0 引言

    在如今信息量與日俱增的大數(shù)據(jù)時(shí)代，每天都會(huì)產(chǎn)生大量的文本信息,，隨之而來(lái)的文本校對(duì)任務(wù)也越來(lái)越繁重,，傳統(tǒng)的人工校對(duì)不僅校對(duì)周期長(zhǎng)、勞動(dòng)強(qiáng)度大,，而且效率低,，研究快速高效的自動(dòng)校對(duì)方法是十分必要的。

    基于概率統(tǒng)計(jì)的中文文本校對(duì)方法通過(guò)構(gòu)建混淆集,，分析目標(biāo)詞語(yǔ)與其上下文詞語(yǔ)的同現(xiàn)特征及搭配特征,，判斷哪些錯(cuò)誤需要校對(duì)，并在混淆集中選取概率值最高的詞語(yǔ)替換目標(biāo)詞語(yǔ),，從而進(jìn)行文本校對(duì)^[1],。然而，對(duì)于長(zhǎng)距離的文本錯(cuò)誤及語(yǔ)義錯(cuò)誤,，此類(lèi)方法往往效果不佳,。近年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展,，將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于中文文本自動(dòng)校對(duì)任務(wù)成為了一種新的發(fā)展方向,。

    深度學(xué)習(xí)技術(shù)中的Transformer模型在Google于2017年6月發(fā)布在arXiv上的一篇文章《Attention is all you need》中提出^[2]，使用完全基于Self-Attention即“自注意力機(jī)制”的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),，拋棄了傳統(tǒng)Encoder-Decoder即“編碼器-解碼器”模型必須使用RNN或CNN的固有模式^[3],。本文首次將其應(yīng)用于中文文本自動(dòng)校對(duì)任務(wù)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該模型可以較好地解決中文文本自動(dòng)校對(duì)中的遠(yuǎn)距離信息丟失問(wèn)題,，進(jìn)一步提升校對(duì)性能,。

1 背景

1.1 中文文本自動(dòng)校對(duì)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

    國(guó)外最早于20世紀(jì)60年代開(kāi)始展開(kāi)英文文本自動(dòng)校對(duì)研究，發(fā)展至今,，已取得突破性進(jìn)展,，擁有高準(zhǔn)確率和高召回率的校對(duì)方法也已經(jīng)應(yīng)用到實(shí)際產(chǎn)品當(dāng)中^[4]。而國(guó)內(nèi)關(guān)于中文文本自動(dòng)校對(duì)的研究起步較晚,，于20世紀(jì)90年代開(kāi)始在國(guó)外對(duì)英文文本自動(dòng)校對(duì)研究的基礎(chǔ)上,，進(jìn)行中文文本自動(dòng)校對(duì)技術(shù)研究^[5]。

    目前,，國(guó)內(nèi)對(duì)于中文文本自動(dòng)校對(duì)技術(shù)的研究方法主要有以下3種：(1)基于規(guī)則或語(yǔ)言學(xué)知識(shí)的方法^[6],；(2)基于統(tǒng)計(jì),、概率的方法，如N-gram模型^[7],；(3)基于特征和Winnow學(xué)習(xí)模型,，通過(guò)構(gòu)造混淆集進(jìn)行校對(duì)^[8]。以上3種方法均為傳統(tǒng)的中文文本校對(duì)方法^[9],，本文則是通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行中文文本自動(dòng)校對(duì),，而傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)通常采用RNN或CNN進(jìn)行中文文本自動(dòng)校對(duì)^[10]。

1.2 RNN與CNN在中文文本自動(dòng)校對(duì)的局限性

    使用RNN進(jìn)行中文文本自動(dòng)校對(duì)任務(wù)時(shí),，通常采用雙向RNN結(jié)構(gòu)^[11]。即通過(guò)一個(gè)RNN進(jìn)行從左往右的壓縮表示,，另一個(gè)RNN進(jìn)行從右往左的壓縮表示,，將兩種壓縮表示結(jié)合起來(lái)，作為最終序列的分布式表示,。因?yàn)閷?duì)序列中的元素按順序處理,，所以?xún)蓚€(gè)詞之間的交互距離即相對(duì)距離。因此,，RNN在長(zhǎng)距離序列中存在信息丟失問(wèn)題,，即使是加入了門(mén)控機(jī)制的LSTM^[12]和GRU，依然無(wú)法解決該問(wèn)題,。

    使用CNN進(jìn)行中文文本自動(dòng)校對(duì)任務(wù)時(shí),，一般使用多層結(jié)構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)序列從局部表示到全局表示^[13]。一個(gè)詞首先會(huì)在底層CNN單元上與其距離較近的詞產(chǎn)生交互,，然后在稍高層次的CNN單元上與更遠(yuǎn)一些的詞產(chǎn)生交互,。詞之間的交互距離，與它們的相對(duì)距離成正比,，因此使用CNN進(jìn)行中文文本自動(dòng)校對(duì)任務(wù)同樣會(huì)導(dǎo)致遠(yuǎn)距離信息丟失問(wèn)題,。

2 Transformer模型

    Transformer模型是一種對(duì)序列信息建模的新方法，該模型依然沿用了經(jīng)典的Encoder-Decoder結(jié)構(gòu),，不同的是Transformer模型不再使用RNN或CNN,，而是使用Self-Attention機(jī)制。該機(jī)制的優(yōu)勢(shì)就是可以獲取文本語(yǔ)義信息而不受詞語(yǔ)之間的相對(duì)距離影響,，從而解決遠(yuǎn)距離信息丟失問(wèn)題,，提高校對(duì)性能。

2.1 Self-Attention

    Self-Attention機(jī)制作為T(mén)ransformer模型最核心的特點(diǎn),，其可以建立當(dāng)前位置詞語(yǔ)與其上下文相關(guān)詞語(yǔ)之間的聯(lián)系,。實(shí)現(xiàn)方式為：首先，將輸入向量分別與3個(gè)隨機(jī)初始化的權(quán)值矩陣W_Q,、W_K和W_V相乘,，計(jì)算得出3個(gè)新的向量,，分別為查詢(xún)向量q、鍵向量k和值向量v,。其中q向量表示為了編碼當(dāng)前詞語(yǔ),，需要去注意文本中的其他詞；k向量是當(dāng)前詞的可以被用于檢索的信息,；v向量則表示當(dāng)前詞語(yǔ)的實(shí)際內(nèi)容,。接下來(lái)計(jì)算Self-Attention的分?jǐn)?shù)值，其決定了在對(duì)輸入句子中的某個(gè)詞語(yǔ)進(jìn)行編碼時(shí),，對(duì)句子中其他部分的關(guān)注程度,。

    如圖1所示，針對(duì)“生度”這個(gè)詞,，通過(guò)查詢(xún)向量與鍵向量點(diǎn)乘,，計(jì)算出其他詞對(duì)于該詞的一個(gè)分?jǐn)?shù)值。首先針對(duì)于本身即q₁×k₁,，然后針對(duì)于第二個(gè)詞即q₁×k₂,；為了減少乘積值過(guò)大對(duì)之后歸一化的影響，將點(diǎn)乘得到的結(jié)果分別除以向量維度的開(kāi)方,；之后再做歸一化處理,，得到的結(jié)果即每個(gè)詞與當(dāng)前位置詞語(yǔ)的相關(guān)性大小,；最后將值向量v與歸一化后的結(jié)果相乘再相加,，得到的結(jié)果即Self-Attetion在當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的值。計(jì)算方式如圖1所示,。

    為了提高計(jì)算速度,，本文采用矩陣的方式進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算方法如式(1)所示,。

其中,，Q、K,、V分別表示對(duì)應(yīng)的3個(gè)向量矩陣,，即查詢(xún)矩陣、鍵矩陣和值矩陣,；d_key表示向量維度,，本文取64維。

2.2 Multi-Headed Attention

    為了提升模型性能,，加入了 Multi-Headed Attention機(jī)制^[14],，即“多頭注意力”機(jī)制，通過(guò)初始化多組權(quán)值矩陣進(jìn)行計(jì)算，本文選取8組,。將計(jì)算得到8個(gè)矩陣拼接為一個(gè)矩陣,，再將一個(gè)隨機(jī)初始化的矩陣與拼接好的矩陣相乘，得到最終矩陣,。該機(jī)制的結(jié)構(gòu)如圖2所示,。

    “多頭注意力”機(jī)制有多個(gè)“注意力頭”，因此可以并行計(jì)算,，提高模型訓(xùn)練速度,。并且每個(gè)“注意力頭”都有對(duì)應(yīng)的權(quán)值矩陣，實(shí)現(xiàn)不同的線(xiàn)性變換,，因此擴(kuò)展了模型關(guān)注序列不同位置的信息的能力,，可以對(duì)文本的語(yǔ)義信息有更完整的理解，從而進(jìn)一步提高校對(duì)性能,。

3 Transformer模型的實(shí)現(xiàn)

3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

    在Transformer模型構(gòu)造之前,，需要對(duì)輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理^[15]，包括：數(shù)據(jù)加載,、數(shù)據(jù)清洗、分詞,、語(yǔ)料轉(zhuǎn)換,、分析統(tǒng)計(jì)。其中,，數(shù)據(jù)加載是將數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入模型,；數(shù)據(jù)清洗是去除語(yǔ)料中的特殊字符；分詞使用中文分詞工具“jieba分詞”,，對(duì)語(yǔ)料進(jìn)行分詞^[16],；語(yǔ)料轉(zhuǎn)換是將中文詞語(yǔ)轉(zhuǎn)換成對(duì)應(yīng)的數(shù)字編碼，以及對(duì)應(yīng)的數(shù)字編碼轉(zhuǎn)換為中文詞語(yǔ),；分析統(tǒng)計(jì)是對(duì)語(yǔ)料進(jìn)行分析,，了解語(yǔ)料特征。

3.2 Transformer模型結(jié)構(gòu)

    本文中的Transformer模型由6個(gè)編碼器層和6個(gè)解碼器層堆疊組成,。待校對(duì)文本在編碼器端輸入,，正確文本在解碼器端輸入，通過(guò)監(jiān)督學(xué)習(xí)來(lái)訓(xùn)練模型,。即訓(xùn)練階段將訓(xùn)練集中的輸入語(yǔ)料作為編碼器輸入,，將對(duì)應(yīng)的正確語(yǔ)料作為解碼器的輸入；在測(cè)試階段將測(cè)試集的待校對(duì)語(yǔ)料作為編碼器的輸入,，解碼器端無(wú)輸入,，僅依賴(lài)前一時(shí)刻的解碼器輸出信息進(jìn)行校對(duì)。其整體結(jié)構(gòu)如圖3所示,。

    編碼器層內(nèi)部包含兩個(gè)子層,，即一個(gè)Self-Attention層和一個(gè)全連接的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層,。Self-Attention層中的查詢(xún)向量、鍵向量和值向量均來(lái)自于前一個(gè)編碼器層,，因此編碼器層的每個(gè)位置都能去關(guān)注前一層輸出的所有信息,，使得當(dāng)前節(jié)點(diǎn)不僅關(guān)注當(dāng)前信息，還能獲得上下文的語(yǔ)義信息,。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層應(yīng)用于Self-Attention層的輸出,，由兩個(gè)線(xiàn)性變換和一個(gè)ReLU激活函數(shù)組成。計(jì)算方法如式(2)所示,。

其中,，W₁和W₂為模型中神經(jīng)元的權(quán)值，b₁和b₂為偏置值,，x為輸入向量,。

    編碼器層與解碼器層的結(jié)構(gòu)如圖4所示。

    解碼器層不僅包含編碼器層中的兩個(gè)子層,，還添加了一個(gè)注意力子層對(duì)編碼器的輸出執(zhí)行多頭注意,，其查詢(xún)向量來(lái)自于前一個(gè)解碼器層，鍵向量和值向量來(lái)自于編碼器的輸出,，因此解碼器的每個(gè)位置都可以關(guān)注到編碼器輸入序列的全部信息,，幫助當(dāng)前解碼器節(jié)點(diǎn)獲取到需要關(guān)注的重點(diǎn)內(nèi)容。此外,，解碼器的Self-Attention子層加入了masked部分,，其可以對(duì)某些值進(jìn)行掩蓋，從而防止模型注意到后續(xù)位置信息,。這種屏蔽確保了當(dāng)前的預(yù)測(cè)只能依賴(lài)于之前的已知輸出,。

3.3 Transformer模型實(shí)現(xiàn)過(guò)程

    Transformer模型的內(nèi)部結(jié)構(gòu)如圖5所示。

3.3.1 Embedding

    首先,，模型對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行Embedding,，即詞嵌入，將輸入詞語(yǔ)轉(zhuǎn)變成向量^[17],。將向量輸入到編碼器和解碼器的第一層,，經(jīng)過(guò)多頭注意力機(jī)制處理后傳入前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到的輸出信息作為下一層編碼器和解碼器的輸入^[18],。

3.3.2 Positional Encoding

    因?yàn)門(mén)ransformer模型缺少對(duì)輸入序列中詞語(yǔ)順序的表示,，所以需要在編碼器層和解碼器層的輸入添加一個(gè)Positional Encoding向量，即位置編碼向量,，維度與輸入向量的維度相同,，本文取512維。該向量決定當(dāng)前詞在序列中的位置，計(jì)算方法如式(3),、式(4)所示：

其中,，pos是指當(dāng)前詞語(yǔ)在句子中的位置；i表示pos對(duì)應(yīng)的向量值,，取值范圍為0～255,；d_model表示向量維度。在偶數(shù)位置,，使用正弦編碼,；在奇數(shù)位置，使用余弦編碼,。最后將位置編碼向量與輸入向量相加,，作為輸入傳入模型。

3.3.3 殘差連接和歸一化

    編碼器層和解碼器層中每個(gè)子層都加入了殘差連接和歸一化^[19],。子層先進(jìn)行殘差連接,，避免誤差反向傳播時(shí)的梯度消失，接著對(duì)輸出進(jìn)行歸一化,，避免梯度消失或梯度爆炸,。剩余連接和歸一化后的輸出表示如式(5)所示：

其中，x為前一層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或多頭注意力層的輸出向量,，SubLayer為注意力機(jī)制函數(shù),，LayerNorm為歸一化函數(shù)。

3.3.4 輸出層

    當(dāng)解碼器層全部執(zhí)行完畢后,，為了將得到的向量映射為本文需要的詞語(yǔ)，需要在最后一個(gè)解碼器層后添加一個(gè)全連接層和Softmax層,。全連接層輸出logits向量,，作為Softmax層的輸入。假設(shè)詞典包括n個(gè)詞語(yǔ),，那最終Softmax層會(huì)輸出n個(gè)詞語(yǔ)分別對(duì)應(yīng)的概率值,，概率值最大的對(duì)應(yīng)詞語(yǔ)就是最終的輸出結(jié)果。

4 結(jié)果與分析

    針對(duì)上述模型,，本文設(shè)計(jì)了以下的實(shí)驗(yàn),。本實(shí)驗(yàn)運(yùn)行環(huán)境操作系統(tǒng)為Windows 10，CPU為Intel Core^TM i5-8265,，GPU為GTX 1070Ti,，運(yùn)行內(nèi)存8 GB。一共進(jìn)行4組實(shí)驗(yàn),，分別為傳統(tǒng)的Seq2Seq,、加入BiLSTM的Seq2Seq、基于注意力機(jī)制的BiLSTM Seq2Seq與Transformer共4種模型。實(shí)驗(yàn)使用的數(shù)據(jù)集來(lái)自于2018 NLPCC共享的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集Task 2,，其中提供了717 206條中文文本語(yǔ)句對(duì),，將其中的700 000條作訓(xùn)練集，17 206條作測(cè)試集,，劃分過(guò)程隨機(jī),。Src代表待校對(duì)語(yǔ)料，Trg表示原句所對(duì)應(yīng)的正確語(yǔ)料,。數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)如表1所示,，分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，統(tǒng)計(jì)了正確語(yǔ)料和錯(cuò)誤語(yǔ)料,，以及分詞后的詞語(yǔ)總數(shù),。

    為了對(duì)不同模型的校對(duì)效果進(jìn)行評(píng)價(jià)，本次實(shí)驗(yàn)采用準(zhǔn)確率,、召回率和F1值作為指標(biāo),，對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2所示,。

    實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，BiLSTM和注意力機(jī)制均可以在傳統(tǒng)Seq2Seq模型的基礎(chǔ)上提升中文文本校對(duì)效果，然而,，Transformer模型的表現(xiàn)更好,。并且，深度學(xué)習(xí)模型的校對(duì)效果受到訓(xùn)練次數(shù)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集大小的影響,，如果增加Transformer模型的訓(xùn)練次數(shù)和增大訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,，模型將擁有更好的校對(duì)效果。

5 結(jié)論

    本文將Transformer模型應(yīng)用于中文文本自動(dòng)校對(duì)領(lǐng)域,，通過(guò)公開(kāi)數(shù)據(jù)集對(duì)該模型的校對(duì)性能進(jìn)行驗(yàn)證,，得出該模型的校對(duì)效果相比較于其他的模型在準(zhǔn)確率和召回率方面均有很大提升。

    本次實(shí)驗(yàn)由于數(shù)據(jù)集的局限性^[20],，導(dǎo)致并未展現(xiàn)出Transformer模型的全部能力,，但是該模型在中文文本自動(dòng)校對(duì)中的表現(xiàn)依然優(yōu)異，也為T(mén)ransformer模型應(yīng)用于其他自然語(yǔ)言處理任務(wù)提供了可能性,。

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作者信息:

龔永罡,，裴晨晨，廉小親,，王嘉欣

(北京工商大學(xué) 計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院食品安全大數(shù)據(jù)技術(shù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,，北京100048)