自然语言处理系列十三》中文分词》机器学习统计分词》隐马尔可夫模型HMM分词

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】

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自然语言处理系列十三

中文分词

中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。我们知道，在英文的行文中，单词之间是以空格作为自然分界符的，而中文的词没有一个形式上的分界符，虽然英文也同样存在短语的划分问题，不过在词这一层上，中文比英文要复杂得多、困难得多。

隐马尔可夫模型HMM分词

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。

  1. 理解隐马尔科夫
    我们通过举例和抽象来理解隐马尔科夫的原理。
    1）举例理解
    假设我手里有三个不同的骰子。第一个骰子是我们平常见的骰子（称这个骰子为D6），6个面，每个面（1，2，3，4，5，6）出现的概率是1/6。第二个骰子是个四面体（称这个骰子为D4），每个面（1，2，3，4）出现的概率是1/4。第三个骰子有八个面（称这个骰子为D8），每个面（1，2，3，4，5，6，7，8）出现的概率是1/8。
    骰子投掷图
    当我们无法观测到时使用哪个骰子投掷，仅仅能看到投掷的结果的时候。例如我们得到一个序列值：1 6 3 5 2 7 3 5 2 4。
    它其实包含了：1、隐含的状态，选择了哪个骰子；2、可见状态，使用该骰子投出数值。如下：
    隐马尔科夫模型示意图
    而假设，每个状态间转移的概率（选择骰子的概率）是固定的（即为不因观测值的数值而改变）。可以得到状态转移矩阵。
    隐含状态转换关系示意图
    那么我们得到观测值序列（1 6 3 5 2 7 3 5 2 4）出现概率的计算公式：
    观测值序列出现概率公式图
    举前3个观测值（1 6 3）的例子，计算如下：
    P=P(D6)P(D6→1) P(D6→D8)* P(D8→6)* P(D8→D8)* P(D8→3)=1/31/61/31/81/3*1/8
    以上计算中，假设选择3个骰子的概率是相同的，都是1/3。
    2）例子抽象
    通过以上例子可以抽象一下，上面的例子中：

3种不同情况的骰子，即为：状态值集合（StatusSet）
所有可能出现的结果值（1、2、3、4、5、6、7、8）：观察值集合（ObservedSet）
选择不同骰子之间的概率：转移概率矩阵（TransProbMatrix ），状态间转移的概率
在拿到某个骰子，投出某个观测值的概率：发射概率矩阵（EmitProbMatrix ）-即：拿到D6这个骰子，投出6的概率是1/6。
最初一次的状态：初始状态概率分布（InitStatus ）

所以，很容易得到，计算概率的方法就是，初始状态概率分布（InitStatus ）、发射概率矩阵（EmitProbMatrix ）、转移概率矩阵（TransProbMatrix ）的乘积。
当某个状态序列的概率值最大，则该状态序列即为，出现该观测值的情况下，最可能出现的状态序列。
2. HMM中文分词
怎么使用隐马尔科夫链作分词，原理使用上面的作为理解。下文中提到的SBME4个状态可以类比为上文提到的3个骰子。中文文字即为上文提到的投出的数字。
1）模型
HMM的典型模型是一个五元组:
StatusSet: 状态值集合
ObservedSet: 观察值集合
TransProbMatrix: 转移概率矩阵
EmitProbMatrix: 发射概率矩阵
InitStatus: 初始状态分布。
1）基本假设
HMM模型的三个基本假设如下：
有限历史性假设:
P(Status[i]|Status[i-1],Status[i-2],… Status[1]) = P(Status[i]|Status[i-1])
齐次性假设(状态和当前时刻无关):
P(Status[i]|Status[i-1]) = P(Status[j]|Status[j-1])
观察值独立性假设(观察值只取决于当前状态值):
P(Observed[i]|Status[i],Status[i-1],…,Status[1]) = P(Observed[i]|Status[i])
3）五元组
（1）状态值集合（StatusSet）
为(B, M, E, S): {B:begin, M:middle, E:end, S:single}。分别代表每个状态代表的是该字在词语中的位置，B代表该字是词语中的起始字，M代表是词语中的中间字，E代表是词语中的结束字，S则代表是单字成词。
如：
给你一个隐马尔科夫链的例子。
可以标注为：
给/S 你/S 一个/BE 隐马尔科夫链/BMMMME 的/S 例子/BE 。/S
（2）观察值集合（ObservedSet）
为就是所有汉字(东南西北你我他…)，甚至包括标点符号所组成的集合。
状态值也就是我们要求的值，在HMM模型中文分词中，我们的输入是一个句子(也就是观察值序列)，输出是这个句子中每个字的状态值。
（3）初始状态概率分布（InitStatus）
如：
B -0.26268660809250016
E -3.14e+100
M -3.14e+100
S -1.4652633398537678

数值是对概率值取【对数】之后的结果(可以让概率【相乘】的计算变成对数【相加】)。其中-3.14e+100作为负无穷，也就是对应的概率值是0。
也就是句子的第一个字属于{B,E,M,S}这四种状态的概率。
（4）转移概率矩阵（TransProbMatrix）
【有限历史性假设】
转移概率是马尔科夫链。Status(i)只和Status(i-1)相关，这个假设能大大简化问题。所以，它其实就是一个4x4(4就是状态值集合的大小)的二维矩阵。矩阵的横坐标和纵坐标顺序是BEMS x BEMS。(数值是概率求对数后的值）
（5）发射概率矩阵（EmitProbMatrix）
【观察值独立性假设】
P(Observed[i], Status[j]) = P(Status[j]) * P(Observed[i]|Status[j])
其中，P(Observed[i]|Status[j])这个值就是从EmitProbMatrix中获取。
3）使用Viterbi算法
这五元的关系是通过一个叫Viterbi的算法串接起来，ObservedSet序列值是Viterbi的输入，而StatusSet序列值是Viterbi的输出，输入和输出之间Viterbi算法还需要借助三个模型参数，分别是InitStatus, TransProbMatrix, EmitProbMatrix。

定义变量
二维数组 weight[4][15]，4是状态数(0:B,1:E,2:M,3:S)，15是输入句子的字数。比如 weight[0][2] 代表 状态B的条件下，出现’硕’这个字的可能性。

二维数组 path[4][15]，4是状态数(0:B,1:E,2:M,3:S)，15是输入句子的字数。比如 path[0][2] 代表 weight[0][2]取到最大时，前一个字的状态，比如 path[0][2] = 1, 则代表 weight[0][2]取到最大时，前一个字(也就是明)的状态是E。记录前一个字的状态是为了使用viterbi算法计算完整个 weight[4][15] 之后，能对输入句子从右向左地回溯回来，找出对应的状态序列。
代码如下：
B:-0.26268660809250016
E:-3.14e+100
M:-3.14e+100
S:-1.4652633398537678

且由EmitProbMatrix可以得出

Status(B) -> Observed(小) : -5.79545
Status(E) -> Observed(小) : -7.36797
Status(M) -> Observed(小) : -5.09518
Status(S) -> Observed(小) : -6.2475

所以可以初始化 weight[i][0] 的值如下：

weight[0][0] = -0.26268660809250016 + -5.79545 = -6.05814
weight[1][0] = -3.14e+100 + -7.36797 = -3.14e+100
weight[2][0] = -3.14e+100 + -5.09518 = -3.14e+100
weight[3][0] = -1.4652633398537678 + -6.2475 = -7.71276

注意上式计算的时候是相加而不是相乘，因为之前取过对数的原因。

//遍历句子，下标i从1开始是因为刚才初始化的时候已经对0初始化结束了
for(size_t i = 1; i < 15; i++)
{
    // 遍历可能的状态
    for(size_t j = 0; j < 4; j++) 
    {
        weight[j][i] = MIN_DOUBLE;
        path[j][i] = -1;
        //遍历前一个字可能的状态
        for(size_t k = 0; k < 4; k++)
        {
            double tmp = weight[k][i-1] + _transProb[k][j] + _emitProb[j][sentence[i]];
            if(tmp > weight[j][i]) // 找出最大的weight[j][i]值
            {
                weight[j][i] = tmp;
                path[j][i] = k;
            }
        }
    }
}
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
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  • 14
  • 15
  • 16
  • 17
  • 18
  • 19
  • 20

确定边界条件和路径回溯
边界条件如下：
对于每个句子，最后一个字的状态只可能是 E 或者 S，不可能是 M 或者 B。
所以在本文的例子中我们只需要比较 weight[1(E)][14] 和 weight[3(S)][14] 的大小即可。

在本例中：
weight[1][14] = -102.492;
weight[3][14] = -101.632;
所以 S > E，也就是对于路径回溯的起点是 path[3][14]。

回溯的路径是:
SEBEMBEBEMBEBEB
倒序一下就是:
BE/BE/BME/BE/BME/BE/S
所以切词结果就是:
小明/硕士/毕业于/中国/科学院/计算/所

接下来的自然语言处理系列将详细讲解感知器分词和CRF分词的原理，并给大家代码演示。

总结

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