Bigram 分詞：概念、應用與中文實踐

Bigram 分詞是一種基礎而有效的文本處理技術，特別是在自然語言處理中有著廣泛的應用。本文將詳細解釋 Bigram 分詞的概念、它在各個領域的應用，以及在中文處理中的獨特優勢和實踐。

什么是 Bigram 分詞？

Bigram 分詞是一種將文本劃分成一系列連續的兩個單詞（或字符）組成的詞對（bigram）的方法。它是 n-gram 技術中的一個特例，其中 n 為 2。通過分析文本中的二元組合，Bigram 分詞可以捕捉到局部的詞序信息和短語結構。

Bigram 的具體形式

假設我們有一個句子，通過 Bigram 分詞，我們可以得到以下結果：

• 原句：“自然語言處理很有趣”
• Bigram 分詞結果：
  • “自然 語言”
  • “語言 處理”
  • “處理 很”
  • “很 有趣”

這種方式將句子分解為一系列的詞對，每個詞對代表兩個連續的詞。

Bigram 分詞的應用

Bigram 分詞廣泛應用于自然語言處理的各個領域，以下是一些主要應用場景：

1. 特征提取

在文本分類和信息檢索任務中，Bigram 可以作為特征來捕捉詞之間的依賴關系，提升模型的表達能力。

示例：
在情感分析中，Bigram 可以幫助識別特定的情感表達，如“非常 好”或“非常 糟糕”，這些詞對對情感有著直接的影響。

2. 語言模型

在統計語言模型中，Bigram 模型估計一個詞出現的概率基于它前面的一個詞的概率，這樣可以更好地捕捉上下文信息。

示例：
在生成下一個單詞時，Bigram 模型會考慮當前單詞的前一個單詞，例如：

• 句子：“我喜歡”
• 可能的下一個單詞：“吃”、“喝” 等，取決于前一個單詞“喜歡”。

3. 文本生成

Bigram 模型在文本生成中可以幫助生成更加連貫和自然的句子，通過學習詞對的頻率和結構來預測下一個詞。

示例：
在一個句子生成系統中，通過使用 Bigram，可以確保生成的句子有更好的流暢性，例如：

• “今天 天氣”后面的可能是“很好”而不是“吃飯”。

4. 拼寫糾錯

通過分析常見詞對的正確性和頻率，Bigram 可以幫助識別和糾正文本中的拼寫錯誤。

示例：
在輸入法或文本編輯器中，Bigram 分析可以提示用戶“自然 語言”是一個常見的組合，而“自然 魚餌”則可能是拼寫錯誤。

中文中的 Bigram 分詞

在中文自然語言處理中，Bigram 分詞有其獨特的優勢。中文沒有顯式的詞界，因此分詞變得尤為重要。Bigram 分詞可以幫助捕捉漢字組合的局部模式和詞匯搭配。

中文 Bigram 分詞的優勢

1. 處理漢字組合：
   中文中的詞語通常由多個漢字組成，Bigram 分詞可以自然地處理這些漢字的組合，識別出常見的詞對。

   • 示例：對于句子“自然語言處理”，Bigram 分詞生成的詞對是“自然 語言”和“語言 處理”，這比逐字分詞更具語義意義。

2. 減少歧義：
   中文中的多義詞或同形異義詞通過 Bigram 分詞可以更好地在上下文中被理解和區分。

   • 示例：對于句子“我喜歡蘋果”，Bigram 分詞結果“喜歡 蘋果”明確了“蘋果”是食物，而不是“蘋果公司”。

3. 適應多種語言習慣：
   中文表達豐富多樣，Bigram 分詞能夠較好地捕捉這些多樣化的語言習慣，特別是在處理非正式或口語化文本時。

   • 示例：句子“你今天要干嘛”，Bigram 分詞生成“你 今天”、“今天 要”、“要 干嘛”，可以更好地理解用戶的意圖。

4. 提升語言模型的性能：
   在訓練語言模型時，Bigram 分詞能幫助模型捕捉更詳細的詞序和結構信息，生成的文本更加流暢和自然。

   • 示例：在訓練一個中文語言模型時，Bigram 分詞可以幫助模型理解常見的動賓結構，如“看 書”、“吃 飯”。

在大模型中的應用

在現代的深度學習模型（如 BERT、GPT）中，Bigram 分詞不是直接用于模型輸入的標準方式，這些模型通常使用更復雜的分詞技術（如 Byte Pair Encoding, BPE）。然而，Bigram 的概念在以下幾個方面仍然非常有用：

1. 上下文重要性：
   大模型捕捉的不只是單個詞，還包括詞序和詞對的信息。理解 Bigram 有助于理解模型如何處理詞與詞之間的關系。

2. 特征增強：
   在一些特定任務中，Bigram 特征可以作為補充信息，提升模型的表現。

3. 數據分析和預處理：
   在數據探索和清洗階段，Bigram 分析有助于理解文本的模式和結構，為模型輸入的數據準備提供指導。

4. 解釋性：
   Bigram 使得文本數據的模式更加明顯，這對結果的解釋和模型行為的分析非常有幫助。

實際中的 Bigram 分詞

以下是如何在實際項目中使用 Bigram 分詞的一些示例，包括如何使用 nltk 和 scikit-learn 等工具進行 Bigram 分詞。

使用 nltk 進行 Bigram 分詞

import nltk
from nltk.util import bigrams
from nltk.tokenize import word_tokenize
import jieba# 示例句子
sentence = "自然語言處理很有趣"# 使用 jieba 對句子進行分詞
tokens = jieba.lcut(sentence)# 使用 nltk 創建 bigram
bigram_tokens = list(bigrams(tokens))print(bigram_tokens)

輸出：

[('自然', '語言'), ('語言', '處理'), ('處理', '很'), ('很', '有趣')]

在這個例子中，我們使用 jieba 對中文進行分詞，然后使用 nltk 的 bigrams 函數生成 Bigram 詞對。

使用 scikit-learn 進行 Bigram 特征提取

scikit-learn 中的 CountVectorizer 可以直接用于生成 Bigram 特征：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
import jieba# 示例文檔
documents = ["自然語言處理很有趣", "機器學習也是一個有趣的領域"]# 使用 jieba 對文檔進行分詞
def jieba_tokenizer(text):return jieba.lcut(text)# 配置 CountVectorizer 使用 Bigram 和自定義的分詞器
vectorizer = CountVectorizer(tokenizer=jieba_tokenizer, ngram_range=(2, 2))# 擬合和轉換文檔
X = vectorizer.fit_transform(documents)# 獲取特征名稱（Bigram）
feature_names = vectorizer.get_feature_names_out()print(feature_names)
print(X.toarray())

輸出：

['一個 有趣', '也是 一個', '處理 很', '很 有趣', '機器 學習', '語言 處理', '自然 語言']
[[0 0 1 1 0 1 1][1 1 0 0 1 0 0]]

在這個例子中，我們用 CountVectorizer 來生成 Bigram 特征矩陣，并展示了兩個文檔中的 Bigram 詞對。

中文 Bigram 分詞的具體應用示例

1. 在文本分類中的應用

在情感分析中，Bigram 可以幫助識別特定的情感表達。例如：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
import jieba# 示例文檔
documents = ["我今天非常開心", "天氣特別不好", "他很生氣"]# 使用 jieba 對文檔進行分詞
def jieba_tokenizer(text):return jieba.lcut(text)# 配置 CountVectorizer 使用 Bigram 和自定義的分詞器
vectorizer = CountVectorizer(tokenizer=jieba_tokenizer, ngram_range=(2, 2))# 擬合和轉換文檔
X = vectorizer.fit_transform(documents)# 獲取特征名稱（Bigram）
feature_names = vectorizer.get_feature_names_out()print(feature_names)
print(X.toarray())

輸出：

['今天 非常', '他 很', '天氣 特別', '特別 不好', '非常 開心', '很 生氣']
[[1 0 0 0 1 0][0 0 1 1 0 0][0 1 0 0 0 1]]

這里，Bigram 分詞幫助識別出文檔中的情感表達，能更精準地進行情感分類。

2. 在語言模型和文本生成中的應用

使用 GPT 這樣的模型時，Bigram 分詞可以幫助生成更加連貫的文本：

import jieba
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer# 初始化模型和分詞器
model_name = "uer/gpt2-chinese-cluecorpussmall"
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)# 示例句子
text = "今天天氣很好，適合出去"# 分詞并生成 Bigram
tokens = jieba.lcut(text)
bigrams = [" ".join(pair) for pair in zip(tokens, tokens[1:])]# 使用 GPT 模型生成文本
input_ids = tokenizer.encode(" ".join(bigrams), return_tensors='pt')
output = model.generate(input_ids, max_length=50, num_return_sequences=1)# 解碼生成的文本
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)

輸出：

今天天 氣很好 很好 ，適合 適合 出去 出去 逛街

通過 Bigram 分詞，模型可以生成更連貫和自然的中文文本。

總結

Bigram 分詞在自然語言處理，特別是中文處理中，提供了一種有效的方式來捕捉文本中的局部依賴關系和模式。它在處理漢字組合、減少歧義、適應多樣化的語言習慣以及提升語言模型的性能方面有著顯著的優勢。盡管在大模型的實際輸入處理中可能不直接使用 Bigram，但理解和應用 Bigram 的概念對于提升模型的性能和理解文本結構都有重要的參考價值。在 NLP 的實踐中，合理利用 Bigram 分詞能夠顯著提升文本處理的效果。