python:中文词法分析（LAC）

客官°小女子只卖身不卖艺 2022-03-16 11:14 508阅读 0赞

转自：[https://github.com/baidu/lac][https_github.com_baidu_lac]

# 中文词法分析（LAC） #

本项目依赖Paddle v0.14.0版本。如果您的Paddle安装版本低于此要求，请按照[安装文档][Link 1]中的说明更新Paddle安装版本。如果您使用的Paddle是v1.1以后的版本，请使用该项目的分支for\_paddle\_v1.1。注意，LAC模块中的conf目录下的很多文件是采用git-lfs存储，使用git clone时，需要先安装[git-lfs][]。

为了达到和机器运行环境的最佳匹配，我们建议基于源码编译安装Paddle，后文也将展开讨论一些编译安装的细节。当然，如果您发现符合机器环境的预编译版本在官网发布，也可以尝试直接选用。

需要说明的是，本文档的是基于源码编译安装流程撰写的。如果在使用Paddle预编译版本过程中存在问题，请自己动手解决，但本文档所述的一些细节，也许可以作为有用的参考信息。

## 目录 ##

*  [项目结构][Link 2]
 *  [项目简介][Link 3]
 *  [在论文中引用LAC][LAC]
 *  [任务定义与建模][Link 4]
 *  [数据格式][Link 5]
 *  [安装LAC][LAC 1]
 *  [运行LAC][LAC 2]
 *  [定制化功能][Link 6]
 *  [贡献代码][Link 7]

## 项目结构 ##

.
    ├── AUTHORS              # 贡献者列表
    ├── CMakeLists.txt       # cmake配置文件
    ├── conf                 # 运行本例所需的模型及字典文件
    ├── data                 # 运行本例所需要的数据依赖
    ├── include              # 头文件
    ├── LICENSE              # 许可证信息
    ├── python               # 训练使用的python文件
    ├── README.md            # 本文档
    ├── src                  # 源码
    ├── technical-report     # 技术报告
    └── test                 # Demo程序

## 项目简介 ##

LAC是一个联合的词法分析模型，整体性地完成中文分词、词性标注、专名识别任务。LAC既可以认为是**Lexical Analysis of Chinese**的首字母缩写，也可以认为是**LAC Analyzes Chinese**的递归缩写。

LAC基于一个堆叠的双向GRU结构，在长文本上准确复刻了百度AI开放平台上的[词法分析][Link 8]算法。效果方面，分词、词性、专名识别的整体准确率95.5%；单独评估专名识别任务，F值87.1%（准确90.3，召回85.4%），总体略优于开放平台版本。在效果优化的基础上，LAC的模型简洁高效，内存开销不到100M，而速度则比百度AI开放平台提高了57%。

## 在论文中引用LAC ##

如果您的学术工作成果中使用了LAC，请您增加下述引用。我们非常欣慰LAC能够对您的学术工作带来帮助。

@article{jiao2018LAC,
    	title={Chinese Lexical Analysis with Deep Bi-GRU-CRF Network},
    	author={Jiao, Zhenyu and Sun, Shuqi and Sun, Ke},
    	journal={arXiv preprint arXiv:1807.01882},
    	year={2018},
    	url={https://arxiv.org/abs/1807.01882}
    }

## 任务定义与建模 ##

词法分析任务的输入是一个字符串（我们后面使用『句子』来指代它），而输出是句子中的词边界和词性、实体类别。序列标注是词法分析的经典建模方式。我们使用基于GRU的网络结构学习特征，将学习到的特征接入CRF解码层完成序列标注。CRF解码层本质上是将传统CRF中的线性模型换成了非线性神经网络，基于句子级别的似然概率，因而能够更好的解决标记偏置问题。模型要点如下，具体细节请参考`python/train.py`代码。

1.  输入采用one-hot方式表示，每个字以一个id表示
2.  one-hot序列通过字表，转换为实向量表示的字向量序列；
3.  字向量序列作为双向GRU的输入，学习输入序列的特征表示，得到新的特性表示序列，我们堆叠了两层双向GRU以增加学习能力；
4.  CRF以GRU学习到的特征为输入，以标记序列为监督信号，实现序列标注。

词性和专名类别标签集合如下表，其中词性标签24个（小写字母），专名类别标签4个（大写字母）。这里需要说明的是，人名、地名、机名和时间四个类别，在上表中存在两套标签（PER / LOC / ORG / TIME 和 nr / ns / nt / t），被标注为第二套标签的词，是模型判断为低置信度的人名、地名、机构名和时间词。开发者可以基于这两套标签，在四个类别的准确、召回之间做出自己的权衡。

## 数据格式 ##

训练使用的数据可以由用户根据实际的应用场景，自己组织数据。数据由两列组成，以制表符分隔，第一列是utf8编码的中文文本，第二列是对应每个字的标注，以空格分隔。我们采用IOB2标注体系，即以X-B作为类型为X的词的开始，以X-I作为类型为X的词的持续，以O表示不关注的字（实际上，在词性、专名联合标注中，不存在O）。示例如下：

在抗日战争时期,朝鲜族人民先后有十几万人参加抗日战斗  p-B vn-B vn-I n-B n-I n-B n-I w-B nz-B nz-I nz-I n-B n-I d-B d-I v-B m-B m-I m-I n-B v-B v-I vn-B vn-I vn-B vn-I

*  我们随同代码一并发布了完全版的模型和相关的依赖数据。但是，由于模型的训练数据过于庞大，我们没有发布训练数据，仅在`data`目录下的`train_data`和`test_data`文件中放置少数样本用以示例输入数据格式。
 *  模型依赖数据包括：
    
    1.  输入文本的词典，在`conf`目录下，对应`word.dic`
    2.  对输入文本中特殊字符进行转换的字典，在`conf`目录下，对应`q2b.dic`
    3.  标记标签的词典,在`conf`目录下，对应`tag.dic`
 *  在训练和预测阶段，我们都需要进行原始数据的预处理，具体处理工作包括：
    
    1.  从原始数据文件中抽取出句子和标签，构造句子序列和标签序列
    2.  将句子序列中的特殊字符进行转换
    3.  依据词典获取词对应的整数索引
    
    在训练阶段，这些工作由`python/train.py`调用`python/reader.py`完成；在预测阶段，由C++代码完成。

## 安装LAC ##

### 安装Paddle ###

Paddle可以在符合要求的原生Linux环境或docker环境下编译，编译依赖请参考[安装文档][Link 9]。对于docker环境，我们建议基于Paddle的Dockerfile自己构建镜像。

如果Paddle官方发布了符合机器运行环境的镜像，也可以尝试直接选用，省去下文所述第一步至第四步的工作。

但是，无论是官方镜像，还是基于源码的默认编译命令，都不包含Fluid预测库部分。Fluid预测库的安装要放在单独的步骤解决（见下文第五步）。

第一步，克隆Paddle代码并检出`v0.14.0`版本

git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git
    cd Paddle
    git checkout v0.14.0

注意，`v0.14.0`版本当前如果开启`mkldnn`的支持，会出现Segmentation Falut。这个问题在后续版本也许会修复。而在这之前，请在关闭`mkldnn`支持的情况下编译，具体在后文详述。

第二步（可选），构建docker镜像

对于非Linux环境（macOS， Windows……），需构建Paddle的docker镜像用于Paddle的编译和运行（主要是预测部分）。当然，在Linux环境下，也可以选择构建镜像。

# 可以使用自己喜欢的Ubuntu镜像，加快下载速度
    docker build -t paddle:dev --build-arg UBUNTU_MIRROR='http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/' .

Paddle的docker镜像依赖Ubuntu基础镜像，大量软件包基于apt-get安装，因此可以配置Ubuntu镜像加速这一过程。

第三步，编译Paddle基础库

这一步骤会产出Paddle的基础库，以及python版的wheel包。

如前所述，`v0.14.0`版本需要关闭`mkldnn`库的支持。我们直接使用`cmake`命令完成编译。

# 假设$PWD是Paddle代码所在目录
    docker run -it -v $PWD:/paddle -w /paddle paddle:dev /bin/bash # 启动shell
    mkdir build
    cd build
    cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DWITH_MKLDNN=OFF -DWITH_GPU=OFF -DWITH_FLUID_ONLY=ON ..
    make -j <num_cpu_cores> # 并发编译可提高速度, <num_cpu_cores>表示设置的并发编译线程数

编译过程中，与LAC紧密相关的几个常用参数列在下表中。`WITH_AVX`和`WITH_MKL`选项会由`cmake`根据CPU的检测结果自动设定，其余参数如果需要设为默认值以外的值，需要手工指定。具体细节可以参考`CMakeLists.txt`。

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>选项</th> 
   <th>说明</th> 
   <th>默认值</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>WITH_GPU</td> 
   <td>如果需要CPU环境，请设为<code>OFF</code>。本文档中，LAC是基于CPU环境编译的。</td> 
   <td>ON</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>WITH_FLUID_ONLY</td> 
   <td>只编译Fluid API，建议设为<code>ON</code>。</td> 
   <td>OFF</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>WITH_AVX</td> 
   <td>是否编译含有AVX指令集的二进制文件，较新的CPU都支持AVX指令集。</td> 
   <td>自动</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>WITH_MKL</td> 
   <td>是否使用MKL数学库，如果为否则使用OpenBLAS。该选项与<code>WITH_AVX</code>绑定，如果<code>WITH_AVX</code>为<code>ON</code>，<code>WITH_MKL</code>也为<code>ON</code>。如果CPU支持AVX2指令集，还会引入Intel的<code>mkldnn</code>库，除非显式设定<code>WITH_MKLDNN</code>为<code>OFF</code>。</td> 
   <td>自动</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

第四步，安装python包

# 假设$PWD是Paddle代码所在目录
    pip install build/python/dist/*.whl

更多安装细节，如升级现有包等操作，请参考[安装文档][Link 9]。

第五步，编译Fluid预测库

Fluid预测不包含在默认的官方镜像，以及默认的源码编译产出中。需要单独编译。

Paddle官方也在维护Fluid预测库的预编译包，请看[这里][Link 10]。如果有符合机器运行环境的预编译包，也可以尝试直接选用。

在第三步的`make`成功后，直接继续执行：

make -j <num_cpu_cores> inference_lib_dist # 并发编译可提高速度, <num_cpu_cores>表示并发编译的线程数

基于`cmake`直接编译时，Fluid预测库的编译产出会生成在`build/fluid_install_dir`目录。您可以把它拷贝到任何您喜欢的位置。

如果您使用的是自带基础库和Python包的Paddle官方镜像，或者由于其他原因不需要安装基础库和Python包，那么在第三步的`cmake`命令之后，直接`make -j <num_cpu_cores> inference_lib_dist`即可。

### 编译LAC ###

LAC依赖Paddle的Fluid预测库。编译、运行环境与Paddle相关环境保持一致，以避免各种意外的出现。注意，LAC模块中的conf目录下的很多文件是采用git-lfs存储，使用git clone时，需要先安装[git-lfs][]。LAC本身的编译操作相对简单：

git clone https://github.com/baidu/lac.git
    cd lac
    mkdir build
    cd build
    # /path/to/fluid_inference_lib是上节第五步的对应的Fluid预测库编译产出路径
    # LAC的demo程序，以及依赖LAC静态库的程序，都要依赖这个路径作为动态库的搜索路径
    # 如果这个路径在编译完成之后有变动，需要手工设置LD_LIBRARY_PATH环境变量
    cmake -DPADDLE_ROOT=/path/to/fluid_inference_lib ..
    make
    make install # 编译产出在 ../output 下

## 运行LAC ##

### 训练部分 ###

训练过程，我们使用python实现。

1.  准备好数据和字典。请将训练数据放在一个目录下，测试数据放在另一个目录下。如果有多份不同类型的训练语料，可以在训练目录下使用不同的前缀来区分不同的训练数据，比如使用novel\_xxx表示小说类的训练语料，使用news\_xxx表示新闻类的训练预料，训练支持同时按照一定的比例混合输入各种不同类型的语料。
2.  查看训练支持的不同选项的含义，可以使用
    
        python python/train.py -h
    
    查看训练脚本支持的不同选项，通过设置不同的选项，对自己的训练实现定制化。其中以下选项可能较为常用：
    
        --traindata_dir           指定训练数据所在的路径
        --testdata_dir            指定验证数据所在的路径
        --model_save_dir          指定模型保存的路径
        --corpus_type_list        指定使用训练数据目录下哪些类型的语料，比如使用新闻和小说语料，可以设置为news novel
        --corpus_proportion_list  指定使用训练数据目录下每种语料的比例，与corpus_type_list中的语料类型一一对应
3.  运行命令 `python python/train.py` ，**需要注意：直接运行使用的是示例数据及默认参数，实际应用时请替换真实的标记数据并修改相应配置项。** 我们可以使用不同选项来改变训练的配置，如只使用新闻语料和标题语料，可以使用命令`python python/train.py --corpus_type_list news title --corpus_proportion_list 0.5 0.5`。

### 预测部分 ###

预测部分基于Fluid预测库实现。

Python预测接口

1.  准备输入:输入是utf8编码的句子，每个句子占一行。在预测脚本中，我们使用了`data`目录下的测试数据作为预测的默认输入。用户可以自行准备自己的要测试的输入。
2.  查看预测支持的不同选项的含义，可以使用
    
        python python/infer.py -h
    
    查看预测脚本支持的不同选项，通过设置不同的选项，对自己的预测实现定制化。其中以下选项可能较为常用：
    
        --batch_size        预测时，每次同时预测的样本数，批量预测时，较大的batch_size有助于提高预测速度
        --test_data_dir     预测时作为输入的文件所在的目录

3、运行命令 `python python/infer.py` ，**需要注意：直接运行使用的是示例数据及默认参数，实际应用时请替换真实的数据并修改相应配置项。**

C++数据接口说明

因为分词、词性标注和专名识别常常作为其他模块的基础依赖，因此我们提供了C语言的预测接口

const int LAC_TYPE_MAX_LEN = 32;

词性名称、专名类别名称、定制化类别名称的最大长度限制为32。模块内置的词性名称和专名类别名称的长度都不会超过此值，定制化类别名称也不能超过词此长度，否则会导致字典加载失败。

typedef struct TAG {
        int offset; /* 在输入文本中的字节偏移 */
        int length; /* 字节长度 */
        char type[LAC_TYPE_MAX_LEN]; /* 类别（词性、专名类别或定制化类别） */
        double type_confidence; /* 类别置信度 */
    } tag_t;

输出结构，offset和length代表该词在输入query中的字节偏移和长度，type代表该词的标注类别，type\_confidence代表类别置信度（目前统一为1）

预测流程

1.  初始化，加载字典和模型

void* lac_handle = lac_create(conf_dir);

1.  初始化线程变量

void* lac_buff = lac_buff_create(lac_handle);

1.  进行预测，获取结果

tag_t *results = new tag_t[max_result_num];
    int result_num = lac_tagging(lac_handle,
                    lac_buff, query, results, max_result_num);

1.  释放资源

lac_destroy(lac_handle);

示例程序

`output/demo/lac_demo`是一个多线程的demo程序，其源码请参考`test/src/lac_demo.cpp`。Demo程序的使用方式为：

./lac_demo <conf_dir> <max_tokens> <thread_num>
    # conf_dir:   模型与字典的路径，随项目一同发布在conf目录中
    # max_tokens: 单个句子的最大长度，单位是字符
    # thread_num: 线程数

程序从标准输入逐行读取句子，然后给出句子的分析结果。

示例输入：

2003年10月15日北京时间9时,杨利伟乘由长征二号F火箭运载的神舟V号飞船首次进入太空, 象征着中国太空事业向前迈进一大步,起到了里程碑的作用。

示例输出：

2003年10月15日 TIME 0 17	北京 LOC 17 6	时间 n 23 6	9时 TIME 29 4	, w 33 1	杨利伟 PER 34 9	乘 v 43 3	由 p 46 3	长征二号F nz 49 13	火箭 n 62 6	运载 v 68 6	的 u 74 3	神舟V号 nz 77 10	飞船 n 87 6	首次 m 93 6	进入 v 99 6	太空 s 105 6	,  v 111 2	象征 v 113 6	着 u 119 3	中国 LOC 122 6	太空 n 128 6	事业 n 134 6	向前 d 140 6	迈进 v 146 6	一大步 m 152 9	, w 161 1	起 v 162 3	到 v 165 3	了 u 168 3	里程碑 n 171 9	的 u 180 3	作用 n 183 6	。 w 189 3

输出格式为：

word1 type1 offset1 length1 \t word2 type2 offset2 length2 \t ... 
    word:   词
    type：  词性、专名类型
    offset：偏移量，单位为字节
    length：长度，单位为字节

## 定制化功能 ##

在模型输出的基础上，LAC还支持用户配置定制化的专名类型输出。当定制化的专名词出现在输入query中时，如果该词与原有的词法分析结果不存在边界冲突，则会用定制化专名类型替代原有的标签。 配置定制化专名的方法是修改conf/customization.dic。专名类型对应的词写在类型名称下方，专名名称形如\[D:XXX\]。例如：

[D:season]
    春天
    夏天
    秋天
    冬天
    [D:flower]
    花
    [D:wind]
    风

以输入query“春天的花开秋天的风以及冬天的落阳”为例，原本输出结果为：

春天 TIME 0 6   的 u 6 3    花开 v 9 6  秋天 TIME 15 6  的 u 21 3   风 n 24 3   以及 c 27 6 冬天 TIME 33 6  的 u 39 3

添加定制化专名之后的结果为：

春天 [D:season] 0 6 的 u 6 3    花开 v 9 6  秋天 [D:season] 15 6    的 u 21 3   风 [D:wind] 24 3    以及 c 27 6 冬天 [D:season] 33 6    的 u 39 3   落阳 vn 42 6

可以看到，“春天”“秋天”“冬天”的类别变成了\[D:season\]，“风”的类别变成了\[D:wind\]。而定制化专名词“花”虽然出现在输入query中，但是由于它和原本的结果“花开”存在边界冲突，所以不会被识别。

## 贡献代码 ##

我们欢迎开发者向LAC贡献代码。如果您开发了新功能，发现了bug……欢迎提交Pull request与issue到Github。

[https_github.com_baidu_lac]: https://github.com/baidu/lac
[Link 1]: http://paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.0/beginners_guide/install/Start.html#paddlepaddle
[git-lfs]: https://help.github.com/articles/versioning-large-files/
[Link 2]: https://github.com/baidu/lac#%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E7%BB%93%E6%9E%84
[Link 3]: https://github.com/baidu/lac#%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E7%AE%80%E4%BB%8B
[LAC]: https://github.com/baidu/lac#%E5%9C%A8%E8%AE%BA%E6%96%87%E4%B8%AD%E5%BC%95%E7%94%A8LAC
[Link 4]: https://github.com/baidu/lac#%E4%BB%BB%E5%8A%A1%E5%AE%9A%E4%B9%89%E4%B8%8E%E5%BB%BA%E6%A8%A1
[Link 5]: https://github.com/baidu/lac#%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%A0%BC%E5%BC%8F
[LAC 1]: https://github.com/baidu/lac#%E5%AE%89%E8%A3%85LAC
[LAC 2]: https://github.com/baidu/lac#%E8%BF%90%E8%A1%8CLAC
[Link 6]: https://github.com/baidu/lac#%E5%AE%9A%E5%88%B6%E5%8C%96%E5%8A%9F%E8%83%BD
[Link 7]: https://github.com/baidu/lac#%E8%B4%A1%E7%8C%AE%E4%BB%A3%E7%A0%81
[Link 8]: http://ai.baidu.com/tech/nlp/lexical
[Link 9]: http://www.paddlepaddle.org/docs/develop/documentation/fluid/zh/build_and_install/build_from_source_cn.html
[Link 10]: http://www.paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.1/user_guides/howto/inference/build_and_install_lib_cn.html