毕业设计-基于python实现汉语多音字注音研究

# 毕业设计 毕业设计-汉语多音字注音研究 ## 准确率 计算准确率的方法： > 某个数据集上的准确率 = 该数据集中所有标注正确的多音字数 / 数据集中含有的多音字总数 **4.10更新** 之前的准确率计算有些问题，将`<unk>`和`<pad>`也算作多音字了，改正之后准确率变为85% - 88%。 我们试着增加了LSTM的层数，发现在当前情况下，随着层数增加，准确率有所降低。 ## 数据统计 用到的数据见Code里的data目录。 `pinyindata.txt` ：汉字拼音库，使用《现代汉语词典》中的拼音数据，汉字数：11017，多音字个数：1217，来自[pinyin-data] `polyphones.txt`：将汉字拼音库中的多音字全部提取出来，存入该文件中 统计了一下多音字的读音个数。 | 读音个数 | 多音字个数 | | :------: | :--------: | | 2 | 1072 | | 3 | 124 | | 4 | 13 | | 5 | 4 | | 6 | 3 | | 7 | 1 | `polyphones.json`：将所有多音字和读音存储成json文件 `198801.txt`：人民日报1988年一月的新闻语料，一共有19374条新闻，包含5593个多音字，其中有85种不同的多音字，来自[pkuopendata](http://opendata.pku.edu.cn/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.18170/DVN/SEYRX5) `198801output.txt`：存储每个多音字出现的次数，按出现频次从多到少排序 `news.txt`：将所有包含多音字的新闻全部提取出来，存入该文件 `phrase.txt`：带注音的中文短语，一共有96809条，来自[ChineseTone](https://github.com/letiantian/ChineseTone) `poly_phrase.txt`：将所有含多音字的短语输出到该文件中，共有47289条含多音字的短语。每条短语前面的数字是多音字在短语中的位置（从0开始计算）。 对该文件中的所有句子按多音字出现次数的多少排序，并对每个句子中多音字的个数进行了统计。结果如下。 | 句子中包含的多音字个数 | 句子数量 | | :--------------------: | :------: | | 1 | 35072 | | 2 | 10201 | | 3 | 1686 | | 4 | 265 | | 5 | 50 | | 6 | 12 | | 7 | 3 | `phrase_frequency.txt` ：输出包含多音字的短语中所有多音字出现的次数，按出现次数从多到少排序。 `phrase.csv`：将短语和读音转换成特定格式`(text, label)`，text为句子，label为读音，非多音字编码为'NA'，多音字编码为其读音。 `correct.csv`：标注正确的语句(只包含一句话中所有多音字均标注正确的句子) `wrong.csv`：标注错误的语句(一句话中只要有一个多音字标注错误，就输出到该文件中) ## 语料处理 主要是将语料划分为训练集、验证集与测试集，并将句子和读音做tokenize，建立词典，设定batchsize与生成迭代器，使数据能送入模型进行训练。 在进行处理时使用了[torchtext](https://github.com/pytorch/text)库，能方便的对文本进行处理，并且支持csv、tsv等格式的读取。 最终生成的数据集： `train.csv`：训练集，有29928条短语，包含30041个多音字。 `valid.csv`：验证集，有8723条短语，包含12696个多音字。 `test.csv`：有8638条短语，包含19198个多音字。 ## 模型搭建 目前想到用两种方法搭建模型。 两种方法模型大体一致，但在将lstm的输出喂进全连接层时的输入不一样。 > 说明：代码中的各种参数并不是最优的参数，只是一个示例。 ### 按照多音字的读音的分类方法 这种方法将训练数据按照其中某个多音字的读音进行分类，如训练数据中含有多音字“都”的句子将分为以下两类： 1. 句子中“都”的读音为`dū`的数据 2. 句子中“都”的读音为`dōu`的数据 此方法最大的弊端就是需要对每个多音字单独训练一个模型并测试，另外当一句话中含有两个及以上的多音字时，该方法并不能完成所有多音字的注音。 ## 仿照词性标注问题的分类方法 代码：`code/PolyphoneDisambiguation/disambiguation_pos.py` 这种方法仿照了词性标注的处理思路，将训练数据编码为如下格式： > ('在古都西安', '都', ['NA', 'NA', 'dū', 'NA', 'NA']) 其中“NA”代表非多音字，多音字则使用读音来编码。 目前主要使用该方法进行注音，已将短语数据送入模型并进行训练，然后使用测试集计算准确率，将标注正确的语句和标注错误的语句输出到相应文件中。