1. 引言
关系词是复句中用来联接分句标明关系的词语，绝大多数具有搭配特性。关系词识别与提取是计算机分析汉语复句的一个重要步骤，目前一些学者对汉语复句关系词进行了相关研究。胡金柱等结合词性标记和关系词搭配理论[1] ，提出了关系词抽取的正向选择算法，根据词性标记的特点进行剪枝，并对候选关系词进行过滤，提取正真的关系词。但算法中依赖的常用关系标记集中收录的词语的变化，对关系词识别准确率的影响波动幅度较大；李艳翠等对清华汉语树库的标注进行分析[2] ，抽取树库中已标注的复句关系词及关系类别，关系词识别的准确率达95.7%，但未考虑复句关系词的搭配情况。文献[3] 提出了基于规则的连用关系词识别算法，阐述了位置相邻的关系词自动识别解决方法，但未就复句句法特征进行具体的分析，没有考虑上下文语境因素。
本文主要基于汉语依存关系，分析复句中词与词之间的关联关系，挖掘复句关系词特征，归纳总结关系词识别规则。并以CCCS (the Corpus of Chinese Compound Sentences，汉语复句语料库，华中师范大学语言教育研究中心开发，已收有标复句65万余条)中复句为研究对象，利用计算机实现了从大量普通复句中自动识别并提取关系词，建立了大规模关系词搭配语料库。
2. 依存关系
依存语法是Tesniere于1959年提出的一种结构语法理论。该语法以谓词为中心的语法结构，将动词作为句子的中心词，句子中的其他成分都受这个中心动词支配，所有的受支配成分都以某种依存关系从属于其支配者。图1为句子“这是一座闻名中外的大桥”的依存语法分析树。
从图1可以看到，依存语法分析的结果没有非终结符，句中词与词之间均直接发生关系，这种关系即为依存关系。它用一条有向弧来表示，弧的方向由支配词指向从属词，弧上的标记叫做关系类型，表示该依存对中的两个词之间存在什么样的依存关系。
目前虽然已经有多种用于句法分析的语法体系，如短语结构语法、格语法、认知语法等，但依存语法直接表示词语之间的关系，不增加额外的语法符号，形式简洁、易于理解，让不同学科的研究者很容易掌握该语法形式[4] 。同时，依存语法的描述侧重于反应语义关系，更倾向于人的语言直觉。在自动句法分析中，依存句法结构树这种直观地表达句中词间关系的方法，非常有利于计算机进行信息提取和语义处理。利用依存语法可以方便地构建复句的依存句法结构树，对复句开展句法分析、语义角色标注等
Figure 1. A sample of a dependency grammar tree
图1. 基于依存语法的分析树例
深层分析，从语法、语义甚至语用角度对语言进行处理。
3. 关系词特征分析
正确识别并提取关系词，需要从两个方面进行研究：一是要把握关系词的基本用法；二是深入分析句间的逻辑关系。通过对上下文语境的分析，提取有用的语言知识，指导关系词识别与提取。
3.1. 依存特征
关系词大多数位于主语或谓语之前[5] 。通过观察语料，考察复句句法特点和各种依存关系的分布，以之作为特征，确定句子的主语或谓语，从而确定关系词。应用较多依存关系有SBV (主谓)、VOB (动宾)和ADV (状中)关系。在本文所涉及的实验中，由于考察句子的主要成分，因此也采用了SBV、ADV和VOB 这三种依存关系。考虑到词语的稀疏性，将每种关系推广到含有COO (并列)连接弧的下一级词语，抽取出每个子句成分所对应词的依存关系作为特征之一。
3.2. 位置特征
根据分句定位原则，复句中的关系词分为四类[6] -[10] 。对于出现在分句中的第一、二类关系词，通过依存特征进行识别与提取。第三类是出现在分句之间的关系词，用于连接联合复句中的分句，这些词的共同点是可以用逗号或分号隔开；第四类是在几个分句里重复出现的关系词，这些句子大多为表示选择关系的联合复句。因此对于这两类关系词，将句间单独出现或分句中重复出现且词性为连词的词提取出来作为其特征。
3.3. 词性特征
针对显式关系来说，连词和副词是表征句间关系的最主要的依据，因此将句子中的连词和副词提取出来作为其中的特征。
4. 关系词搭配库系统实现
4.1. 系统整体流程与结构
4.1.1. 系统整体流程图
系统整体流程图见图2。
4.1.2. 主要数据表结构
系统中涉及的主要数据表为关系词搭配库，用于存放从复句中识别并提取出的关系词搭配序列。统计实验表明，有标复句的关系词大多5个以内，极少超过5个。因此，本文设计的搭配库结构，从复句中第一个关系词起，存放顺序的5个关系词，并且前标存放复句中第一个关系词，后标存放复句中最后一个关系词。超过5个以上的关系词一律放入备注字段。具体设计见表1。
Table 1. Storage structure of relation markers collocation database
表1. 关系词搭配库存储结构
4.2. 系统功能模块结构
本系统功能共划分为复句标注、关系词识别与提取、关系词搭配库可视化展示三个大的模块。复句标注又划分为复句标注和标注结果XML格式存储两个子模块；可视化展示模块划分为搭配库展示和手工库展示两个子模块。具体如图3所示。
具体功能介绍如下：
(1) 复句标注模块对CCCS语料库60多万条复句进行分词、词性标注、依存关系标识。在该模块中，系统读取本地CCCS语料库中的复句，远程调用哈工大提供的开放的语言分析接口，对复句语料进行标注。系统对成功标注结果以XML格式在本地存储，同时对标注异常的情况也进行了相关处理。
(2) 关系词识别与提取模块首先是利用复句关系词的特征，结合关系词本体知识库，将识别出的并在关系词本体知识库中出现的关系词提取出来。其次将获取的关系词搭配序列在关系词搭配库中进行模式匹配，新的关系词搭配模式则收录到关系词搭配库，对相同关系词搭配模式则记载频次。
(3) 可视化展示模块主要对建立的关系词搭配库提供基于任意关系词的检索，展示大规模复句语料库中关系词的搭配模式。
(a) 单关系词检索。检索关系词固定在前标中出现，且在中标、后标中任意出现时的搭配情况及频次。
(b) 多关系词检索。一是检索多个关系词在前标、第一个中标、第二个中标、第三个中标及后标5类位置上任意出现时，关系词的搭配情况及频次。二是检索某个关系词在上述五种关系标记中任意出现的情况。
4.3. 实验结果
为了验证本文的方法，我们从CCCS中随机选择了1015条复句作为样本集，根据上述系统整体流程图(图2)进行关系词的提取，将关系词提取的结果根据关系词搭配库的表结构(表1)进行入库操作。经统计，样本集中属于单关系词搭配的句子有300条，占整体的29.5%；属于双关系词搭配的句子有486条，占整体的47.8%，属于三关系词及以上搭配的句子相对较少，不足250条。从参与搭配的关系词数量来看，在复句中主要使用单关系词、双关系词和三关系词搭配方式，并且单关系词使用频率较高。
我们用正确率作为衡量分析结果好坏的指标。
正确率 = 1 − (属于样本集复句中的关系词但未提取 + 属于样本集复句中的关系词但只提取部分做为关系词 + 不属于样本集复句中的关系词但提取作为关系词)/样本集中符合搭配模式复句数。
测试结果见表2。
试验中我们还考察了关系词未被正确识别的复句，其中被错误标注的复句主要集中在一些非典型关
表2. 实验结果表
Table 3. Distribution of high-frequency words not extracted
表3. 部分高频词未被提取分布情况
系词。如将复句中出现的“也、就、并、是、不是”等错误标注为关系词；还有个别关系词语由于存在组合型歧义而被错误切分为两个词，如复句中关系搭配“就是……也”中“就是”被错误切分为“就/是”两个词。对部分高频关系词未识别情况进行统计，结果见表3。
试验结果表明，双关系词搭配正确率高于多关系词识别，但各类搭配模式的关系词提取正确率并不高，出现漏判、误判的情况，主要原因是规则不够全面、完善，且对关系词的连用和超词没有进行专门处理，造成正确率较低。此外中文分词的效果难以达到100%的准确率，也会增加一定的影响。
5. 结束语
本文分析了复句关系词的主要特征，提取了关系词搭配序列，建立了关系词搭配语料库。通过大规模的语料库支持，展示了汉语复句中关系词的使用情况，为进一步加强对汉语复句的研究打下了坚实的基础。
本文研究尚存一些不足之处，一是关系词特征提取不够全面，未对关系词连用和超词进行处理，二是未对CCCS以外的语料进行分析和研究。下一步拟从以下三个方面进行开展后续研究：(1) 对关系词的构成形式、特征进行进一步研究，扩展、优化关系词识别与提取规则，提高关系词识别的精度；(2) 采用多种形式的复句语料进行试验，拓展规则的应用场景，增强规则的适应范畴；(3) 完善关系词搭配库建设，进一步分析关系词搭配规律，为复句的分析与处理奠定良好的基础。
基金项目
本文得到教育部社科基金(编号13YJAZH117)，国家社科基金(项目批准号：14BYY093)，国家自科基金(项目编号：31371275)的支持。