在词性标注中，歧义仍然是个老大难的问题。例如，对于“他要向全班同学报告书上的内容”中，“报告书”的正确的切分和标注应为“报告_VV/书_N”★◆◆。但由于★■■“报告书”本身也是一个常见词，一般的工具可能会将其标注为★■■★■“报告书_NN”★■■。

　　原标题：《中文分词最佳记录刷新了◆★，两大模型分别解决中文分词及词性标注问题丨已开源》

　　中文分词目的是在中文的字序列中插入分隔符★◆■★■，将其切分为词。例如，“我喜欢音乐■★★”将被切分为“我/喜欢/音乐◆★◆◆★■”(◆◆“/■■◆■◆★”表示分隔符)★◆。

　　在◆◆■★★◆“他从小学电脑技术★■■★” 这句话中★◆，对于有歧义的部分◆■★★◆“从小学”（有★◆◆★◆“从/小学”和“从小/学”两种分法）■■■，该模型能够对“从小■★”和“学”分配更高的权重，而对错误的n元组——“小学”分配较低的权重。

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　　即便在自动获取的句法知识不准确的时候，该模型仍能有效识别并利用这种知识◆★■■★。例如■■◆，将前文有歧义、句法知识不准确的句子（“他马上功夫很好★◆◆★■■”），输入该双通道注意力模型后，便得到了正确的分词和词性标注结果。

　　实验结果显示◆◆★★，该模型在5个数据集（MSR、PKU、AS■◆、CityU、CTB6）上的表现，均达了最好的成绩◆◆■★■。

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　　二是未登录词问题。未登录词指的是不在词表，或者是模型在训练的过程中没有遇见过的词。例如经济、医疗、科技等科学领域的专业术语或者社交媒体上的新词，或者是人名★★■■■◆。这类问题在跨领域分词任务中尤其明显。

　　这样一来■★■◆★■，那些不准确的◆★★，对模型预测贡献小的上下文特征和句法知识就能被识别出来，并被分配小的权重■■◆■★，从而避免模型被这些有噪音的信息误导。

　　中文语言因其特殊性，在分词时面临着两个主要难点。一是歧义问题，由于中文存在大量歧义，一般的分词工具在切分句子时可能会出错。例如，◆■★◆“部分居民生活水平★◆◆★◆★”，其正确的切分应为◆■★“部分/居民/生活/水平”，但存在◆■“分居”■★◆◆、◆■“民生”等歧义词◆◆◆◆。“他从小学电脑技术”，正确的分词是■★◆★★◆：他/从小/学/电脑技术，但也存在“小学★◆◆◆■”这种歧义词。

　　该模型利用n元组（即一个由连续n个字组成的序列，比如“居民”是一个2元组，“生活水平”是一个4元组）提供的每个字的构词能力，通过加（降）权重实现特定语境下的歧义消解。并通过非监督方法构建词表8858cc永利唯一官方网，实现对特定领域的未标注文本的利用■★★，进而提升对未登录词的识别◆◆■。

　　在今年的ACL 2020上，来自创新工场大湾区人工智能研究院的两篇论文中的模型，刷新了这一领域的成绩。

　　一般领域实验结果显示◆★，该模型在5个数据集（CTB5，CTB6，CTB7，CTB9，Universal Dependencies）的表现（F值）均超过前人的工作■■★，也大幅度超过了斯坦福大学的 CoreNLP 工具■★◆★◆■，和伯克利大学的句法分析器。

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　　在跨领域实验中，论文使用网络博客数据集（CTB7）测试。实验结果显示，在整体F值以及未登陆词的召回率上都有比较大提升◆★★。

　　例如，在“部分居民生活水平”这句话中■★◆◆■，到底有多少可能成为词的组块◆★★？单字可成词◆◆★◆，如■★★■◆“民”；每两个字的组合可能成词，如■★■◆◆“居民”；甚至四个字的组合也可能成词，例如◆■★★■★“居民生活”。

　　例如◆★◆★■■，在句子“他马上功夫很好■★★■◆”中，★■◆★■◆“马★★■■■■”和“上”应该分开（正确的标注应为■■“马_NN/上_NN”）。但按照一般的句法知识，却可能得到不准确的切分及句法关系，如“马上”◆■■★★。

　　针对这一问题，该论文提出了一个基于双通道注意力机制的分词及词性标注模型◆★◆■。该模型将中文分词和词性标注视作联合任务◆◆★◆★★，可一体化完成。模型分别对自动获取的上下文特征和句法知识加权■★★◆，预测每个字的分词和词性标签★★★，不同的上下文特征和句法知识在各自所属的注意力通道内进行比较、加权，从而识别特定语境下不同上下文特征和句法知识的贡献。

　　中文分词和词性标注是两个不同的任务。词性标注是在已经切分好的文本中，给每一个词标注其所属的词类，例如动词、名词、代词■■◆◆■、形容词。词性标注对后续的句子理解有重要的作用。

　　句法标注本身需要大量的时间和人力成本■◆■。在以往的标注工作中■★◆，使用外部自动工具获取句法知识是主流方法◆◆。在这种情况下，如果模型不能识别并正确处理带有杂音的句法知识，很可能会被不准确的句法知识误导，做出错误的预测。

　　把这些可能成词的组合全部找到以后，加入到该分词模型中■★★◆。通过神经网络，学习哪些词对于最后完整表达句意的帮助更大★■★，进而分配不同的权重。像“部分”、★★■“居民◆■◆”、“生活”★★◆★★、“水平”这些词都会被突出出来，但“分居”、“民生”这些词就会被降权处理★★■◆◆■，从而预测出正确的结果◆◆。

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　　而在跨领域的实验中■◆★■■★，和斯坦福大学的 CoreNLP 工具相比，该模型也有近10个百分点的提升。

　　即使是在与CTB词性标注规范不同的UD数据集中，该模型依然能吸收不同标注带来的知识■■★，并使用这种知识，得到更好的效果★★■。