广西科学院学报  2018, Vol. 34 Issue (1): 1-11   PDF    
引用本文
高定国. 藏文信息处理研究进展[J]. 广西科学院学报, 2018, 34(1): 1-11.
GAO Dingguo. Research on Tibetan Information Processing[J]. Journal of Guangxi Academy of Sciences, 2018, 34(1): 1-11 .
藏文信息处理研究进展
高定国     
西藏大学, 藏文信息技术研究中心, 西藏拉萨 850000
收稿日期: 2018-01-06; 网络优先数字出版时间: 2018-02-27
* 国家自然科学基金项目“跨语言社会舆情分析基础理论与关键技术研究”(61331013), 2015年度国家社会科学基金重大项目“《格萨尔》说唱语音的自动识别与格萨尔学的创新发展”(15ZDB111)和西藏大学珠峰学者人才发展支持计划项目资助
作者简介: 高定国(1972-), 男, 教授, 博士生导师, 主要从事藏文信息处理研究, E-mail:gdg@utibet.edu.cn
摘要: 藏文有着悠久的历史, 是藏族人民交流思想的工具。1997年, 藏文编码字符集国际、国家标准的制定作为藏文信息处理的开始, 至今正好20年。这20年中藏文信息处理起步、发展, 取得了较好的成绩。本文简要回顾了藏文信息处理中字、词、句、段、篇的特点、处理方法及取得的典型成果, 也回顾了藏语资源建设和应用研究取得的成果, 并对藏文信息处理未来的发展方向进行展望。希望能为迈入藏文信息处理的初学者展示一个藏文信息处理发展的脉络, 提供一个参考。
关键词: 藏文     信息处理     藏语资源    
Research on Tibetan Information Processing
GAO Dingguo     
Tibetan Information Technology Research Center, Tibet University, Lhasa, Tibet, 850000, China
Abstract: Tibetan has a long history and is a tool for Tibetan people to exchange ideas.In 1997, the establishment of the unicode and national standards of Tibetan-coded character sets was the beginning of Tibetan information processing, and it has been exactly 20 years.In the past 20 years, Tibetan information processing has started and developed, and good results have been achieved.This article briefly reviewed the characteristics, processing methods and typical achievements of syllable, words, sentences, paragraphs and articles in Tibetan information processing.It also reviewed the achievements of Tibetan language resources construction and application research.The future development of Tibetan information processing was also been prospected.I hope it can demonstrate the context of the development of Tibetan information processing and provide a reference for beginners entering Tibetan information processing.
Key words: Tibetan     information processing     Tibetan language resources    
0 引言

藏文是一种具有1 000多年历史的拼音文字, 是藏族人民交流思想的工具, 是世界公认的成熟文字之一。信息时代, 在党和国家领导人的高度重视下, 北京、上海、西藏、甘肃、青海等地的一些院校及科研机构纷纷开展藏文信息处理研究, 研制开发了较多的藏文信息处理系统, 推动了藏文信息处理技术的发展, 取得了较好的成绩。本文从藏文的字、词、句、段、篇的特点, 信息处理方法及取得的典型成果梳理近20年藏文信息处理发展的脉络。

1 藏文的字处理

藏字是由藏文字符的构件组合而成的, 其构件包括藏字的辅音字母、元音符号、藏文数字以及一些特殊符号。藏字虽由30个辅音字母和4个元音符号拼写组合而成, 但字符不仅具有从左到右的横向排列, 还具有从上到下的纵向叠加, 从而构成二维的“平面文字”。在现代藏文文法中, 对藏文字符构成藏字有很严格的约束。这些特征加大了计算机处理藏文字符的难度。

1.1 藏文字符属性统计

对藏文字符各种属性的研究从1992年开始, 主要研究内容如下:用不同的样本统计藏字构件频度[1-2]、藏文音节的构词、藏字字长、藏文音节的结构方式、藏文音节中字符位置[3]、藏文叠加结构线性处理统计分析[4]、书面藏语的熵值[5]、字丁熵[6]、音节的相对熵值和绝对熵值[7]、藏文字符、部件、音节、词汇频度与通用度[8]、现代藏字全集的个数、藏字的字长、藏字的结构方式、位置特征、字符频度以及所有现代藏字中的整基字丁[9]、词汇的频度(频率)、累计频率以及通用度[10]、藏文字符的向量模型及构件特征[11]等等。这些研究所用的样本并不相同, 但研究结果很接近, 为藏文信息处理技术的研究提供了详实的数据。

1.2 藏文字符输入技术

藏文字符的输入是计算机处理藏文的基础和首要任务。藏文字符的键盘输入技术的研究最早, 接着国家标准GB/T 17543—1998《信息技术藏文编码字符集(基本集)键盘字母数字区的布局》[12]被制定, 藏文构件输入法、藏文的拉丁输入法、基字输入法、区位输入法[13]、藏文音形输入法[14]等相继被提出。然后藏汉西文混合输入和编辑的藏文处理系统—TCES[15]、外挂式藏汉英混合处理系统[13]、HT-藏文轻印刷系统[14]、Sambhota、同元藏文字处理系统、班智达藏文字处理系统、藏大岗杰藏文输入系统等得以实现。之后北大方正、华光集团等开发了相当成熟的藏文激光照排系统, 广泛应用于藏文报刊、书版印刷出版界。2007年1月微软发布了新一代操作系统Windows Vista, 该系统自带藏文字处理系统, 使得藏文的处理能力达到与英文和汉文相同的级别。近几年手持智能设备中也设计并实现了藏文的输入, 苹果系统也自带藏文字符的处理, 藏文的输入从计算机操作系统扩展到了IOS、Android系统上。最终, 藏文字符的键盘输入按照藏文字符拼音性特点, 以德沃拉克(Dvorak)原理把藏文字符构件布局在键盘上, 以构件作为输入单位进行输入。

随着模式识别技术的发展, 现代藏文识别[16]的行切分法、藏文基本字符识别[17]用投影法、基于字符轮廓信息的藏文笔段提取算法[18]、外围轮廓笔划特征提取法[19]、基于统计的Markov模型和藏文音节拼写规则[20]、音节和词的Markov语言模型、词匹配的藏文识别后处理和统计与语法规则相结合等方法[21]相继被提出, 手写藏文识别系统[22]得以实现。2003年11月, 清华大学电子工程系与西北民族大学合作研发的“多字体印刷藏文(混排汉英)文档识别系统”[23], 对藏文乌金印刷体的识别率较高, 达到了应用水平。近几年藏文的识别研究除了藏文现代印刷体、传统雕版印刷体的字符识别, 还拓展到藏文乌金、乌梅手写体的识别, 也推出了部分系统。

藏族的语言大的分为卫藏、安多、康巴3大方言, 但同一种方言中各小方言也有很大的差别, 这加大了藏文语音处理的难度。研究者提出了从文字上对藏文声母和韵母拆分的“字丁分解法”、安多方言夏河话音节音联结构[24]、采用波形拼接技术构建藏语语音库[25]、基于隐马尔可夫(HMM)的藏语文本信息预测重音标注[26]、短时能量等短时分析方法在藏语语音处理中应用[27]等方法, 建立了藏语13个方言点的方音数据库[28]。2016年11月, 西藏大学·讯飞语音及语言联合实验室发布了基于藏语合成、藏语识别、藏汉翻译等研究成果的藏语智能语音云平台, 推出了三位一体藏语输入法, 是全球首款基于蜂巢输入模型的全能藏语输入软件。

1.3 藏文字符的表示、存储、交换

在藏文编码的制定过程中, 针对藏文字符在计算机中表示、存储与传输时涉及的藏文字符的编码问题, 研究者提出过综合编码方案[29]、《信息交换用藏文编码字符集辅助集》[30]的方案[31]和《藏文编码字符集构件集》[32]等设想, 这些方案也被用在一些自制系统的研发上。

1993年, 国家技术监督局、电子工业部、西藏自治区有关部门正式承担起草“信息交换用藏文编码国际标准”的工作。藏文编码研究人员历经4年藏文编码标准的制定工作, 于1997年7月, 在国际标准化组织(ISO)和国际电工委员会(IEC)第33届编码标准第二工作组(WC2)会议上, 表决通过了藏文编码的国际标准ISO/IEC10646-1997《藏文编码字符集基本集》。1997年9月, 国家技术监督局批准发布该标准为国家标准GB 16959—1997《信息技术信息交换用藏文编码字符集基本集》[33]。该国际、国家标准的制订是藏文信息处理的里程碑, 标志着藏文信息处理正式走向世界, 同时, 藏文也成了国内第一个具有国际标准的少数民族文字。

藏文《基本集》以藏文字符构件为编码对象, 由于当时的技术原因, 无法只用藏文的《基本集》完成藏文字符“二维平面”的显示和打印。2003年全国信息技术标准化技术委员会、信息产业部电子工业标准化研究所组织来自西藏自治区藏语文工作委员会、西藏大学、西北民族大学、青海师范大学以及内地有关单位的专家, 以“纵向叠加”的字符组合块“字丁”作为编码对象, 制定了《信息技术藏文编码字符集扩充集A》和《信息技术藏文编码字符集扩充集B》推荐标准, 把“二维平面”的藏文字符简化为“线性字符”来处理, 并应用到一些系统中。直到2007年, 微软推出的Windows Vista系统全面支持藏文OpenType布局表的执行后, 藏文字符的处理仅基于《基本集》就能完全实现, 藏文字符的编码也统一到国际、国家《基本集》标准上了。

1.4 藏文的输出、打印

藏文从左到右“线性”排列的同时具有从上至下的叠加, 从而构成二维的“平面文字”, 该特性增加了藏文字符处理的难度, 字体也从点阵字体发展到TrueType、OpenType字体。GB/T 16960.1—1997《信息技术藏文编码字符集(基本集) 24×48点阵字型第1部分:白体》[34]《信息技术藏文编码字符集(基本集及扩充集A) 24×48点阵字型吾坚琼体》《信息技术藏文编码字符集(基本集及扩充集A) 24×48点阵字型朱匝体》《信息技术藏文编码字符集(基本集及扩充集A) 24×48点阵字型白徂体》[35]等标准先后被制定, 相应的点阵字库和TureType字库也被推出。

基于Unicode标准编码, 为了满足藏文既有横向拼写性, 也有纵向拼写性的特点, 研究者对OpenType技术在藏文字库设计中的应用进行研究。2005年后OpenType藏文字库的技术逐步成熟起来[36], 国内外相继推出50多种不同风格的藏文OpenType字体, 并得到了广泛应用, 满足了藏文字符处理的各种需求, 这标志着藏文信息处理技术“字”的研究走向了成熟。

2 藏文词的处理 2.1 藏文的分词

藏文文本中每个字(音节)用“隔音符”隔开, 用音节组成词, 没有词标记, 词具有黏着性。藏文具有中文类似的分词问题, 比中文的分词还更复杂。随着藏文信息技术的发展, 藏文的分词经历了字典匹配、规则、深度计算等过程。研究者提出了藏文分词的一些算法、歧义和未登录词的解决[37]、一种基于格助词和连续特征(BCCF)的书面藏文自动分词方案[38]、藏文自动分词中紧缩词的识别与还原[39]、融合无监督特征的藏文分词[40]等方法, 实现了SegT[41]、班智达藏文自动分词[42]、央金藏文分词[43]等系统, 并制定了《信息处理用藏文分词规范》[44]国家标准。2017年中文信息学会民族语言文字信息处理专业委员会和计算语言学专业委员会共同举办了“少数民族语言分词技术评测(Minority Language Word Segmentation, MLWS 2017)”活动, 其中评测了藏文新闻类文本自动分词技术[45]。在评测中荣获第一名的西北民族大学李亚超团队的藏文分词系统的精确率达93.14%, 召回率达92.17%, F值达92.66%[46], 说明该团队在藏文分词的研究方面取得了比较好的成绩, 研发的系统基本达到应用水平。

2.2 藏文的词类划分

2003年开始不断有人提出藏文词类划分问题, 先后提出了26个类的藏语词语分类体系[47]、依据词的句法功能将藏语词类分为14个大类和26个基本类[48], 设计实现了基于HMM藏文词性标注系统[49]等, 现以23个大类91个细类制定了《信息处理用藏语词类标记集》[46]国家标准。

2.3 藏文命名实体识别

藏族人无姓, 一般用星宿、自然界的物体名、祝愿或吉祥词等有实意的词作为名, 当出现一个类似于名的词时要判断是否是人名难度较大。近年来, 研究人名自动识别的较多, 有基于层次特征[50]、条件随机场[51]、统计与规则相结合[52]、最大熵和条件随机场模型相融合[53]等方法。研究指出, 藏文人名识别的F值能达到93%~95%。

2.4 其他藏文词的处理

近十年中藏文词的研究是一个热点, 除了分词、词类划分外, 还有围绕分词和词类划分研究藏文虚词的识别[54]、格助词的识别[55]、数词的识别[56]、动词的黏着性及屈折性变化[57]、动词语法属性[58]、副词搭配[59]、名词分类[60]、数量词分类[61]、动词分类[62]、藻饰词语义[63]等。

3 藏文句子的处理

藏文文本也没有显示的句子标记, 为了达到计算机“理解”藏文文本, 近年来, 研究者从形式上研究了藏文句子自动断句方法[64]、藏文句子边界识别方法[65]、藏语单句的类型[66]等; 从语义上研究了藏语语义本体中的上下位关系模式匹配[67]、基于信息处理的藏文框架语义关系[68]、基于依存关系的藏文语义角色标准[69]和藏文属格结构统计[70]等。但由于藏文句子以逻辑、句意为主, 从形式上断句较难, 在语义理解的基础上再断句可能效果会更好。

4 藏文段落、篇章的处理 4.1 信息检索与提取

近几年中, 藏文信息检索、信息提取等方面研究较多, 也取得了较好的成绩, 研究者提出了基于Lucene的藏文信息采集及检索[71]、藏文网页倒排索引[72]、基于奇异值分解的藏文Web不良信息检索[73]、基于向量空间模型的藏文文本信息检索[74]、语义词库管理的藏文语义检索[75]等藏文信息检索方法, 也提出了基于卡方统计量的藏文网页关键词提取[76]、基于文本密度的藏文网页正文提取[77]等藏文文本提取方法。特别是青海省海南藏族自治州藏文信息技术研究中心于2016年8月正式上线运行的“云藏”藏文搜索引擎, 为藏文信息资源的检索和提取提供了保障。

4.2 藏文文本检测与情感分析

研究者通过研究提出了藏文文本情感分析方法[78]、基于HTTP协议的实时监控技术[79]、基于藏文网络的舆情传播模型[80]、基于多特征的藏文微博情感倾向性分析[81]、深度学习算法在藏文情感分析中的应用等藏文文本监测与情感分析方法, 也开发了部分测试系统。

4.3 藏文机器翻译研究

研究者于1995年开始研究机器翻译, 并先后推出了汉藏科技机器翻译系统原型系统[2]、“班智达汉藏公文机器翻译系统”[82]等。随着计算机技术的发展和深度学习技术的应用, 藏文机器翻译也取得了比较好的研究成果, 近几年推出了面向行业的藏汉机器翻译系统及通用的藏汉机器翻译、汉藏机器翻译系统。2011年第七届全国机器翻译研讨会CWMT2011中, 中国科学院软件所、东北大学自然语言处理实验室、哈尔滨工业大学机器智能与翻译研究室、厦门大学、中国科学院计算技术研究所和中国科学院自动化研究所等6家单位参与了汉藏政府文献机器翻译评测[83]; 2015年第十一届全国机器翻译研讨会CWMT2015中, 中国科学技术信息研究所(ISTIC)在开发集上测试了6个翻译系统, 并用4个系统分别使用1best的翻译假设和100best的翻译假设进行系统融合[84], 评测指标如表 1所示。可以看出, 近5年来机器翻译各指标都有较大的提高。

表 1 CWMT中藏汉机器翻译评测指标对比 Table 1 Comparison of evaluation of Tibetan-Chinese machine translation in China Workshop on Machine Translation(CWMT)
5 藏语资源建设

资源是计算机对藏文文本进行属性统计和机器学习的材料, 从1999年开始就有数据库和其他一些资源的建设, 并先后建立一个500万音节字的初级平衡语料库[85]、1.3亿字的大型藏文语料库[86]、一个1.5亿藏文字符的大型藏文平衡语料库[87]。近几年为了机器学习, 很多单位也建设了一定规模的双语平行语料、双语字典等等。

6 应用研究

20世纪80年代中期, 研究者将CCDOS2.13扩展为TCDOS来完成汉英文系统兼容藏文操作, 并开发了可挂接在WPS下的藏文轻印刷系统—兰海藏文系统, 藏文操作系统ZWDOS和TCE藏汉英文信息处理系统等。在信息产业部“藏文软件开发专项”的支持下, 研究者研制了Linux藏文处理系统和Linux/Windows跨平台藏文办公套件[88]、跨平台的藏文办公套件TibetanOffice[89]、中标普华Office藏文版V3.0[89]、基于Windows XP藏文操作系统和基于Linux藏文操作系统等一系列支持藏文处理和藏文软件的系统。

研究者还提出了藏语计算机排序方案[90]、藏语自动排序的规则[91]、藏文排序的数学模型[92]、引入藏文字符集扩展集A中的UNICODE编码为排序码[93]、藏文字笔画编码排序[94]等思想, 开发了藏文拼写检查系统、藏文文本自动校对、藏文转码软件、藏文拉丁转写、藏文电子词典等。现在藏文不仅应用于PC机等计算上、还广泛应用在手持移动设备中[95], 得到IOS、Android等系统的支持。

7 展望

回顾藏文信息处理的历史, 在藏文的字处理上取得了很好的成绩, 也涉足到藏文词、句、段、篇的研究, 但与其它语言文字的信息处理相比, 目前藏文信息处理还存在许多不足之处, 具体来说有以下3点:(1)藏文信息处理的方法和评价标准大都是从中文、英语等的处理方法中借鉴过来的, 对藏语本身的特点和规律的研究欠缺; (2)统计机器学习方法逐渐兴起并成为当前自然语言处理领域的主流方法, 但藏文信息处理目前的很多研究还只是基于“规则”; (3)近年来基于神经网络的深度学习方法备受推崇, 但藏文信息方面不仅缺少“资源”, 也缺少基于深度学习取得的成果。因此, 若能在这些领域进行深入研究, 将有利于藏文信息处理的长足发展。

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