?作者 | mczhao，攜程高級研發經理，關注自然語言處理技術領域。

概覽

隨著消費熱點和網紅新梗的不斷涌現，在電商平臺的NLP任務中，經常會出現一些之前沒有見過的詞。這些詞不在系統已有的詞庫中，被稱為"未登錄詞"。

一方面，詞庫中詞的缺失影響了一些基于詞庫的分詞器的分詞質量，間接影響了文本召回質量和高亮提示的質量，即用戶文本搜索的準確性和搜索結果的可解釋性。

另一方面，在主流NLP深度學習算法BERT/Transformer等等中，對中文處理時經常使用字向量來代替詞向量。理論上使用詞向量的效果應當是更好的，但是由于未登錄詞的原因，在實踐過程中使用字向量的效果更好。如果詞庫更加完善，那么使用詞向量的效果將優于使用字向量的效果。

綜上，新詞發現是我們當下需要解決的問題。

一、傳統無監督的方法

中文新詞發現這個問題，在業界已經有了較為成熟的解法。輸入是一些語料，將這些文本做NGram切分以后，產生候選片段。計算這些片段的一些統計特征，再根據這些特征判斷這個片段是不是一個詞。

業界主流的做法是統計和觀察這三個方面的指標：熱度、內聚度、左右鄰字豐富度。描述這三個指標的文章網上也有很多，這里簡單介紹一下，細節可以參考Hello NLP和Smooth NLP的兩篇新詞發現文章。

1.1 熱度

使用詞頻來表示熱度。統計所有語料的所有片段的出現次數，那些高頻的片段往往就是一個詞。

1.2 內聚度

使用點互信息衡量內聚度：

例如，我們判斷漢庭是不是一個詞，log(P("漢庭")/P("漢")P("庭"))。漢庭成詞的概率，和"漢庭"的熱度成正比，和"漢"、"庭"的單字熱度成反比。這個很好理解，像是漢字中最常出現的字"的"，隨便一個漢字和"的"搭配的概率非常高，但是并不意味這"x的"或者"的x"就是一個詞，這里"的"的單字熱度就起了一個抑制的作用。

1.3 左右鄰字豐富度

左右鄰接熵來表示左右字的豐富程度。左右鄰接熵就是候選詞片段左邊或者右邊出現的字的分布的隨機性。可以拆開看左邊的熵和右邊的熵，也可以把兩個熵合并為一個指標。

例如，"香格里拉"這個片段其熱度和內聚度都非常高，對應其子片段"香格里"的熱度和內聚度也很高，但是因為"香格里"后面大部分情況都出現"拉"字，它的右鄰接熵很低，對其成詞起抑制作用，可以判斷出"香格里"三字不能單獨成詞。

二、經典方法的局限性

經典方法的問題在于需要人工設置閾值參數。一個NLP專家在了解當前語料中片段的概率分布以后，將這些指標通過公式組合或者獨立使用，然后設定閾值來作為判斷標準，使用這個標準判斷的結果也可以做到很高的準確度。

但概率分布或者說詞頻并不是一成不變的，隨著語料庫越來越豐富，或者語料的加權熱度（通常是對應的商品熱度）波動變化，專家設定的公式中的參數和閾值也需要不斷調整。這就浪費了很多人力，使人工智能工程師淪為調參俠。

三、基于深度學習的新詞發現

3.1 詞頻概率分布圖

上述業界已有算法的三個指標，根本來源的特征只有一個，就是詞頻。在統計學的方法中，通常會把一些簡單又關鍵的統計量以圖片的方式展示，比如直方圖、箱線圖等等，即使沒有模型介入，光憑人看，還是能夠一眼做出正確的判斷。可以把語料切出所有長度限定的片段，把片段的詞頻歸一化為0-255，映射為二維矩陣，行表示起始的字符，列表示終止的字符，一個像素點就是一個片段，像素點的明暗程度就是這個候選詞片段的熱度。

上圖是"浦東機場華美達酒店"這個短句的詞頻概率分布圖，我們驚喜地發現，光憑我們的肉眼，也大致可以分出一些較為明亮的、等腰直角三角形的區塊，比如："浦東"、"浦東機場"、"機場"、"華美達酒店"等等。這些區塊可以判斷出對應的片段正是我們需要的詞。

3.2 經典圖像分割算法

通過觀察詞頻概率分布圖，我們可以把一個短句分詞問題轉變為一個圖像分割問題。早期的圖像分割算法，和上述的新詞發現算法差不多，也是基于閾值的檢測邊緣灰度變化的算法，隨著技術發展，現在一般使用深度學習算法，其中比較著名的是U-Net圖像分割算法。

U-Net的前半部分使用卷積下采樣，提取多層不同粒度的特征，后半部分上采樣，將這些特征在同一分辨率下concat起來，最后通過全連接層+Softmax得到像素級別的分類結果。

3.3 基于卷積網絡的新詞發現算法

對詞頻概率分布圖的切分和對圖的切分類似，都是將位置相鄰并且灰度相近的部分切出來。所以對短句的切分，也可以參考圖像分割算法，使用全卷積網絡來做。使用卷積來做的原因是，無論我們在切割短句或者圖像的時候，都更多的關注局部信息，就是靠近切割邊緣那些像素點。使用多層網絡的原因，多層的池化可以表現出對不同層特征的閾值判斷，例如我們對地圖地形切割的時候既要考慮坡度（一階導/差分）還需要考慮坡度的變化（二階導/差分），兩者分別取閾值并且組合方式不僅僅是簡單的線性加權而是串行的網絡。

對于新詞發現場景我們設計如下的算法：

• 先把短句的詞頻分布圖用0填充到24x24；
• 先有兩個3x3的卷積層，并輸出4通道；
• 把兩個卷積層concat起來，再做一次3x3的卷積，并且輸出單通道；
• 損失函數使用logistic=T，所以最后一層不用做softmax輸出即可用于分類；

相比于U-Net，有如下差異：

1）放棄了下采樣和上采樣，原因是一般用來分割的短句比較短，詞頻分布圖的分辨率本就不高，所以模型也隨之簡化了。

2）U-Net是三分類（分塊1、分塊2、在邊緣上），此算法只需要二分類（像素點是否是一個詞）。所以最后輸出的結果也是不一樣的，U-Net輸出一些連續的分塊和分割線，而我們只需要某個點是不是陽性的。

下圖是訓練完模型以后，用模型預測的結果。我們可以看到輸出結果中，"上海"（上這一行、海這一列）、"虹橋"、"商務區"這三個詞對應的像素點被識別了出來。

使用訓練好的模型，輸入攜程地標庫中的地標名稱，可以自動切分和發現出一些新詞，如下圖，雖然有個別badcase，總體上準確率還可以。

將這些詞導入到詞庫以后，搜索分詞的準確率上升，分詞結果的詞庫覆蓋率上升。因為搜索分詞中一般傾向過召回而杜絕漏召回，業界有更激進的按字分詞召回的做法，而準確率一般通過后續的排序解決。所以分詞準確率提升了，在用戶看來搜索結果準確率并沒有明顯提升。但是可以解決部分因分詞錯誤導致的高亮提示不正確的問題。

四、模型內部分析

如果想探究模型是怎么生效的，可以查看中間層的卷積核。我們先將模型卷積層的卷積核個數從4簡化到1，訓練以后，通過TensorFlow的API查看中間層：model.get_layer('Conv2').__dict__。我們發現Conv2層的卷積核如下：

可以看到第一行和第二行對模型的效果是相反的，對應了該像素點的上一行減掉當前行的差分（帶權重），如果灰度差異越大，這個像素點代表的字符串越有可能成詞。

還可以看到第一行第二列0.04505884的絕對值比較小，可能是因為第一行減第二行的正向參數和第三列減第二列的負向參數相互抵消。

五、優化空間

本文描述的是一個結構非常簡單的全卷積網絡模型，還有很大的提升空間。

一是擴展特征選取范圍。比如，本文中輸入特征只有詞頻，如果把左右鄰接熵也納入輸入特征，切分的效果會更加精準。

二是增加網絡深度。通過模型分析，發現第一層卷積主要是為了應對那些用0填充的像素點產生的case，實際關注真實熱度的卷積只有一層，如果是3x3的卷積核只能看到一階差分結果，當前像素的的前后第二行和第二列就沒有考慮到。可以適當擴大卷積核大小或者加深網絡，來使模型的視野更大。但加深網絡也會帶來過擬合的問題。

最后，這個模型不僅僅可以用來補充詞庫以提高分詞效果，并且可以直接用作分詞的參考，在分詞流程的候選詞召回和分詞路徑打分這兩個步驟中都可以應用這個模型的預測結果。