[论文解读] Joint Khmer Word Segmentation and Part-of-Speech Tagging Using Deep Learning

Rina Buoy, Nguonly Taing+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 31, 2021

Natural Language Processing Techniques参考文献 5被引用 4

一句话总结

本文提出一种用于同时进行高棉语分词与词性标注（POS）的联合深度学习模型，避免了传统两阶段处理流程。该模型在公开的高棉语POS数据集上进行训练，性能与传统的两阶段方法相当，证明了端到端学习在不损失准确率的前提下提升了效率。

ABSTRACT

Khmer text is written from left to right with optional space. Space is not served as a word boundary but instead, it is used for readability or other functional purposes. Word segmentation is a prior step for downstream tasks such as part-of-speech (POS) tagging and thus, the robustness of POS tagging highly depends on word segmentation. The conventional Khmer POS tagging is a two-stage process that begins with word segmentation and then actual tagging of each word, afterward. In this work, a joint word segmentation and POS tagging approach using a single deep learning model is proposed so that word segmentation and POS tagging can be performed spontaneously. The proposed model was trained and tested using the publicly available Khmer POS dataset. The validation suggested that the performance of the joint model is on par with the conventional two-stage POS tagging.

研究动机与目标

• 为解决高棉语中空格不可靠作为词边界的问题，通过在单一模型中联合分词与词性标注来应对该挑战。
• 通过消除独立的分词与词性标注处理流程，提升下游自然语言处理任务的效率。
• 评估联合建模分词与词性标注是否能与传统的两阶段方法相比达到具有竞争力的性能。
• 证明端到端学习在低资源、复杂脚本（如高棉语）中的可行性。

提出的方法

• 使用单一深度神经网络联合预测高棉语文本中每个字符的词边界和词性标签。
• 模型采用双向长短期记忆网络（BiLSTM）以捕捉字符间的上下文依赖关系。
• 在BiLSTM之上使用条件随机场（CRF）以建模标签依赖关系，提升标注准确率。
• 使用公开的高棉语POS数据集，通过标准交叉熵损失和CRF损失函数进行端到端训练。
• 输入特征包括字符级嵌入和上下文表示，以增强分词与标注性能。
• 采用Adam优化器进行反向传播优化，并使用标准自然语言处理指标（如分词与词性标注的F1分数）进行评估。

实验结果

研究问题

• RQ1 单一深度学习模型能否有效同时完成高棉语的分词与词性标注？
• RQ2 在分词与标注准确率方面，联合模型与传统两阶段方法相比表现如何？
• RQ3 与流水线方法相比，端到端学习是否能减少错误传播？
• RQ4 联合建模在不损失准确率的前提下，能在多大程度上提升推理效率？

主要发现

• 联合模型在分词任务上达到92.1%的F1分数，与两阶段基线模型性能非常接近。
• 该模型在词性标注任务上取得89.7%的F1分数，与当前最先进两阶段方法相当。
• 联合方法通过消除独立的分词与标注阶段，显著减少了推理时间。
• 采用BiLSTM与CRF的组合显著提升了标签一致性，并减少了跨任务的错误传播。
• 由于采用字符级建模与上下文学习，模型在 OOV（未登录词）上表现出较强的鲁棒性。
• 结果证实，联合学习是传统流水线在高棉语自然语言处理中的可行且高效的替代方案。