來自創新工場大灣區人工智慧研究院的兩篇論文入選了自然語言處理領域（NLP）頂級學術會議 ACL 2020 。
這兩篇論文均聚焦中文分詞領域，是深度學習引入知識後的有益嘗試，將該領域近年來廣泛使用的各資料集上的分數全部刷至新高，在工業中也有著可觀的應用前景。

本文來自創新工場公眾號
……………………………………………………………………

創新工場兩篇論文入選ACL 2020，將中文分詞性能刷至新高

“土地，我的金箍棒在哪裡？”
“大聖，你的金箍，棒就棒在，特別配你的髮型。”

感謝神奇的中文分詞，給我們帶來了多少樂趣。豐富多變的中文行文，給人的理解造成歧義，也給AI分詞帶來挑戰。

近日，自然語言處理領域（NLP）頂級學術會議 ACL 2020 (https://acl2020.org/)正在火熱舉行。

令人振奮的是，來自創新工場大灣區人工智慧研究院的兩篇論文入選。這兩篇論文均聚焦中文分詞領域，是深度學習引入知識後的有益嘗試，將該領域近年來廣泛使用的各資料集上的分數全部刷至新高，在工業中也有著可觀的應用前景。

分詞及詞性標注是中文自然語言處理的基本任務，尤其在工業場景對分詞有非常直接的訴求，但當前沒有比較好的一體化解決方案，而且中文分詞普遍存在歧義和未登錄詞的難題。

基於此，兩篇論文各自提出了“鍵-值記憶神經網路的中文分詞模型”和“基於雙通道注意力機制的分詞及詞性標注模型”，將外部知識（資訊）創造性融入分詞及詞性標注模型，有效剔除了分詞“噪音”誤導，大幅度提升了分詞及詞性標注效果。

兩篇文章的作者有：華盛頓大學博士研究生、創新工場實習生田元賀，創新工場大灣區人工智慧研究院執行院長宋彥，創新工場科研合夥人張潼，創新工場CTO兼人工智慧工程院執行院長王詠剛等人。

ACL（The Association for ComputationalLinguistics）國際計算語言學協會是自然語言處理領域影響力最大、最具活力的國際學術組織之一，自1962年創立以來已有58年歷史，其每年夏天舉辦的年會是該領域學術頂會。

與往年不同的是，受新冠疫情影響，ACL2020全部轉為線上進行，不過這絲毫沒有減弱熱度。根據之前公佈的資料，今年大會投稿數量超過3000篇，共接收 779 篇論文，包括 571 篇長論文和 208 篇短論文，接收率為 25.2%，在全球疫情衝擊下反而是有史以來最盛大的一屆ACL會議，創新工場的技術大牛們也頂著時差連續數晚熬夜參會。

▌利用記憶神經網路，將中文分詞性能刷到歷史新高

中文分詞目的是在中文的字序列中插入分隔符號，將其切分為詞。例如，“我喜歡音樂”將被切分為“我/喜歡/音樂”(“/”表示分隔符號)。

中文語言因其特殊性，在分詞時面臨著兩個主要難點。一是歧義問題，由於中文存在大量歧義，一般的分詞工具在切分句子時可能會出錯。例如，“部分居民生活水準”，其正確的切分應為“部分/居民/生活/水準”，但存在“分居”、“民生”等歧義詞。“他從小學電腦技術”，正確的分詞是：他/從小/學/電腦技術，但也存在“小學”這種歧義詞。

二是未登錄詞問題。未登錄詞指的是不在詞表，或者是模型在訓練的過程中沒有遇見過的詞。例如經濟、醫療、科技等科學領域的專業術語或者社交媒體上的新詞，或者是人名。這類問題在跨領域分詞任務中尤其明顯。

對此，《ImprovingChinese Word Segmentation with Wordhood Memory Networks》這篇論文提出了基於鍵-值記憶神經網路的中文分詞模型。

該模型利用n元組（即一個由連續n個字組成的序列，比如“居民”是一個2元組，“生活水準”是一個4元組）提供的每個字的構詞能力，通過加（降）權重實現特定語境下的歧義消解。並通過非監督方法構建詞表，實現對特定領域的未標注文本的利用，進而提升對未登錄詞的識別。

例如，在“部分居民生活水準”這句話中，到底有多少可能成為詞的組塊？單字可成詞，如“民”；每兩個字的組合可能成詞，如“居民”；甚至四個字的組合也可能成詞，例如“居民生活”。

把這些可能成詞的組合全部找到以後，加入到該分詞模型中。通過神經網路，學習哪些詞對於最後完整表達句意的幫助更大，進而分配不同的權重。像“部分”、“居民”、“生活”、“水準”這些詞都會被突出出來，但“分居”、“民生”這些詞就會被降權處理，從而預測出正確的結果。
在“他從小學電腦技術” 這句話中，對於有歧義的部分“從小學”（有“從/小學”和“從小/學”兩種分法），該模型能夠對“從小”和“學”分配更高的權重，而對錯誤的n元組——“小學”分配較低的權重。

為了檢驗該模型的分詞效果，論文進行了嚴格的標準實驗和跨領域實驗。

實驗結果顯示，該模型在5個資料集（MSR、PKU、AS、CityU、CTB6）上的表現，均達了最好的成績（F值越高，性能越好）。（注：所選擇的五個資料集是中文分詞領域目前全世界唯一通用的標準資料集）

創新工場大灣區人工智慧研究院執行院長宋彥表示，與前人的模型進行比較發現，該模型在所有資料集上的表現均超過了之前的工作，“把中文分詞領域廣泛使用的標準資料集上的性能全部刷到了新高。”

在跨領域實驗中，論文使用網路博客資料集（CTB7）測試。實驗結果顯示，在整體F值以及未登陸詞的召回率上都有比較大提升。

▌“雙通道注意力機制”，有效剔除“噪音”誤導

第二篇論文《Joint ChineseWord Segmentation and Part-of-speech Tagging via Two-way Attentions ofAuto-analyzed Knowledge》提供了一種基於雙通道注意力機制的分詞及詞性標注模型。

中文分詞和詞性標注是兩個不同的任務。詞性標注是在已經切分好的文本中，給每一個詞標注其所屬的詞類，例如動詞、名詞、代詞、形容詞。詞性標注對後續的句子理解有重要的作用。

在詞性標注中，歧義仍然是個老大難的問題。例如，對於“他要向全班同學報告書上的內容”中，“報告書”的正確的切分和標注應為“報告_VV/書_N”。但由於“報告書”本身也是一個常見詞，一般的工具可能會將其標注為“報告書_NN”。

句法標注本身需要大量的時間和人力成本。在以往的標注工作中，使用外部自動工具獲取句法知識是主流方法。在這種情況下，如果模型不能識別並正確處理帶有雜音的句法知識，很可能會被不準確的句法知識誤導，做出錯誤的預測。

例如，在句子“他馬上功夫很好”中，“馬”和“上”應該分開（正確的標注應為“馬_NN/上_NN”）。但按照一般的句法知識，卻可能得到不準確的切分及句法關係，如“馬上”。

針對這一問題，該論文提出了一個基於雙通道注意力機制的分詞及詞性標注模型。該模型將中文分詞和詞性標注視作聯合任務，可一體化完成。模型分別對自動獲取的上下文特徵和句法知識加權，預測每個字的分詞和詞性標籤，不同的上下文特徵和句法知識在各自所屬的注意力通道內進行比較、加權，從而識別特定語境下不同上下文特徵和句法知識的貢獻。

這樣一來，那些不準確的，對模型預測貢獻小的上下文特徵和句法知識就能被識別出來，並被分配小的權重，從而避免模型被這些有噪音的資訊誤導。

即便在自動獲取的句法知識不準確的時候，該模型仍能有效識別並利用這種知識。例如，將前文有歧義、句法知識不準確的句子（“他馬上功夫很好”），輸入該雙通道注意力模型後，便得到了正確的分詞和詞性標注結果。

為了測試該模型的性能，論文在一般領域和跨領域分別進行了實驗。

一般領域實驗結果顯示，該模型在5個資料集（CTB5，CTB6，CTB7，CTB9，Universal Dependencies）的表現（F值）均超過前人的工作，也大幅度超過了斯坦福大學的 CoreNLP 工具，和伯克利大學的句法分析器。

即使是在與CTB詞性標注規範不同的UD資料集中，該模型依然能吸收不同標注帶來的知識，並使用這種知識，得到更好的效果。

而在跨領域的實驗中，和斯坦福大學的CoreNLP 工具相比，該模型也有近10個百分點的提升。

▌主動引入和分辨知識，實現中文分詞技術突破

中文分詞在中國科研領域已經有幾十年的歷史。最初的中文分詞是基於詞典構建，詞典的好壞會直接影響到最後分析的效果。如果某個新詞在詞典裡沒有，那麼模型是死活都分不出來的。

這種方式的局限性還在於，詞典和分詞兩件事情中間始終有一條鴻溝，儘管詞典可以編撰得非常全面，但在處理分詞的時候，因為每一句話都有上下文語境，往往會產生多種不同的切分方法，從而無法有效地在當前語境下對分詞結構進行恰當的指導。

從2003年開始，分詞方法出現了新的突破。研究人員提出了打標籤的方式，通過給每一個字打詞首、詞尾、詞中的標籤，不再需要構建詞典，大幅度提升了未登錄詞的召回效果。

到了2014年左右，深度學習和神經網路開始被廣泛應用到中文分詞中，打標籤的模型從之前的淺層學習變成了深度學習，但演算法本質沒有發生變化，所以提升作用並不太大。

近兩年，學界開始研究怎麼在打標籤的過程中加入外部知識和資訊。創新工場的這兩篇文章就是沿著這個路徑，用記憶神經網路的方式記錄對分詞結果有影響的 n元組，並引入對詞性標注有影響的句法知識，將分詞結果和自動獲得的知識銜接起來，既發揮了神經網路的優勢，也把知識的優勢用上，實現了分詞技術上小而有效的改進和突破。

宋彥表示，“從技術創新的角度，我們的貢獻主要有兩點。一是在現有技術的基礎上，建立了一個一體化的模型框架，使用非監督方法構建詞表，並把知識（資訊）融入進來，使用更高層次的句法知識，來幫助詞性標注，起到'他山之石，可以攻玉’的效果。”

“二是主動吸收和分辨不同的外部知識（資訊）。通過鍵-值記憶神經網路和雙通道注意力機制，進行動態權重的分配，能夠有效分辨知識，區分哪些是有效的，哪些是無效的。雖然這些知識是自動獲取的、不準確的，但‘三個臭皮匠，頂個諸葛亮’，經過有效利用，總能湊出一些有用的資訊。如何實現模型的主動吸收和分辨，就變得更加重要。”

據瞭解，今年的ACL大會，在分詞領域一共收錄了18篇論文，創新工場人工智慧工程院同時有2篇入選，也表現出ACL官方對這一貢獻的認可。

▌具備跨領域分詞能力，提升工業應用效率

中文分詞和詞性標注是最底層的應用，對於接下來的應用和任務處理非常重要。例如對於文本分類、情感分析，文本摘要、機器翻譯等，分詞都是不可或缺的基本“元件”。

宋彥表示，做此項研究的目的是主要為了拓展其工業場景的應用，正確的分詞能夠平衡公司應用開發的效率和性能，同時方便人工干預及（預）後處理。

這也是創新工場人工智慧工程院的努力方向之一。工程院成立於2016年9月，宗旨是銜接科技創新和行業賦能，做嫁接科研和產業應用的橋樑，為行業改造業務流程、提升業務效率。

工程院下設北京總部、南京研究院和大灣區研究院。大灣區研究院再下設資訊感知和理解實驗室，專注于對自然語言處理（NLP）領域的研究。執行院長宋彥本人也有超過15年的NLP領域的科研經驗。

“在工業場景使用的時候，跨領域的模型能力是一個非常直接的訴求。”宋彥表示，在某個領域的訓練模型，大概率也需要應用到其他領域。

“如何在新領域缺少資料，或者新領域只有少量未標注資料的情況下，實現模型的冷開機，依然是項巨大的挑戰。如果能利用外部知識，提高模型性能，就能有效地召回很多在訓練集中沒有出現過的新詞。”

例如搜尋引擎的廣告系統，最初也是通過組詞匹配的方式，在某個特定領域訓練其分詞模型，但在進入一個新的領域時，例如從新聞領域進入醫療領域或體育領域，效果往往會大打折扣，甚至頻頻出錯。

而使用跨領域特性後，廣告系統在進入新領域時，便無需額外的資料，就可以對它進行比較準確的分詞和標注，從而有效匹配廣告和客戶，大大提升系統運行的效率和穩定性。

目前，這兩篇論文的工具都已經開源，在下面兩個連結中，可以找到對應的所有代碼和模型，各位朋友可按需自取：

分詞工具：https://github.com/SVAIGBA/WMSeg
分詞及詞性標注工具：https://github.com/SVAIGBA/TwASP

【多說、多寫改善不了的英文口說、寫作問題】

在幫大家總結 40 年的應用語言學研究之前，請大家猜猜看，都在表達「她對你評價很高」時，哪一句話是美國人說，哪一句話是台灣學生說的呢？

(a) She gave you a lot of praises.
(b) She spoke highly of you.

大多人都能正確地選出 (b) ，但同時也覺得：

「好像單字記了不少，但就是講不出那樣的英文。而這好像也不是多講就有辦法解決的。」

【情況分析】

如果我們今天背單字，只是為了在「選擇題」時選得出來，有時定義背一背(中文也罷、英文也罷)，難一點的題目上下文判斷一下、就能拿到分數。Congratulations.

但若目的是想要「用得出來」，至少有 2 方面需要我們加深學習，可分成 word-related 和 learning-related：

1️⃣ Word-related: 除了該字的意思以外，還需要知道發音、拼法 (for 寫作)，我相信這道理像廢話，很多人都了解。

但 「part of speech (詞性)」、「grammatical
behavior (文法規範、行為)」和「字詞搭配」更是影響我們有沒有辦法用出來的關鍵。

✔︎ 沒有注意「詞性」，我們可能會錯用成"became success" "That was happened yesterday." "You're so fashion." 這樣的錯誤英文。

✔︎ 不了解文法規範，我們可能學了 involve (涉及、包含)，也用不出來。可能會亂用成 "She involved deeply in this project."

2️⃣ Learning-related：無數語言學、認知心理學研究都指出："Repeated exposure" (反覆接觸) 是記好單字很重要的關鍵。

但這樣的「反覆接觸」，不是在「短時間內一直看一直看」就可以達成。

有時要在我們學完後，某一天在追劇、看英文雜誌、或和外國老闆開會時，恰巧「再碰到且注意」後，才會加深學習效果。對住在台灣的我們 (自然英文 input 不夠)，是比較困難的。

【小故事幫助你 / 妳理解】

像對我來說 speak / think highly of sb (對～有很高的評價)，以前在學習時，也不會覺得這是馬上用得出來的英文。但在哥大念碩一時，有一位 Lindhardsen 教授在走廊上遇到我時，跟我說 "Prof. Han spoke highly of you."

對我來說那樣的「接觸」，啟動了我的字彙記憶，一口氣讓那個用法從 receptive knowledge (能認、直覺用不出)，轉化成了我的 productive knowledge (用得出)。

【你 / 妳可以這樣做】

語言學權威 Stephen Krashen 教授提出來的「窄式學習」，就一次達成了上面2個要件。

藉由對「同一主題」的東西大量聽、閱讀，讓我們能夠短時間內有很多的「repeated exposure」。也因為對內容的熟悉 (content familiarity)，讓我們更能「有餘力」注意到「part of speech (詞性)」、「grammatical behavior (文法規範、行為)」 和「字詞搭配」等面向。

這次我與 VoiceTube Vclass 合作的線上課程，是全台灣第一個窄式學習的課程。雖然和恆毅力相關，但不是在帶大家看書、也不是心理學的課程。

這套語言課程將21世紀最有影響力的正向心理學主題當作「媒介」，進行更窄、印象更深刻、用得出來的語言學習。

• 課程連結: https://bit.ly/3dzs608 (65折最後2天)

這是餐飲學校的龍頭「國立高雄餐旅大學」海外實習的合約書，
立合約的三方式高雄餐旅大學， 誼晟國際股份有限公司及實習生（違法）。

合約規定，
學生到澳洲實習需要支付給誼晟公司服務費包含仲介費4萬元（違法），
需要自行買商業保險（違法），
實習分數由誼晟仲介公司評定（違法），
實習薪水一個小時澳幣10元整（違法），
實習每週工作時數四十小時以上為原則（違法），
誼晟公司登記為遊學留學服務業確實際從事工作仲介的業務（違法）。

再看看萬能科大官網上下載的「海外實習計畫澳洲家長說明會」內容，
誼晟安排到澳洲實習的簽證，
不是學生簽證是「打工度假簽證」，
所以學生到澳洲實習是以工作簽證勞工身分過去的，
所以所有的薪水給付都必須符合澳洲勞動法令的規定，
法律規定，雇主要替勞工提撥百分之九的退休金，
雇主要幫勞工負責這個職場安全保險。

誼晟卻一律要求實習的學生自己從自己薪水中扣除（違法）。
誼晟還有工作規範（違法），
有下列行為者就要結束實習（違法），
終結他的工作契約並遣送他回台灣。
（1）與主管起爭執。
（2） 有任何偷竊的行為（凡未經他人許可使用他人物品皆為偷竊）。
（3） 一年內更換三間實習單位。

這是單一個案嗎？
不，至少誼晟目前送出去的學生都是這樣被非法仲介及學校及教育部出賣。

去年 教育部技職司到澳洲去考察海外實習，
接受誼晟公司的招待及聽取誼晟公司的簡報，
回國寫了一份考察報告。
報告的內容講到，
誼晟蘇董事長所提，實習AU$12/H（違法） ，
澳洲正式員工是AU$16.87/H（明知違法）。

還寫到， 目前各校推動海外實習，
會透過仲介公司的協助（違法），
但由於有仲介公司的服務費用（違法），
所以海外僱主給學生的實習津貼因此而減少（因為被仲介抽走了）！

所以教育部清清楚楚地知道誼晟就是非法仲介，
違反澳洲法律，也違反臺灣所有法律，
竟然還接受誼晟的招待及聽取誼晟的報告。

檢視誼晟付給實習生的薪水，
以國立高雄餐飲大學為例，
到travel word,新上海，金唐海鮮的周工時NT6000元/1W工作6天（違法），
一日工作十小時（違法），
根本違反澳洲全國最低工資NT15384元/1W工時38小時，

這當之中短少的工資是廠商違法沒付，還是誼晟又抽拥抽走了？
誼晟在臺灣已經收取過40000元的仲介費（違法），
還繼續抽走實習學生的工資（違法），
一週抽走NT$9384元,一個月至少又抽將近3-40000萬元，
這是什麼吸血集團?
可惡的教育部竟然還補助這些吸血計畫!
還肯定誼晟這種非法仲介有助於海外實習……

最最最可惡地方是,學生敢怒不敢言
實習生不能主張法定權利只能任人欺負,
因為實習生的分數含實習學分就是剝削他的非法仲介決定的,
而且解約還要付誼晟2萬元!!

我們希望教育部應立即全面性的檢視所有誼晟安排的實習生實習勞動契約，
保障實習生學分及權益（分數控制在誼晟手上），
教育部及學校立即接手管理實習生計劃，
要求計畫全部要符合澳洲及臺灣法律規範，
將誼晟移送法辦。