[论文解读] Real-time Automatic Word Segmentation for User-generated Text.

Won-Ik Cho, Sung Jun Cheon+3 more|arXiv (Cornell University)|Oct 31, 2018

Natural Language Processing Techniques参考文献 26被引用 4

一句话总结

本文提出了一种实时、基于神经网络的韩语用户生成文本自动分词系统，专为即时集成于基于网络的编辑环境而设计。该系统在处理非正式、非标准及对话风格文本方面优于现有工具包，展现出在实际应用中的高可靠性和实用性。

ABSTRACT

For readability and possibly for disambiguation, appropriate word segmentation is recommended for written text. In this paper, we propose a real-time assistive technology that utilizes an automatic segmentation. The language investigated is Korean, a head-final language with various morpho-syllabic blocks as characters. The training scheme is fully neural network-based and straightforward. Besides, we show how the proposed system can be utilized in a web-based real-time revision for a user-generated text. With qualitative and quantitative comparison with widely used text processing toolkits, we show the reliability of the proposed system and how it fits with conversation-style and non-canonical texts. The demonstration is available online.

研究动机与目标

• 解决在非正式、非标准韩语文本中分词的挑战，因为标准工具常在此类文本上失效。
• 开发一种实时辅助技术，支持在基于网络的环境中即时文本修订。
• 从定性和定量两个维度，评估所提出系统与广泛使用的文本处理工具包的性能表现。
• 证明系统在处理韩语典型的词素音节复杂性和主句尾结构方面的鲁棒性。
• 提供公开可访问的在线演示，以进行实际验证和可用性测试。

提出的方法

• 系统采用完全基于神经网络的训练方案，摒弃对手工规则或语言学特征的依赖。
• 利用端到端学习，直接从训练数据中将原始字符序列映射为正确的词边界。
• 架构经过优化，实现低延迟推理，适用于网络应用中的实时处理。
• 模型在多样化用户生成文本上进行训练，包括对话体和非标准形式，以增强泛化能力。
• 系统集成于基于网络的界面中，支持实时文本修订，实现实时输入反馈。
• 评估采用定性分析与定量指标相结合的方式，将输出结果与现有工具包进行对比。

实验结果

研究问题

• RQ1 所提出的基于神经网络的分词系统在非正式和非标准韩语用户生成文本上的表现如何？
• RQ2 该系统能否实现适合交互式基于网络的文本编辑的实时处理？
• RQ3 在具有挑战性的文本类型中，该系统与广泛使用的文本处理工具包相比，在准确性和鲁棒性方面表现如何？
• RQ4 该系统在对话风格写作中，对可读性和歧义消除的改善程度如何？
• RQ5 该系统在无需显式语言学特征工程的情况下，能否在韩语多样的词素音节结构上实现良好泛化？

主要发现

• 所提出的系统在非正式和非标准韩语文本上的表现优于现有工具包。
• 系统实现了低延迟的实时分词，适合集成至基于网络的文本编辑器中。
• 基于神经网络的方法在多样化写作风格（包括对话体和非标准形式）中表现出良好的泛化能力。
• 定性评估证实，用户生成内容的可读性和歧义消除效果得到显著提升。
• 定量结果表明，系统在复杂词素音节语境下持续优于基线工具包。
• 在线演示验证了系统的实际可用性与真实世界适用性。