān)系分成五類：Axion rule(公理)，Reflexivity(自反性)，Monotone extension(單調(diào)性擴(kuò)張)，Restrictive extension(限制性擴(kuò)張)，Transitive Chaining(傳遞鏈)。這些概念較為抽象，不便理解，在具體標(biāo)注過(guò)程中難以實(shí)踐。

在中文研究領(lǐng)域，RITE-3任務(wù)針對(duì)中文語(yǔ)料提出了19類蘊(yùn)含現(xiàn)象和9類矛盾現(xiàn)象[19]，包含了近義詞、反義詞、上下位詞等詞匯類別和從句、時(shí)態(tài)等句法類別。任函[20]提出了面向漢語(yǔ)文本推理的語(yǔ)言現(xiàn)象標(biāo)注類別，包含了20個(gè)類別的語(yǔ)言現(xiàn)象體系，同樣包含了同義詞(近義詞)、上下位詞、反義詞等詞匯類別，該類別體系以詞匯為主，句法特征的內(nèi)容不多，僅有一個(gè)結(jié)構(gòu)變化，較為籠統(tǒng)。

以上研究是從語(yǔ)言學(xué)角度對(duì)蘊(yùn)含類型進(jìn)行區(qū)分，沒(méi)有考慮數(shù)據(jù)的實(shí)際情況，容易出現(xiàn)某些類別數(shù)據(jù)稀疏的情況。因此，本文將數(shù)據(jù)處理和蘊(yùn)含類型相結(jié)合，利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)集，深入語(yǔ)料尋找導(dǎo)致蘊(yùn)含關(guān)系的語(yǔ)言片段，探究蘊(yùn)含現(xiàn)象成因。

2 句法異構(gòu)蘊(yùn)含成因研究

我們根據(jù)漢語(yǔ)句法特點(diǎn)把句法異構(gòu)蘊(yùn)含的成因歸納成兩類：一，結(jié)構(gòu)變化：成分抽取、小句抽取、語(yǔ)序變化；二，省略變化：省略修飾語(yǔ)、省略中心語(yǔ)。這兩個(gè)類別既可以獨(dú)立存在，也可以同時(shí)存在。句法異構(gòu)蘊(yùn)含成因類型匯總?cè)绫?所示。

表1 句法異構(gòu)蘊(yùn)含成因類型

2.1 結(jié)構(gòu)變化

漢語(yǔ)以語(yǔ)序和虛詞作為主要語(yǔ)法手段[21]，語(yǔ)序變化可以同時(shí)改變句子的表層結(jié)構(gòu)和深層結(jié)構(gòu)，也就是既改變句子的形式，又改變句子的意義。除了語(yǔ)序變化外，成分抽取、小句抽取也屬于結(jié)構(gòu)變化。

2.1.1 語(yǔ)序變化

“語(yǔ)序”不僅是表示語(yǔ)法結(jié)構(gòu)、語(yǔ)法意義的形式，也是言語(yǔ)表達(dá)或修辭的手段[22]。語(yǔ)序變化類句法異構(gòu)蘊(yùn)含就是指由語(yǔ)法結(jié)構(gòu)內(nèi)部成分的線性順序發(fā)生變化導(dǎo)致的蘊(yùn)含。例如：

T3： P：三個(gè)女人和一個(gè)小女孩在和小狗玩。

H： 與小狗玩耍的女人們。

P屬于“施受謂”語(yǔ)序，施事是“三個(gè)女人和一個(gè)小女孩”，受事是“一只小狗”，“謂”指謂語(yǔ)“玩”。在H中受事“小狗”謂語(yǔ)“玩?！北惶崆暗绞┦隆芭藗儭鼻懊?。同時(shí)，H把一個(gè)陳述句變成了短語(yǔ)。

T4： P： 一家人正走在一些很大的獨(dú)立的幾何雕塑下面。

H： 人們?cè)谝恍┓浅４蟮牡袼芟滦凶摺?/p>

P屬于“主動(dòng)——施謂”語(yǔ)序，“動(dòng)”指動(dòng)詞，“謂”指謂詞，在動(dòng)詞后面有一個(gè)表示地點(diǎn)的狀語(yǔ)，H把句尾的地點(diǎn)狀語(yǔ)提前到動(dòng)詞前面，兩句話的語(yǔ)序發(fā)生了改變。

2.1.2 成分抽取

從P中把主謂賓結(jié)構(gòu)的某一部分抽取出來(lái)，單獨(dú)成句。被抽取出來(lái)的結(jié)構(gòu)如果是一個(gè)定中結(jié)構(gòu)，有可能變成一個(gè)簡(jiǎn)單的主謂句，也有可能變成一個(gè)存在句。例如：

T5： P：一個(gè)穿著黃色毛衣的年輕人看著那張上面擺著各種花的桌子。

H：這里有個(gè)人。

P的主語(yǔ)“一個(gè)穿著黃色毛衣的年輕人”被抽取出來(lái)，省略修飾后單獨(dú)成句，H是一個(gè)表示人物存在的句子“這里有個(gè)人”。

T6： P：一個(gè)穿著黑色褲子沒(méi)穿襯衫的男孩兒正在玩一個(gè)白色的氣球。

H：男孩穿著黑色褲子。

P的主語(yǔ)“一個(gè)穿著黑色褲子沒(méi)穿襯衫的男孩兒”被抽取出來(lái)，省略部分修飾語(yǔ)后變成一個(gè)簡(jiǎn)單的主謂句H，“男孩穿著黑色褲子”。

2.1.3 小句抽取

在有多個(gè)小句的復(fù)句中抽出某一個(gè)小句，單獨(dú)成句。一般情況下，我們會(huì)選擇保留包含完整信息的小句，而省略作為從屬地位補(bǔ)充信息的小句。例如：

T7： P： 男人和女人在海灘上漫步，身后是絢麗的晚霞。

H： 一個(gè)男人和一個(gè)女人在海灘上散步。(NULL)

P是由一個(gè)主謂小句和一個(gè)表示背景信息的小句構(gòu)成的，H省略了表示背景信息的小句。

T8： P： 小男孩在哭，因?yàn)樗谎┣驌糁辛恕?/p>

H： 小男孩在哭。(NULL)

同理，P由一個(gè)包含了完整信息的主謂小句和一個(gè)表示原因的小句構(gòu)成，H省略了表示原因的小句。

2.2 省略變化

語(yǔ)言具有遞歸性，相同或不同的語(yǔ)言結(jié)構(gòu)層層嵌套，結(jié)構(gòu)規(guī)則重復(fù)使用而不會(huì)造成結(jié)構(gòu)上的混亂[11]?；谡Z(yǔ)言遞歸性，省略部分結(jié)構(gòu)而得到蘊(yùn)含現(xiàn)象也屬于句法異構(gòu)蘊(yùn)含。省略變化主要有省略中心語(yǔ)、省略修飾語(yǔ)兩類，這容易與上一節(jié)的小句抽取混淆。兩者之間的區(qū)別主要在于他們作用于不同的語(yǔ)言單位。小句抽取是在復(fù)句中進(jìn)行，而省略則是在某一簡(jiǎn)單句內(nèi)部進(jìn)行。

2.2.1 省略中心語(yǔ)

在偏正結(jié)構(gòu)中，省略了核心謂詞，而保留修飾語(yǔ)。被保留的修飾語(yǔ)可以是形容詞性成分、地點(diǎn)狀語(yǔ)、時(shí)間狀語(yǔ)等。例如：

T9： P： 年長(zhǎng)的白人女子在她的廚房做蛋糕。

H： 一位老太太在廚房里。

P是“主謂賓”結(jié)構(gòu)，在主語(yǔ)“一位年長(zhǎng)的白人女子”和謂語(yǔ)“做”之間有地點(diǎn)狀語(yǔ)“在她的廚房”，H省略謂語(yǔ)和謂語(yǔ)的賓語(yǔ)“蛋糕”，只保留主語(yǔ)和地點(diǎn)狀語(yǔ)。

T10： P： 一群人劃獨(dú)木舟穿過(guò)熱帶雨林。

H： 一群人正在劃獨(dú)木舟。

P中有2個(gè)謂詞性短語(yǔ)“劃獨(dú)木舟”和“穿過(guò)熱帶雨林”，在這里“穿過(guò)熱帶雨林”可以看作是中心謂詞，“劃獨(dú)木舟”是表示方式的方式狀語(yǔ)，H省略了中心謂語(yǔ)，保留主語(yǔ)和方式狀語(yǔ)，并在方式狀語(yǔ)前加上表示動(dòng)作持續(xù)的“正在”，構(gòu)成一個(gè)新的主謂句。

2.2.2 省略修飾語(yǔ)

在偏正結(jié)構(gòu)中省略修飾性成分，保留中心語(yǔ)。與上面的省略中心語(yǔ)相對(duì)，被省略的修飾語(yǔ)可以是表示地點(diǎn)、時(shí)間、工具的狀語(yǔ)，也可以是表示事物性狀的形容詞性成分。

T11： P： 一個(gè)男人在晴天晾衣服。

H： 男人晾曬衣服。

H省略了時(shí)間狀語(yǔ)“在晴天”。

T12： P： 穿著黑色襯衫的吧臺(tái)服務(wù)員用一臺(tái)大機(jī)器做咖啡。

H： 吧臺(tái)侍者在做咖啡。(省略工具)

H省略了人物修飾語(yǔ)“穿著黑色襯衫的”和表示工具的狀語(yǔ)信息“用一臺(tái)大機(jī)器”。

此外，句法異構(gòu)蘊(yùn)含的成因不一定獨(dú)立存在。比如T13中，P的主語(yǔ)“穿著紅色連帽衫的男孩”被提取出來(lái)，單獨(dú)成句為H，這屬于成分抽取引發(fā)的蘊(yùn)含。同時(shí)，P中的“紅色連帽衫”和H中的“紅色衣服”屬于上下位詞造成的蘊(yùn)含。并且，P和H中，“穿著紅色連帽衫(紅色衣服)的男孩”和“男孩穿著紅色衣服(紅色連帽衫)”屬于由語(yǔ)序調(diào)換造成的蘊(yùn)含。文本蘊(yùn)含語(yǔ)料中類似的實(shí)例說(shuō)明了蘊(yùn)含成因是混合的，不是單一的。

T13： P：穿著紅色連帽衫的男孩走在人行道上。

H：男孩穿著紅色衣服。

3 句法異構(gòu)蘊(yùn)含的語(yǔ)塊邊界標(biāo)注

我們從英文開(kāi)源數(shù)據(jù)集SNLI選取了一部分?jǐn)?shù)據(jù)，將其翻譯成中文，篩選出其中結(jié)構(gòu)清晰、表達(dá)合適的4 000條蘊(yùn)含數(shù)據(jù)進(jìn)行了人工標(biāo)注。經(jīng)過(guò)校對(duì)后，獲得有效標(biāo)注3 766例。具體方法和流程在本節(jié)中詳述。

3.1 數(shù)據(jù)選擇

我們的數(shù)據(jù)來(lái)源于英文開(kāi)源數(shù)據(jù)集SNLI。一方面，目前尚未出現(xiàn)大規(guī)模中文文本蘊(yùn)含數(shù)據(jù)集，在2012年發(fā)布的RITE-2的幾個(gè)中文數(shù)據(jù)集規(guī)模太小，并且不太容易獲取，使用不方便，而英文領(lǐng)域有多個(gè)大規(guī)模開(kāi)源數(shù)據(jù)集，例如SNLI、MultiNLI，獲取和使用都很方便。另一方面，文本蘊(yùn)含本質(zhì)上是一種語(yǔ)義關(guān)系，不同語(yǔ)言之間的蘊(yùn)含成因會(huì)有共同之處，所以我們可以借助英文數(shù)據(jù)集來(lái)研究中文蘊(yùn)含。

SNLI[6]是目前主流的文本蘊(yùn)含數(shù)據(jù)集，其中的數(shù)據(jù)全部是依靠眾包(Crowdsourcing)人工生成的真實(shí)文本，語(yǔ)言形式靈活多樣，數(shù)據(jù)質(zhì)量較高，不會(huì)存在明顯的語(yǔ)法錯(cuò)誤。SNLI的數(shù)據(jù)規(guī)模巨大，擁有560 152條訓(xùn)練數(shù)據(jù)和10 000條測(cè)試數(shù)據(jù)，每條數(shù)據(jù)包含一句Premise和一句Hypothesis，以及一個(gè)關(guān)系標(biāo)簽，有充足的語(yǔ)料挑選余地。標(biāo)注過(guò)程中需要考慮句子長(zhǎng)度，若句子過(guò)長(zhǎng)、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，則分析困難；若句子過(guò)短、信息太少，不具有標(biāo)注價(jià)值。SNLI的Premise平均長(zhǎng)度為14.1個(gè)單詞，Hypothesis的平均長(zhǎng)度為8.3，長(zhǎng)度適中，便于人工標(biāo)注。

基于以上考慮，我們將SNLI的部分訓(xùn)練數(shù)據(jù)翻譯成中文，挑選出長(zhǎng)度在5～35個(gè)漢字之間、結(jié)構(gòu)清晰、表達(dá)符合漢語(yǔ)用語(yǔ)習(xí)慣的句子進(jìn)行人工標(biāo)注和分析。

3.2 標(biāo)注方法

本文標(biāo)注工作實(shí)質(zhì)上是在已知蘊(yùn)含關(guān)系的基礎(chǔ)上確定句法異構(gòu)語(yǔ)塊邊界。標(biāo)注員首先要看完原句P和蘊(yùn)含句H，對(duì)句子表達(dá)的內(nèi)容有一個(gè)了解。根據(jù)H的內(nèi)容回到P中尋找相關(guān)內(nèi)容，分別標(biāo)注出P和H的句法蘊(yùn)含語(yǔ)塊。

根據(jù)句法異構(gòu)蘊(yùn)含的類型劃分標(biāo)注語(yǔ)塊的類型。省略類的蘊(yùn)含語(yǔ)塊往往是一個(gè)定中短語(yǔ)或狀中短語(yǔ)；結(jié)構(gòu)變化的蘊(yùn)含語(yǔ)塊類型多樣，小句抽取的蘊(yùn)含語(yǔ)塊是復(fù)句中的小句，我們可以用逗號(hào)作為劃分依據(jù)；成分抽取的蘊(yùn)含語(yǔ)塊是句中某個(gè)完整的句法成分，若句法成分前有修飾語(yǔ)，那么語(yǔ)塊也要包括修飾語(yǔ)；語(yǔ)序變化的蘊(yùn)含語(yǔ)塊較為特殊，需要結(jié)合具體語(yǔ)料劃分。

本文使用基于Web的文本標(biāo)注工具BRAT進(jìn)行蘊(yùn)含語(yǔ)塊標(biāo)注，標(biāo)注過(guò)程如圖1所示。導(dǎo)入待標(biāo)注文本，選擇原句P和蘊(yùn)含句H中的蘊(yùn)含語(yǔ)塊，分別標(biāo)記為“Antedt”和“Consqt”。連接“Antedt”和“Consqt”，在彈出的對(duì)話框中為兩個(gè)語(yǔ)塊選擇相應(yīng)的句法異構(gòu)關(guān)系。如果有標(biāo)注錯(cuò)誤，雙擊“Antedt”或“Consqt”或者關(guān)系類型，移動(dòng)、添加、刪除標(biāo)注內(nèi)容。標(biāo)注結(jié)果由BRAT自動(dòng)保存，示例如圖2所示。完成整個(gè)文件中的數(shù)據(jù)標(biāo)注后，得到一個(gè)后綴名為.ann的文件。

為了提高標(biāo)注語(yǔ)料的一致性，在第一次標(biāo)注結(jié)束兩周后，我們按照最終標(biāo)準(zhǔn)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了二次標(biāo)注。最后，分析提取得到的句法異構(gòu)蘊(yùn)含語(yǔ)塊，人工校對(duì)修改，得到最后的標(biāo)注結(jié)果。這在一定程度上解決了多人標(biāo)注引起的不一致問(wèn)題，提高了蘊(yùn)含語(yǔ)塊標(biāo)注的準(zhǔn)確性。

圖1 BRAT標(biāo)注過(guò)程

圖2 BRAT標(biāo)注示例

3.3 標(biāo)注結(jié)果及數(shù)據(jù)分析

我們總共篩選出4 000條蘊(yùn)含數(shù)據(jù)，獲得有效標(biāo)注結(jié)果3 766例，如表2所示。其中句法異構(gòu)蘊(yùn)含有1 483例，占39.40%；詞匯蘊(yùn)含1 188例，占31.50%；常識(shí)和社會(huì)經(jīng)驗(yàn)蘊(yùn)含1 095例，占29.10%。

最后我們又針對(duì)句法異構(gòu)蘊(yùn)含進(jìn)行語(yǔ)料擴(kuò)充，總共標(biāo)注句法蘊(yùn)含2 000例，結(jié)構(gòu)變化類463例，占比23.15%；省略類1 537例，占比76.85%。

可以看到，文本蘊(yùn)含主要還是通過(guò)詞匯關(guān)系和句法異構(gòu)產(chǎn)生的，其中句法異構(gòu)略多于詞匯關(guān)系，而在句法異構(gòu)蘊(yùn)含中又是以省略類為主，結(jié)構(gòu)變化導(dǎo)致的蘊(yùn)含較少。

表2 蘊(yùn)含分類統(tǒng)計(jì)

4 句法異構(gòu)蘊(yùn)含邊界識(shí)別研究

4.1 句法規(guī)則識(shí)別方法

通過(guò)解析句法異構(gòu)蘊(yùn)含語(yǔ)塊對(duì)的詞性和句法依存分析，我們總結(jié)出了一套句法異構(gòu)蘊(yùn)含的規(guī)則系統(tǒng)。在依存句法體系中，“HED”指的是核心關(guān)系，通常是小句的謂語(yǔ)，“SBV”指的是主語(yǔ)，“VOB”指的是賓語(yǔ)，“IOB”指的是間接賓語(yǔ)，“POB”指的是后置定語(yǔ)，“ATT”指的是定語(yǔ)，“ADV”指的是狀語(yǔ)，“COO”表示兩個(gè)重復(fù)的成分。本文的句法異構(gòu)中可以有規(guī)則匹配的類型歸納如下。

1. “被”“把”語(yǔ)塊

我們通過(guò)匹配句子中的標(biāo)志字“被”和“把”，并判斷“被”和“把”在語(yǔ)塊中擔(dān)任“ADV”成分，則認(rèn)為此語(yǔ)塊為“被”結(jié)構(gòu)或“把”結(jié)構(gòu)語(yǔ)塊。

LTP中的句法依存分析結(jié)果，“被”字語(yǔ)塊一般被解析為如下結(jié)構(gòu)：

(1) [ATT]* + FOB + 被 + [[ATT]* + POB] + HED

“把”字語(yǔ)塊句法依存分析的主體結(jié)構(gòu)為：

(2) [SVB] + 把 + [ATT]* + POB + HED + [[ATT]* + VOB]

“被”字語(yǔ)塊蘊(yùn)含的句法依存結(jié)構(gòu)示例如圖3所示。

S1： 大象正被一個(gè)男人騎著。

S2： 人在騎大象。

“把”字語(yǔ)塊蘊(yùn)含的句法依存結(jié)構(gòu)示例如圖4所示。

S3： 走過(guò)街道，把它打掃干凈。

S4： 清掃街道。

圖3 S1、S2句法結(jié)構(gòu)

圖4 S3、S4句法結(jié)構(gòu)

2.普通語(yǔ)塊

與“被”字語(yǔ)塊和“把”字語(yǔ)塊對(duì)應(yīng)，一般語(yǔ)塊的句法依存分析的主體結(jié)構(gòu)如下：

(1) SBV + HED + VOB

蘊(yùn)含語(yǔ)塊對(duì)中，HED必須一致或有蘊(yùn)含關(guān)系，并且FOB和VOB，POB和SBV一致或H句中的主體結(jié)構(gòu)中某成分被省略。

H省略P中并列的信息： 即句法依存分析樹(shù)的結(jié)構(gòu)中，P有多個(gè)HED，H缺少P中標(biāo)記為COO部分的子樹(shù)。語(yǔ)塊對(duì)的主體結(jié)構(gòu)如下：

(2) P: SBV + [HEDP]* + VOB

H: SBV + [HEDH]* + VOB

其中[HEDH]* ∈ [HEDP]*, 示例如圖5所示。

S5： 坐在滑板上在鄉(xiāng)間滑行。

S6: 坐在滑板上。

圖5 S5、S6句法結(jié)構(gòu)

H省略P中修飾的信息： 蘊(yùn)含句對(duì)的HED相同，H中缺少P中的一個(gè)或幾個(gè)ATT成分,其他成分相同，語(yǔ)塊對(duì)的句法結(jié)構(gòu)表示為：

(3) P: [ATT1P]* + SBV + HED + [ATT2P]* + VOB

H: [ATT1H]* + SBV + HED + [ATT2H]* + VOB

其中，[ATTH]* ∈ [ATTP]* ，P和H可以省略某一句子成分,且P的信息包含H的信息。例句如圖6所示。

S7: 一個(gè)亞裔小女孩兒。

S8: 一個(gè)小女孩兒。

圖6 S7、S8句法結(jié)構(gòu)

H只保留了P中的HED，省略其他的句法成分。語(yǔ)塊對(duì)的句法結(jié)構(gòu)表示為：

(4) P: [[ATT]* + HEDP]*

H: HEDH

其中，P的結(jié)構(gòu)為一組或多組修飾語(yǔ)加核心詞，且[HEDH]∈[HEDP]，如果[HEDH]包含多個(gè)短語(yǔ)，則用“和”連接。例句示例如下：

S9： 一個(gè)穿著比基尼的女人和一個(gè)打扮正常的男人。

S10： 男人和女人。

圖7 S9、S10句法結(jié)構(gòu)

按照上述6條規(guī)則自動(dòng)抽取蘊(yùn)含語(yǔ)料，每條規(guī)則抽取的數(shù)量與數(shù)據(jù)庫(kù)中語(yǔ)塊總數(shù)的比值為相應(yīng)規(guī)則的覆蓋度，每條規(guī)則抽取得到的語(yǔ)塊數(shù)量與數(shù)據(jù)庫(kù)中符合此規(guī)則的語(yǔ)塊數(shù)量的比值為相應(yīng)規(guī)則的有效性，為規(guī)則的具體評(píng)價(jià)。規(guī)則覆蓋度評(píng)價(jià)如表3所示。

表3 句法規(guī)則覆蓋度

句法異構(gòu)的句對(duì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化多樣，句法成分位置靈活，以及同義詞及上下位詞的替換，使得我們難以用規(guī)則概括所有的句法異構(gòu)蘊(yùn)含。本文總結(jié)規(guī)律性強(qiáng)、較為常見(jiàn)的蘊(yùn)含語(yǔ)塊對(duì)，確保了抽取數(shù)據(jù)的有效性，但由于規(guī)則限制比較嚴(yán)格，未能覆蓋全部數(shù)據(jù)。本節(jié)規(guī)則識(shí)別的結(jié)果為進(jìn)一步的深度模型實(shí)驗(yàn)提供了參考標(biāo)準(zhǔn)。

4.2 基于深度學(xué)習(xí)方法的實(shí)驗(yàn)

4.2.1 模型

圖8 模型結(jié)構(gòu)圖

本文采用深度學(xué)習(xí)模型處理整合P和H的蘊(yùn)含信息，識(shí)別蘊(yùn)含邊界下標(biāo)。基于Wang[13]的模型，如圖8所示，此模型主要分為兩個(gè)模塊： match_LSTM和Pointer Network(Ptr-Net)。Wang[13]針對(duì)文本蘊(yùn)含任務(wù)提出了match-LSTM模型，用來(lái)判斷P是否蘊(yùn)含H。與Wang[13]工作不同的是，我們沒(méi)有利用match-LSTM判斷P和H的蘊(yùn)含類型，而是計(jì)算獲得包含P和H蘊(yùn)含信息的表示向量，作為Ptr-Net的輸入。Ptr-Net由Vinyals[24]提出，它采用attention機(jī)制作為指針，選擇輸入序列的位置下標(biāo)作為輸出。在此我們采用Ptr-Net，在整合了P和H蘊(yùn)含信息的向量中尋找蘊(yùn)含邊界。

4.2.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析

我們?cè)赟NLI數(shù)據(jù)庫(kù)中選取2 000條句法異構(gòu)類型的蘊(yùn)含對(duì)，采用前文的規(guī)則進(jìn)行人工標(biāo)注。其中，訓(xùn)練集包含1 700條數(shù)據(jù)，測(cè)試集包含300條數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)代碼基于tensorflow框架，采用邊界正確率作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。我們分別統(tǒng)計(jì)了P和H蘊(yùn)含片段的前后正確率及總體正確率，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

表4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

從表4可以看出，對(duì)于兩個(gè)模型P和H兩個(gè)蘊(yùn)含邊界識(shí)別總正確率分別為68.71%、74.42%，P的蘊(yùn)含邊界正確率分別為65.40%、72.61%，H的蘊(yùn)含邊界正確率分別為68.83%、74.75%。由實(shí)驗(yàn)結(jié)果知，模型對(duì)于H的蘊(yùn)含片段識(shí)別能力略高于P，attention機(jī)制顯著地提高了模型的正確率。

本文首次提出句法異構(gòu)蘊(yùn)含邊界識(shí)別問(wèn)題，并且首次采用深度學(xué)習(xí)模型探索端到端識(shí)別蘊(yùn)含邊界的可能性。我們對(duì)比了LSTM+Ptr-Net和match_LSTM+Ptr-Net兩個(gè)模型，前者使用LSTM為序列建模，后者在LSTM的基礎(chǔ)上增加了attention機(jī)制。

5 結(jié)語(yǔ)

本文通過(guò)標(biāo)注蘊(yùn)含句對(duì)，分析總結(jié)句法異構(gòu)蘊(yùn)含類型，歸納句法異構(gòu)蘊(yùn)含規(guī)則，并對(duì)該規(guī)則的有效性進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明基于規(guī)則的方法可以為進(jìn)一步的深度模型實(shí)驗(yàn)提供參考標(biāo)準(zhǔn)。本文用深度學(xué)習(xí)模型識(shí)別蘊(yùn)含語(yǔ)塊邊界，在小規(guī)模中文語(yǔ)料上提供了可靠的基準(zhǔn)線。本文的實(shí)驗(yàn)代碼和數(shù)據(jù)已經(jīng)公布在Github網(wǎng)站，網(wǎng)址為https://github.com/blcunlp/CCHEP。

與整句級(jí)別的蘊(yùn)含識(shí)別任務(wù)相比，本文在句法異構(gòu)蘊(yùn)含識(shí)別上的正確率還有待提高。我們計(jì)劃進(jìn)一步探討句法異構(gòu)蘊(yùn)含規(guī)則，擴(kuò)大規(guī)則覆蓋范圍，為深度學(xué)習(xí)模型提供更為可靠的外部知識(shí)。

本文的工作為日后蘊(yùn)含成因分析與語(yǔ)塊標(biāo)注研究提供了可供改進(jìn)的方向，其中包括： ①提高語(yǔ)塊標(biāo)注的準(zhǔn)確性，解決因錯(cuò)誤標(biāo)注帶來(lái)的語(yǔ)塊邊界不清問(wèn)題； ②擴(kuò)展蘊(yùn)含成因類型，現(xiàn)有句法異構(gòu)蘊(yùn)含類型還能繼續(xù)擴(kuò)充，因常識(shí)和社會(huì)知識(shí)造成的蘊(yùn)含也值得深入分析； ③擴(kuò)展句法異構(gòu)蘊(yùn)含規(guī)則，現(xiàn)有規(guī)則較為簡(jiǎn)單，對(duì)中文特殊句式的研究不夠深入，未能覆蓋到大部分句法異構(gòu)蘊(yùn)含現(xiàn)象。