基于語義依存分析的句子相似性度量算法及應(yīng)用研究

李 玲 何聚厚

1(陜西師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院 陜西 西安 710119)2(陜西師范大學(xué)現(xiàn)代教學(xué)技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 陜西 西安 710062)

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基于語義依存分析的句子相似性度量算法及應(yīng)用研究

李 玲1何聚厚2*

1(陜西師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院 陜西 西安 710119)2(陜西師范大學(xué)現(xiàn)代教學(xué)技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 陜西 西安 710062)

問答系統(tǒng)在MOOC(Massive Open Online Course)學(xué)習(xí)平臺(tái)中占有很重要的地位，但由于MOOC課程學(xué)習(xí)中用戶多、問題多的特點(diǎn)，快速準(zhǔn)確地找到某一問題的答案，成為提升MOOC平臺(tái)用戶體驗(yàn)的一個(gè)挑戰(zhàn)。為此，構(gòu)建了面向常問問題集的問答系統(tǒng)，通過計(jì)算問句的相似性實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的自動(dòng)問答。在現(xiàn)有的句子相似性度量方法基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了基于語義依存關(guān)系的度量方法，并結(jié)合了句長、詞形、詞義等多種特征度量句子之間的相似性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠較好地反映句子之間的語義差別，是一種可行有效的方法，且提高了系統(tǒng)的響應(yīng)準(zhǔn)確率。該系統(tǒng)具有較高應(yīng)答準(zhǔn)確率，具有較強(qiáng)使用價(jià)值和廣闊的應(yīng)用前景。

MOOC 自動(dòng)響應(yīng) 問答 句子相似度 語義依存分析

0 引 言

大規(guī)模在線開放課程MOOC是基于網(wǎng)絡(luò)和移動(dòng)智能技術(shù)的新型在線學(xué)習(xí)課程形式。自2012年MOOC元年以來，它作為一種全新的學(xué)習(xí)方式，不僅推動(dòng)了現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育，更是給傳統(tǒng)教育，尤其是給高等教育帶來了巨大變革[1]。但是，由于地理上的分離，基于網(wǎng)絡(luò)的MOOC學(xué)習(xí)中，師生之間缺乏直接的互動(dòng)。而答疑工作，作為教學(xué)活動(dòng)過程中的一項(xiàng)必不可少的環(huán)節(jié)，開展效果將直接影響到教學(xué)質(zhì)量的高低。在現(xiàn)代MOOC教學(xué)中，大多數(shù)MOOC課程利用在討論區(qū)提問的方式進(jìn)行答疑，如edX、學(xué)堂在線、中國大學(xué)MOOC等平臺(tái)，教師可根據(jù)學(xué)習(xí)者的反饋予以定期答疑，哈佛大學(xué)曾在edX上開設(shè)《China》課程[2]，每周兩位主講教師會(huì)收集上周學(xué)習(xí)參與者們提出來的具有代表性的問題，專門制作一個(gè)答疑視頻(Office Hours)，幫助師生的互動(dòng)交流。一些MOOC課程會(huì)根據(jù)需要通過QQ、Facebook等社交、通信平臺(tái)進(jìn)行交互，但要獲得及時(shí)答疑的前提是雙方同時(shí)在線，例如在愛丁堡大學(xué)的EDC MOOC[3]中，教師利用Google Hangout進(jìn)行定期視頻答疑，要求學(xué)習(xí)者必須在規(guī)定的時(shí)間登錄到Google Hangout。也有少數(shù)教學(xué)平臺(tái)帶有自己的問答平臺(tái)，如網(wǎng)絡(luò)課程聯(lián)盟Coursera、中國的慕課網(wǎng)等，學(xué)生可以提出問題讓其他學(xué)生回答，據(jù)統(tǒng)計(jì)，Coursera的回答時(shí)間中間值為22分鐘[4]。就目前存在的答疑方式來看，學(xué)習(xí)者碰到的問題無法在第一時(shí)間得到教師的輔導(dǎo)，學(xué)習(xí)者缺乏及時(shí)的指導(dǎo)，難以達(dá)到好的學(xué)習(xí)效果。同時(shí)，MOOC課程最主要的特征是大規(guī)模和開放性[5]，為數(shù)眾多的學(xué)習(xí)者導(dǎo)致教師沒有足夠的時(shí)間和精力回答每一個(gè)提問。如何快速準(zhǔn)確地找到某一問題的答案，成為提升MOOC平臺(tái)用戶體驗(yàn)的一個(gè)挑戰(zhàn)。

自動(dòng)問答(Question Answering Track)系統(tǒng)的作用和搜索引擎相似，能夠?yàn)橛脩籼峁┫嚓P(guān)問題的答案。不同的是，它既能夠讓學(xué)習(xí)者用自然語言提問，不需要將問句分解為關(guān)鍵字，又能夠返回一個(gè)簡潔、準(zhǔn)確的答案，而不是一些相關(guān)的網(wǎng)頁，能夠比搜索引擎更準(zhǔn)確地找出用戶所需要的答案，滿足用戶的檢索需求[7]。將自動(dòng)問答技術(shù)應(yīng)用于MOOC學(xué)習(xí)平臺(tái)，在一定范圍內(nèi)自動(dòng)回答學(xué)習(xí)者提出的問題，使學(xué)習(xí)者能夠及時(shí)解決疑難問題，以便后續(xù)學(xué)習(xí)，不僅提高了時(shí)效性和資源復(fù)用率，而且能夠幫助教師進(jìn)行分析、統(tǒng)計(jì)，發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)者的薄弱之處，改善教學(xué)中的不足，提高教學(xué)效果。為此，本文設(shè)計(jì)了面向常問問題集FAQ(Frequently Asked Question)的問答系統(tǒng)，常問問題集中保存了用戶經(jīng)常問的問題及答案，當(dāng)用戶提問時(shí)，系統(tǒng)首先在常用問題集中查找是否有相同或相似問題存在，如果有，那么直接給用戶提供該問題的答案，完成自動(dòng)響應(yīng)，方便快捷地解答了學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)過程中遇到的疑惑，具有較強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值。

1 常見的句子相似性度量方法

在FAQ問答系統(tǒng)中，系統(tǒng)能否高效地完成自動(dòng)響應(yīng)的核心是問句與問句之間的相似性度量是否合理，其中，計(jì)算方法的時(shí)間復(fù)雜度和結(jié)果的準(zhǔn)確率對(duì)問答系統(tǒng)的效率有直接影響。目前，常用的句子間相似性度量方法有以下幾種。

1.1 基于相同詞的句子相似性度量方法

基于相同詞的句子相似性度量，也叫做詞形相似度，反映的是兩個(gè)句子包含的詞語在形態(tài)和結(jié)構(gòu)上的相似程度，一般使用兩個(gè)句子含有的相同詞的個(gè)數(shù)作為衡量標(biāo)準(zhǔn)。這種方法計(jì)算簡單且效率高，但是由于沒有利用到句子的語義和語法信息，結(jié)果不是很準(zhǔn)確。

1.2 基于語義詞典的句子相似性度量方法

基于語義詞典的相似性度量方法是以語義詞典作為語義分類體系得到詞語間相似度，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行句子相似性度量。語義詞典是詞語語義相似性度量的基礎(chǔ)，目前常用的英文語義詞典有WordNet、MindNet等，中文語義詞典有《知網(wǎng)》(HowNet)[8]、《同義詞詞林》等。利用語義詞典度量詞語相似性的主要思想是：首先利用語義詞典中概念間的多種語義關(guān)系(上下位、反義和同義等)計(jì)算得到概念與概念間的語義距離，再根據(jù)概念之間的語義距離計(jì)算得到概念之間的語義相似度，最后由概念之間的語義相似性計(jì)算得到詞語間的語義相似度。但是由于這一方法沒有考慮到句子的句法結(jié)構(gòu)和詞與詞的相互作用關(guān)系，結(jié)果并不是很準(zhǔn)確。

1.3 基于編輯距離的句子相似性度量方法

編輯距離是指從句子A變化成為句子B所需要的最少編輯操作次數(shù)。編輯操作指的是對(duì)句子進(jìn)行的插入、刪除和替換操作，一般指定位置的單個(gè)字符操作被稱為一次編輯操作。編輯距離應(yīng)用的成果較少，主要被用于句子的快速模糊匹配領(lǐng)域，文獻(xiàn)[21]將其應(yīng)用到了句子檢索系統(tǒng)中，不僅使用了編輯距離算法進(jìn)行句子檢索，同時(shí)利用語義詞典來彌補(bǔ)編輯距離在語義信息方面的缺失，并用實(shí)驗(yàn)證明了方法的有效性。

1.4 基于依存句法的句子相似性度量方法

依存句法是1959年法國語言學(xué)家L.Tesniere最先提出的概念。它將句子分析成一顆依存句法樹，描述出各個(gè)語言單位之間的依存關(guān)系，指出了各個(gè)句子成分之間在句法上的搭配關(guān)系，這種搭配關(guān)系是和語義密切聯(lián)系的。依存句法分析能夠反映出句子當(dāng)中各語義成分之間的相互修飾關(guān)系，與各成分在句中的物理位置無關(guān)，因此可以長距離搭配。如何找出句子中各成分的依存關(guān)系是使用依存結(jié)構(gòu)度量句子相似性的核心問題。在利用句法結(jié)構(gòu)進(jìn)行相似性度量時(shí)，一般只考慮那些構(gòu)成有效搭配對(duì)的相似程度，也就是整個(gè)句子的中心詞和直接和中心詞依存的有效詞(名詞、動(dòng)詞和形容詞)組成的搭配對(duì)。文獻(xiàn)[25]獲取句子中的詞語搭配和構(gòu)成特征時(shí)利用了依存句法理論，并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)對(duì)比，證明了該方法能夠可行有效地反應(yīng)句子之間的語義差別。

1.5 基于角色標(biāo)注的句子相似性度量方法

通常的句子相似性度量方法都很少包含語義信息，而基于語義角色標(biāo)注的句子相似性度量不僅考慮了語法信息，同時(shí)將語義信息融入其中。語義角色標(biāo)注作為句子深層語義分析的一個(gè)過度階段，將其應(yīng)用到句子相似性度量中有很重要的作用。文獻(xiàn)[26]利用了語義角色來度量句子的相似性，將語義角色標(biāo)注結(jié)構(gòu)相似性引入到句子相似性度量中。本文在此基礎(chǔ)上將語義角色改為語義依存分析的結(jié)果，不僅包含語義角色，還包含句法結(jié)構(gòu)和二級(jí)語義關(guān)系，后文用實(shí)驗(yàn)證明了此算法的有效性。

2 本文中的句子相似性度量方法

2.1 基于語義依存分析的句子相似度

語義角色標(biāo)注結(jié)構(gòu)中包含著豐富的語義信息。文獻(xiàn)[19]和文獻(xiàn)[26]都提出了利用語義角色來度量句子的相似性，但語義角色只關(guān)注句子主要謂詞的論元及謂詞與論元之間的關(guān)系，而語義依存不僅關(guān)注謂詞與論元的關(guān)系，還關(guān)注謂詞與謂詞之間、論元與論元之間、論元內(nèi)部的語義關(guān)系。語義依存分析對(duì)句子語義信息的刻畫更加完整全面，是句法和語義的進(jìn)一步深化。因此本文在此基礎(chǔ)上提出一種基于語義依存分析的句子相似性度量方法，計(jì)算過程中使用哈工大社會(huì)計(jì)算與信息檢索研究中心研發(fā)的 “語言技術(shù)平臺(tái)(LTP)”[11]進(jìn)行句法分析，利用分析結(jié)果進(jìn)行計(jì)算。

語義依存關(guān)系包括：主要語義角色，每一種語義角色對(duì)應(yīng)存在一個(gè)嵌套關(guān)系和反關(guān)系；事件關(guān)系，描述兩個(gè)事件間的關(guān)系；語義依附標(biāo)記，標(biāo)記說話者語氣等依附性信息[11]。正是由于語義依存分析包含如此豐富的信息，所以如何利用這些有用信息來計(jì)算句子的相似度就成為我們研究工作中的研究重點(diǎn)。衡量整個(gè)句子的語義時(shí)，通常情況下標(biāo)點(diǎn)、語氣、連詞、介詞等因素對(duì)語義的影響較小，在計(jì)算時(shí)將這類標(biāo)記忽略，只計(jì)算有實(shí)際含義的語義依存角色。計(jì)算過程如下：

(1) 相同語義依存角色的個(gè)數(shù)

(1)

SameRole(S1,S2)表示句子S1與句子S2中所包含的相同的語義依存角色數(shù)目，Role(S1)和Role(S2)表示句子S1和S2各自包含的語義依存角色數(shù)目。

(2) 相同語義依存角色在句子中的位置

(2)

(3)

其中，r1i與r2i表示句子S1與S2中第i個(gè)相同的語義角色，dis(r1i)和dis(r2i)表示該角色距離語義依存句法樹根結(jié)點(diǎn)的距離，距離越接近，句子越相似。

(3) 基于語義依存分析的句子相似度SdpSim(S1,S2)=αSdpSim1(S1,S2)+βSdpSim2(S1,S2)

(4)

經(jīng)過實(shí)驗(yàn)，α=0.2,β=0.8時(shí)，計(jì)算結(jié)果最為有效。

2.2 多因素的句子相似性度量

句子之間的相似性受到很多因素的影響，例如詞形、句長、詞序、詞語含義、句法結(jié)構(gòu)等。兩個(gè)句子的相似程度不僅和句子的語義信息相關(guān)，也和句子的句法信息相關(guān)，要想取得理想的效果就不能單純考慮其中的單一方面。因此，我們?cè)谔幚磉^程中把上面提到的這些因素分別看成句子的不同特征項(xiàng)，綜合利用這些特征項(xiàng)，根據(jù)重要性來配給不同的權(quán)重，得到句子的最終相似度。計(jì)算過程如下：

(1) 詞形相似度

根據(jù)兩句話中出現(xiàn)的相同詞語來衡量句子的相似性。句子S1和S2 的詞形相似度為：

(5)

其中,Len(S1)和Len(S2)分別表示兩個(gè)句子的詞數(shù)，SameWord是兩個(gè)句子包含的相同詞的個(gè)數(shù)。

(2) 句長相似度

句子長度在一定程度上也反映了句子之間的相似程度，長度越接近的兩個(gè)句子相似程度越大。設(shè)S1、S2為兩個(gè)句子，則S1和S2 的句長相似度為：

(6)

其中，和Len(S2)分別表示兩個(gè)句子的詞數(shù)。

(3) 語義相似度

本文采用《知網(wǎng)》作為語義詞典來度量句子之間的相似性。設(shè)S1、S2為兩個(gè)句子，S1包含的詞為A1,A2, …,Am，S2包含的詞為B1,B2, …,Bn，利用文獻(xiàn)[9]的方法計(jì)算出詞Ai(1≤i≤m)和Bj(1≤j≤n)之間的相似度為S(Ai,Bj)，則句子S1與S2之間的語義相似度為：

(7)

其中：

ai=max(S(Ai,B1),S(Ai,B2),…,S(Ai,Bn))

(8)

bi=max(S(A1,Bj),S(A2,Bj),…,S(Am,Bj))

(9)

(4) 句子相似度

基于多因素的句子相似性度量模型的計(jì)算公式如下：

SenSim(S1,S2) =γ1WordSim(S1,S2)+

γ2LenSim(S1,S2)+

γ3SematicSim(S1,S2)+

γ4SdpSim(S1,S2)

(10)

其中：

γ1+γ2+γ3+γ4=1

3 句子相似度在中文問答系統(tǒng)中的應(yīng)用

3.1 系統(tǒng)處理流程

該問答系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫包含了一個(gè)常用問題庫，為加快查找和計(jì)算效率，問題經(jīng)過預(yù)處理，標(biāo)注了分詞結(jié)果、詞性和語義依存關(guān)系。當(dāng)用戶輸入問題時(shí)，系統(tǒng)首先判斷是否合法，如果不是，則提示用戶提問非法，用戶重新提問。

系統(tǒng)判斷是合法問句后，首先利用哈工大的 “語言技術(shù)平臺(tái)(LTP)” 為基礎(chǔ)對(duì)用戶問句進(jìn)行詞法分析、命名實(shí)體識(shí)別、依存句法分析、語義角色標(biāo)注，得到詞語信息的集合；查找計(jì)算之前，首先進(jìn)行停用詞過濾處理，去除那些對(duì)句子整體意思影響不大的詞匯(如介詞、語氣詞等)，提高相似性度量的準(zhǔn)確性，降低向量空間模型的維度，提高查找效率。然后在數(shù)據(jù)庫中查找備選問題。將用戶輸入的問題和備選問題進(jìn)行句子相似性度量，選擇計(jì)算結(jié)果相似性最大的問題，判斷是否大于閾值。大于則返回常問問題庫中對(duì)應(yīng)問題的答案，小于則將問題提交給對(duì)應(yīng)的教師或者管理員。MOOC學(xué)習(xí)平臺(tái)下的中文自動(dòng)問答系統(tǒng)的處理流程如圖1所示。

圖1 問答系統(tǒng)處理流程

3.2 系統(tǒng)界面

圖2 問答系統(tǒng)聊天界面

3.3 對(duì)比實(shí)驗(yàn)

結(jié)合本文應(yīng)用場(chǎng)景為MOOC網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采用與《論語》課程相關(guān)的語料構(gòu)造的問答庫，語料來源于互聯(lián)網(wǎng)綜合數(shù)據(jù)交易和服務(wù)網(wǎng)站“數(shù)據(jù)堂”。

(1) 計(jì)算結(jié)果對(duì)比

表1 加入語義依存分析前后對(duì)比實(shí)驗(yàn)

從表1可以看出，基于詞形、句長、詞義和語義依存分析多重因素考慮句子之間的相似度，比單純基于語義詞典的相似性度量結(jié)果更為準(zhǔn)確。

(2) 系統(tǒng)響應(yīng)正確率

測(cè)試問題數(shù)為100條，其中20條在問題庫中有相應(yīng)的問題和答案，60條是經(jīng)過問句的變形提問并在問題庫中都有答案，剩余20條在問題庫中沒有對(duì)應(yīng)提問和答案。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)對(duì)比，查找問句時(shí)，設(shè)置閾值為0.7。選擇相似度最大的問句，若相似度大于等于0.7，將該問題對(duì)應(yīng)的答案返回；若小于0.7，那么認(rèn)為該問題集中沒有用戶所提問題的答案。實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比如表2所示。

表2 各因素不同權(quán)重的實(shí)驗(yàn)對(duì)比

如表2所示，實(shí)驗(yàn)組(1)中句子相似性度量只考慮基于語義詞典的詞義相似度；實(shí)驗(yàn)組(2)和(3)在(1)的基礎(chǔ)上加入了詞形和句長的計(jì)算，句子查找的正確率有一定提高，但是效果不明顯；實(shí)驗(yàn)組(4)、(5)、(6)在(2)、(3)的基礎(chǔ)上考慮了語義角色和句法結(jié)構(gòu)，將基于語義依存分析的句子相似性度量結(jié)合進(jìn)去，查找正確率明顯提高。從上圖的實(shí)驗(yàn)結(jié)果來看，計(jì)算句子相似度時(shí)，詞形、句長、詞義和語義依存分析分別占權(quán)重為0.05、0.20、0.70、0.05時(shí)，系統(tǒng)的準(zhǔn)確率最高。

4 結(jié) 語

MOOC作為全新的學(xué)習(xí)方式，在現(xiàn)代教育中應(yīng)用越來越廣泛，但由于MOOC課程學(xué)習(xí)中用戶量大、問題多，快速準(zhǔn)確地找到某一問題的答案，成為提升MOOC平臺(tái)用戶體驗(yàn)的一個(gè)挑戰(zhàn)。自動(dòng)問答技術(shù)是自然語言處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，被稱為“第二代搜索引擎”，擁有廣闊的應(yīng)用前景。將自動(dòng)問答技術(shù)應(yīng)用在MOOC平臺(tái)中，可以有效解決師生交流的不及時(shí)和問答資源不能重復(fù)利用的問題。本文設(shè)計(jì)了基于依存句法分析的句子相似性度量方法，并結(jié)合詞形、句長、詞義多重因素度量句子之間的相似性，在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了原型系統(tǒng)并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果實(shí)驗(yàn)證明，將語義依存分析應(yīng)用到問答系統(tǒng)句子相似性度量中，能夠更加精確地反映問答數(shù)據(jù)的特征，使系統(tǒng)性能得到改善，有很高的研究和應(yīng)用價(jià)值。今后的工作將繼續(xù)研究句子相似性度量的方法和效率，不斷提高問答系統(tǒng)的性能。

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CHINESE SENTENCE SIMILARITY COMPUTATION AND APPLICATION BASED ON SEMANTIC DEPENDENCY PARSING

Li Ling1He Juhou2*

1(SchoolofComputerScience,ShaanxiNormalUniversity,Xi’an710119,Shaanxi,China)2(KeyLaboratoryofModernTeachingTechnology,MinistryofEducation,ShaanxiNormalUniversity,Xi’an710062,Shaanxi,China)

Question answering system makes a big difference on MOOC learning platform, but since number of users and questions is so large that how to find the certain answer to a question quickly and accurately is a challenge to enhance user experience. So a frequently asked question system was designed to response question automatically. Based on the existing similarity calculation methods, this paper proposed a similarity calculation method according to semantic dependency parsing and multiple characteristics between sentences such as same words, sentence-length, and semantic of words. Test result shows that this method can reveal sentence difference better improve the accuracy of the response. This system has high response accuracy, has high practical value and wide application prospects.

MOOC Auto respond Question and answer Sentence similarity Semantic dependency parsing

2016-07-26。教育部-中國移動(dòng)科研基金項(xiàng)目(MCM20150604)。李玲，碩士生，主研領(lǐng)域：網(wǎng)絡(luò)與遠(yuǎn)程教育。何聚厚，副教授。

TP311

A

10.3969/j.issn.1000-386x.2017.07.045