智能機(jī)器人語料庫的自動分詞方法研究

高秀艷 耿興隆 李戰(zhàn)軍

【摘 要】智能機(jī)器人自動回復(fù)功能的實(shí)現(xiàn)依賴于足量的語料庫，語料庫的基本單位為詞語，因此將整篇的文章語料進(jìn)行分詞并對出詞語進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)，可以為下一步的機(jī)器學(xué)習(xí)做好準(zhǔn)備。Python語言在自然語言處理過程中廣受編程者青睞，它簡潔的語法和強(qiáng)大的第三方庫為編程提供了極大的方便。Jieba模塊在自然語言處理中功能強(qiáng)大，能按照全模式、精確模式和搜索引擎模式對文章進(jìn)行分詞，使用該模塊對文章進(jìn)行分詞后，再利用analyse子模塊進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)，可以為后期的模型訓(xùn)練提供更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)集，從而提高機(jī)器人的回復(fù)準(zhǔn)確率。

【關(guān)鍵詞】機(jī)器人;語料庫;Jieba模塊

自然語言處理是和語言緊密相關(guān)的一門學(xué)科，是統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)和語言學(xué)的交叉學(xué)科，是讓計(jì)算機(jī)能夠理解人類語言的一種技術(shù)。自然語言處理的主要目的是研究能夠表示自然語言的模型，及如何通過計(jì)算機(jī)處理這些數(shù)學(xué)模型[1]。智能機(jī)器人即依據(jù)此進(jìn)行工作，獲取足量的語料后進(jìn)行分詞，并對詞語按一定的規(guī)則進(jìn)行建模，用模型訓(xùn)練機(jī)器人，使它具備根據(jù)輸入內(nèi)容自動檢索答案并給出反饋的功能，從而實(shí)現(xiàn)自動回復(fù)。

一、漢語分詞的研究現(xiàn)狀

中文分詞有人工分詞和機(jī)器分詞兩種，鑒于分詞效率，目前多使用機(jī)器分詞，目前常用的機(jī)器自動分詞方法有：基于詞典的分詞方法、基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法和混合方法[2][3]，其中詞典和統(tǒng)計(jì)的方法是目前分詞技術(shù)的主要方法，但基于詞典的分詞方法在處理歧義字段時(shí)性能欠佳，而基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法雖能解決這一問題，但由于其需要大量的計(jì)算，時(shí)間消耗相當(dāng)可觀，因此混合方法是目前被最多采用的方法。

二、python語言及jieba分詞模塊介紹

Python語言是當(dāng)今流行的開源編程語言，它可以跨平臺使用，語法簡潔，安裝方便，廣受編程者青睞，其豐富的第三方庫也使它如虎添翼，更加方便的完成各種數(shù)據(jù)處理及運(yùn)算。

Jieba模塊是免費(fèi)的第三方模塊，也是目前Python中最好的中文分詞組件，它可以以精確模式、全模式、搜索引擎模式三種模式對語料進(jìn)行分詞，并可使用子模塊analyse進(jìn)行關(guān)鍵詞提取及詞頻統(tǒng)計(jì)。

Jieba模塊使用cut函數(shù)或lcut函數(shù)實(shí)現(xiàn)分詞，使用cut_all參數(shù)來判斷是否使用精確模式：

cut_all = True：使用全模式，獲取文本中所有可能的組詞方式。

cut_all = False： 使用精確模式，也即默認(rèn)模式。

Cut函數(shù)返回可迭代序列，可以使用for循環(huán)進(jìn)行遍歷，lcut則直接返回分詞后的詞語列表。

jieba的安裝及導(dǎo)入：

Jieba的安裝非常方便，可以直接使用python中的pip命令進(jìn)行安裝，保證電腦聯(lián)網(wǎng)的情況下，在windows運(yùn)行窗口輸入pip install jieba，即可進(jìn)行安裝，成功安裝后的提示如圖1。

若遇此種方法安裝不成功，也可以單獨(dú)下載jieba的安裝包，并使用cd命令切換到該安裝包所在目錄下，執(zhí)行python setup.py install命令進(jìn)行安裝。

Jieba成功安裝后，可以使用import jieba來在程序中導(dǎo)入模塊。

三、使用jieba模塊實(shí)現(xiàn)對文章的分詞及詞頻統(tǒng)計(jì)

Jieba模塊提供了豐富的函數(shù)用于處理語料文本，但在此之前我們應(yīng)先獲得文本，為不再額外安裝其它的文字處理模塊，本文使用txt文件進(jìn)行語料文章存儲，進(jìn)行分詞及詞頻統(tǒng)計(jì)的基本流程為：打開文件→讀取文件內(nèi)容→進(jìn)行分詞→統(tǒng)計(jì)各詞權(quán)重。

由于全模式分詞時(shí)可能帶來大量的詞匯冗余，影響后期模塊訓(xùn)練時(shí)的數(shù)據(jù)集，進(jìn)而影響模型的準(zhǔn)確性，本文選取精確模式進(jìn)行分詞，兩種模式對部分語句的分詞結(jié)果比較如下：

原句：戰(zhàn)士們的三只小船就奔著東南方向，箭一樣飛去了。

全模式分詞結(jié)果：戰(zhàn)士/們/的/三只/小船/就/奔/著/東南/南方/方向///箭/一樣/飛去/了.

精確模式的分詞結(jié)果：戰(zhàn)士/們/的/三只/小船/就/奔/著/東南/方向/，/箭/一樣/飛去/了.

本文使用jieba模塊的cut函數(shù)對讀取到的語料內(nèi)容進(jìn)行分詞，將分詞結(jié)果以斜線（/）連接進(jìn)行打印，使用analyse模塊的extract_tags函數(shù)統(tǒng)計(jì)出現(xiàn)頻率最高的前20個(gè)單詞及單詞頻率，部分源碼如下：

f=open（"hehuadian.txt"，'r'）#打開《荷花淀》文件

content = f.read（）

print（type（content））

f.close（）

word_list = jieba.cut（content，cut_all=False）#精確模式實(shí)現(xiàn)分詞

print（"分詞結(jié)果："，'/'.join（word_list））

#統(tǒng)計(jì)出現(xiàn)頻率最高的20個(gè)單詞及其頻率

tags = jieba.analyse.extract_tags（content，topK=20，withWeight=True）

print（"頻率前20的關(guān)鍵詞及其權(quán)重為："）

for i in tags：

print（"%-3s：%6.2f;"%（i[0]，i[1]））

運(yùn)行效果如圖2所示：

對語料源進(jìn)行分詞是實(shí)現(xiàn)智能機(jī)器人的第一步工作，接下來將根據(jù)分詞及詞頻統(tǒng)計(jì)結(jié)果構(gòu)建訓(xùn)練模型，進(jìn)而構(gòu)建問題/答案庫，從而實(shí)現(xiàn)針對給定提問內(nèi)容的自動回復(fù)。

參考文獻(xiàn)：

[1]]董永漢.一種網(wǎng)絡(luò)聊天機(jī)器人的研究與實(shí)現(xiàn)[D].杭州：浙江大學(xué)，2017.

[2]張喜.基于主義模板與知識庫的智能導(dǎo)購機(jī)器人系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D].北京：中央民族大學(xué)，2012.

[3]黃昌寧，趙海.中文分詞十年回顧[J].中文信息學(xué)報(bào)，2007，21（3）：8-19.