語料庫

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一個語料庫會包含大量目標語言入面嘅句子，而且仲可以有「俾用家搜尋語料」等嘅方便功能。

語料庫jyu5 liu2 fu3（英文：text corpus，眾數係 text corpora）係指一啲大型有結構嘅語言資源。一隻語言嘅語料庫會包含大量屬嗰隻語言嘅錄音同文字。喺廿世紀初或者打前，呢啲資料（語料）通常都係以文件嘅形式存在嘅，而到咗廿一世紀初就變成主要係以電腦形式儲起[1][2]。

舉個例說明，國際英文語料庫（International Corpus of English，ICE）就係一個好出名嘅英文語料庫，ICE 搵勻嗮世界各地超過 20 個以英文做官方語言一部份嘅國家或者地區（包括香港），每個國家地區對應嘅英文語料都係儲咗當地啲人講英文嘅錄音，仲有係當地啲人用英文寫嘅隨筆、書信、學術文同新聞報道等嘅多種文字材料；到咗 2018 年，ICE 對包括嘅每個國家地區都最少有 1,500,000 字咁長嘅材料（大型）[3][4][註 1]。

語料庫語言學（corpus linguistics）泛指靠語料庫嚟做嘅語言學研究[5]：語言學定義上就係研究語言嘅學問，而要研究一樣嘢，就實要攞大量屬嗰個類嘅事物嚟做樣本－語料庫正正就能夠提供大量嘅語言材料，語言學家攞住一隻語言嘅語料，就可以郁手分析嗰隻語言嘅文法等嘅特性，對現代嘅語言學研究嚟講非常重要。

定位[編輯]

睇埋：語言學同埋語料庫語言學

喺廿一世紀初嘅語言學上，語料庫定義係指一啲大型有結構嘅語言資源，當中「有結構」係一個關鍵字：語料庫個英文名嚟自拉丁文 corpus [6]，大致上拉丁文入面「嚿嘢」噉解，所以 text corpus 字面上涵意可以理解做「成嚿文字」；不過喺實際應用上，語料庫唔淨只要儲住啲語料，仲要俾語言學家同第啲工作者（例如可以睇吓教 AI 處理語言嘅工作）攞去用，所以齋攞咗啲語料返嚟係唔夠嘅－整語料庫嘅人仲要將啲語料執到有條有理噉[1]。

舉個例說明，廿一世紀初嘅語料庫基本上實會做詞性標注（part-of-speech tagging）－即係同啲語料入嘅每隻字標明佢係咩詞性，每隻字都標明嗮佢係名詞定動詞定形容詞定點[7][8]；做到類似下面噉[9]－

原句：She sells seashells on the seashore.（佢喺海岸上面賣貝殼。），

做咗詞性標注就會變成好似噉－

She (pronoun) sells (verb) seashells (noun) on (in) the (det) seashore (noun).

想像有位語言學家想研究一隻語言啲詞性，如果佢用嗰個語料庫係經已做咗詞性標注，佢就唔使人手噉幫啲字標詞性，可以（例如）寫隻程式叫隻程式自動數每隻詞性嘅字出現咗幾多次－慳返好多時間精神[9]。廿一世紀初嘅語料庫會做包括詞性標注在內嘅好多功夫，務求想整到啲語料「有結構」容易攞嚟用[1]。

事前處理[編輯]

睇埋：事前數據處理同埋標記語言

廿一世紀初嘅語料庫會「有結構」，即係喺用家攞啲數據去用之前經已做咗啲處理。除咗詞性標注之外，常見嘅事前處理仲包括有：

  • 文字分割（text segmentation）：指將要處理嗰段字分割做若干嚿各自有意思嘅單位，方便做一步嘅分析，常見嘅有將段字切割做句子或者個別嘅字呀噉；即係例如[10]：
    Input：San Pedro is a town on the southern part of the island of Ambergris Caye in the Belize District of the nation of Belize, in Central America. According to 2015 mid-year estimates, the town has a population of about 16, 444.
    Output：
    San Pedro is a town on the southern part of the island of Ambergris Caye in the 2.Belize District of the nation of Belize, in Central America.
    According to 2015 mid-year estimates, the town has a population of about 16, 444. It is the second-largest town in the Belize District and largest in the Belize Rural South constituency.（分割咗做唔同句子）
  • 詞形還原（lemmatization）：指教部電腦一個字喺唔同詞性下嘅唔同樣，等部電腦識得將呢啲唔同樣當做同一個字噉嚟分析；例如英文 wolf 同 wolves 都係指狼，後者係眾數，做詞形還原就會教部電腦知 wolf 同 wolves 係同一個字嘅唔同樣[11]。
  • 分析樹（parse tree）：一種語言學分析上成日會用嘅樹狀數據；簡單講即係按文法將一串字串嘅句法結構表述出嚟，例如好似 John hit the ball（阿莊打中咗個波）呢句簡單嘅英文句子噉，就可以畫做以下噉嘅分析樹[12]：
ParseTree.svg

... 呀噉。

評估條件[編輯]

睇埋：數據庫同埋數據科學

一般認為，一個良好嘅語料庫會具有以下呢啲特徵：

  • 要做好啲事前處理（睇返上面）
  • 要大：語料庫基本上就係為語言學同相關嘅研究提供語言樣本，而樣本通常係愈大愈好嘅；一個語料庫嘅大細通常會用入面啲語料嘅總字數嚟計，字數愈高個語料庫就算係愈大，（假設第啲因素不變）個語料庫愈大就愈有用[13]；例如到咗 2020 年，牛津英文語料庫（Oxford English Corpus；一個描述廿一世紀初嘅英文嘅語料庫[14]）總字數有成 21 億字咁多[15]；另一方面，國際英文語料庫（ICE）就每個佢哋包括嘅國家地區都最少有 1,500,000 字咁長嘅材料，都仲俾人批評話佢細得滯[4]。
  • 要夠近期：語言係會隨時間而演變嘅，例如潮流用語等嘅現象就反映咗語言嘅演變；因為噉，如果一個語料庫啲數據唔夠近期，就會搞到研究者攞唔到最新嘅資訊，例如想像有位人工智能研究者想寫一隻曉同人傾偈嘅傾偈機械人，但佢用嘅語料庫數據唔夠新，冇近 10 年嘅數據，就會搞到隻機械人唔識用近 10 年嘅潮流用語－做唔到自然嘅傾談[16]。喺實際應用上，語料庫仲會同啲語料標明埋每件語料係源自咩年份嘅，方便用家判斷嗰件語料係咪啱用。
  • 要夠廣泛：一般認為，語料庫最好能夠包含唔同類嘅語料，例如牛津英文語料庫同國際英文語料庫都既會包含用英文寫嘅文字，又會包括啲人講嘢嘅錄音；除此之外，唔同情境下寫字同講嘢都會唔同，例如新聞報導、散文故仔同學術文之間就有相當嘅差異，而啲人「喺正式場合講嘢」同「喺一般日常屋企人之間講嘢」又會好唔同，國際英文語料庫等嘅語料庫都有諗到呢一點，所以喺搵語料用嗰陣會包含唔同嘅料，會有新聞報導、虛構故仔同學術文等嘅多種唔同材料[17]。
  • 中繼資料（metadata）：中繼資料係指「描繪數據嘅數據」，係語料庫不可或缺嘅一環；例如家陣有一份語料，份語料係篇隨筆，篇隨筆入面嘅字就係數據本身，而中繼資料就係指描述呢件數據嘅數據－包括係描述篇文嘅作者、字數、出嘅年份同埋出處... 呀噉；中繼資料喺好多分析上都好有用，例如描述啲數據「係咩年份出」嘅中繼資料就可以幫手分析隻語言隨時間嘅變化[18]。

用途[編輯]

睇埋：自然語言處理

語料庫嘅功能就係在於提供語料做研究同分析語言嘅樣本，所以任何要用語言資料嚟做樣本嘅應用都會用到語料庫，包括：

... 呀噉。

出名語料庫[編輯]

多語嘅[編輯]

英文嘅[編輯]

中文嘅[編輯]

註釋[編輯]

  1. ↑ 不過都有人指出，以廿一世紀初嘅語料庫嚟講，1,500,000 字算係有啲細。

睇埋[編輯]

攷[編輯]

  1. ↑ 1.0 1.1 1.2 Liu, V., & Curran, J. R. (2006, April). Web text corpus for natural language processing. In 11th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (pp. 233-240).
  2. ↑ Language Corpora. University of Queensland.
  3. ↑ Greenbaum, S., & Nelson, G. (1996). The international corpus of English (ICE) project. World Englishes, 15(1), 3-15.
  4. ↑ 4.0 4.1 Kirk, J., & Nelson, G. (2018). The International Corpus of English project: A progress report (PDF). World Englishes, 37(4), 697-716.
  5. ↑ Sinclair, J. 'The automatic analysis of corpora', in Svartvik, J. (ed.) Directions in Corpus Linguistics (Proceedings of Nobel Symposium 82). Berlin: Mouton de Gruyter. (1992).
  6. ↑ Corpus Linguistics.
  7. ↑ Neunerdt, M., Trevisan, B., Reyer, M., & Mathar, R. (2013). Part-of-speech tagging for social media texts. In Language Processing and Knowledge in the Web (pp. 139-150). Springer, Berlin, Heidelberg.
  8. ↑ Kupiec, J. (1992). Robust part-of-speech tagging using a hidden Markov model. Computer speech & language, 6(3), 225-242.
  9. ↑ 9.0 9.1 NLP Guide: Identifying Part of Speech Tags using Conditional Random Fields. Medium.
  10. ↑ Freddy Y. Y. Choi (2000). "Advances in domain independent linear text segmentation". Proceedings of the 1st Meeting of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics (ANLP-NAACL-00). pp. 26–33.
  11. ↑ Müller, Thomas; Cotterell, Ryan; Fraser, Alexander; Schütze, Hinrich (2015). Joint Lemmatization and Morphological Tagging with LEMMING. 2015 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. Lisbon: Association for Computational Linguistics. pp. 2268-2274.
  12. ↑ Noam Chomsky (26 December 2014). Aspects of the Theory of Syntax. MIT Press.
  13. ↑ Hanke, T., Schulder, M., Konrad, R., & Jahn, E. (2020, May). Extending the Public DGS Corpus in size and depth. In Proceedings of the LREC2020 9th Workshop on the Representation and Processing of Sign Languages: Sign Language Resources in the Service of the Language Community, Technological Challenges and Application Perspectives (pp. 75-82).
  14. ↑ Culpeper, J. (2009). The metalanguage of impoliteness: using Sketch Engine to explore the Oxford English Corpus. na.
  15. ↑ "The Oxford English Corpus". Sketch Engine. Lexical Computing CZ s.r.o. Retrieved 27 October 2016.
  16. ↑ Renouf, A., & Kehoe, A. (2013). Filling the gaps: Using the WebCorp Linguist's Search Engine to supplement existing text resources. International Journal of Corpus Linguistics, 18(2), 167-198.
  17. ↑ International Corpus of English (ICE) Homepage.
  18. ↑ What is metadata and why do you need it?. Developing Linguistic Corpora: a Guide to Good Practice.

拎[編輯]

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