易萬+羅晶+李勇+郭少英

摘??要：根據(jù)用戶搜索歷史，將用戶關(guān)注的信息按標(biāo)題分類，通過自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取特征值。設(shè)定學(xué)習(xí)樣本標(biāo)題最多為25個(gè)漢字，編碼方式采用漢字機(jī)內(nèi)碼（GBK碼）。使用MATLAB工具進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，將樣本在原空間的特征表示變換到一個(gè)新的特征空間。

關(guān)鍵字：文本特征;自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);深度學(xué)習(xí);Matlab

中圖分類號(hào)：TP391.1????????文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

Information?search?model?based?on?auto-encoder?neural?network

Yi?Wan，Luo?Jing，Li?Yong，Guo?Shaoying

（College?of?computer?science?and?Information?Engineering，?Tianjin?University?of?Science?&?Technology，

Tianjin?300222，?China）

Abstract：?According?to?user?search?history，?the?user?information?of?interest?by?Title?Classification，?the?auto-encoder?neural?network?feature?extraction?value.?Set?the?learning?sample?heading?up?to?25?Chinese?characters，?coding?mode?is?adopted?Chinese?characters?machine?code?（GBK?code）.?Use?the?MATLAB?tool?for?deep?learning，?will?feature?in?the?original?space?representation?is?transformed?into?a?new?feature?space.

Key?words：?Text?feature;?The?auto-encoder?neural?network;?Deep?learning;?Matlab

基于自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立搜索信息模型的目的是根據(jù)用戶搜索信息的歷史，推斷出網(wǎng)頁中的內(nèi)容是用戶關(guān)注的信息并即時(shí)顯示。首先將用戶關(guān)注的歷史信息按標(biāo)題分類，通過自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立標(biāo)題特征值數(shù)據(jù)庫。當(dāng)自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搜索信息模型工作時(shí)，按照用戶提供的關(guān)鍵詞順序，打開用戶經(jīng)常瀏覽的網(wǎng)頁，讀入標(biāo)題文本，若具有數(shù)據(jù)庫中的標(biāo)題特征，則將該標(biāo)題的文本內(nèi)容即時(shí)顯示。

直接解析網(wǎng)頁中的標(biāo)題文本，面臨的基本問題是文本的表示。如果把標(biāo)題文本所有的詞都作為特征項(xiàng)，那么太多的特征向量維數(shù)導(dǎo)致計(jì)算量太大。例如50個(gè)標(biāo)題，每個(gè)標(biāo)題25個(gè)漢字，特征項(xiàng)將有50×25=1250個(gè)。如果將標(biāo)題中的某個(gè)關(guān)鍵詞作為特征詞，將會(huì)有幾千個(gè)包含關(guān)鍵詞的標(biāo)題，從而導(dǎo)致讀入分析量過于巨大。本文采用自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用映射變換的方法把原始文本特征變換為較少的新特征，提高信息搜索效率。

1??自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1.1??自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論

Auto-Encoder（自編碼）[1]，自編碼算法是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的不同之處是將輸入值作為輸出節(jié)點(diǎn)的輸出。自編碼算法的另一個(gè)特征是隱藏層節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)一般少于輸入輸出節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)。這樣的意義是將輸入的特征通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性變換到節(jié)點(diǎn)數(shù)更少的隱藏層。因此，可以通過自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)給定的樣本進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，從而得到輸入數(shù)據(jù)降維后的特征，即為隱藏層的節(jié)點(diǎn)數(shù)，省去了人工特征提取的麻煩。

自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖如圖1所示[2]。這是一種深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包含了多個(gè)隱含層，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)是一種對(duì)稱的結(jié)構(gòu)，中心層的神經(jīng)元的個(gè)數(shù)最少。網(wǎng)絡(luò)通過對(duì)樣本的訓(xùn)練可以得到一組權(quán)值系數(shù)，而輸入數(shù)據(jù)通過這組權(quán)值系數(shù)表達(dá)成低維形式，從而達(dá)到了用降維后的特征表示出輸入的數(shù)據(jù)。

圖1??自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)

Fig.1???The?structure?of?auto-encoder?neural?network

1.1.1?預(yù)訓(xùn)練

（1）?輸入?yún)?shù)的確定：標(biāo)題是作者給出的提示文章內(nèi)容的短語，標(biāo)題一般都簡(jiǎn)練、醒目，有不少縮略語，與報(bào)道的主要內(nèi)容有著重要的聯(lián)系。如登陸我的鋼鐵網(wǎng)站，搜索鋼管熱點(diǎn)資訊，顯示的標(biāo)題有“我國(guó)自主研制*****油管成功替代進(jìn)口”，學(xué)習(xí)樣本選擇50組標(biāo)題，每個(gè)標(biāo)題不超過25個(gè)漢字，如表1所示。

表1??學(xué)習(xí)樣本

Tab.?1??Learning?samples

1

我國(guó)自主研制高端耐熱鋼無縫鋼管成功替代進(jìn)口

2

我國(guó)自主研制K55石油套管成功替代進(jìn)口

3

我國(guó)自主研制J55稠油熱采套管成功替代進(jìn)口

4

我國(guó)自主研制專用耐高溫防火船舶用套管成功替代進(jìn)口

5

我國(guó)自主研制20G高壓鍋爐管成功替代進(jìn)口

6

我國(guó)自主研制特殊用途低溫用管成功替代進(jìn)口

7

我國(guó)自主研制起重機(jī)臂架無縫鋼管成功替代進(jìn)口

8

我國(guó)自主研制精密合金4J36船用管材成功替代進(jìn)口

9

我國(guó)自主研制高強(qiáng)韌性高抗擠毀套管成功替代進(jìn)口

10

我國(guó)自主研制三種極限規(guī)格管線管成功替代進(jìn)口

…

……

50

我國(guó)自主研制醫(yī)藥化工用管成功替代進(jìn)口

（2）?語句預(yù)處理[3]：學(xué)習(xí)樣本句子進(jìn)行預(yù)處理是把句子中的每一個(gè)漢字變換成自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能接受的數(shù)字化形式。為了使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能接受外部數(shù)據(jù)，首先要對(duì)句子中的漢字進(jìn)行編碼，編碼方式是采用漢字的計(jì)算機(jī)內(nèi)碼（GBK碼）。每個(gè)漢字機(jī)內(nèi)碼有16位二進(jìn)制，如：“我國(guó)自主研制”的二進(jìn)制碼為

1100111011010010 我（GBK碼）

1011100111111010 國(guó)（GBK碼）

1101011111010100 自（GBK碼）

1101011011110111 主（GBK碼）

1101000111010000 研（GBK碼）

1101011011000110 制（GBK碼）

將16位二進(jìn)制數(shù)轉(zhuǎn)換為十進(jìn)制數(shù)并進(jìn)行線性變換，映射到實(shí)數(shù)[0?1]之間，作為輸入神經(jīng)元初值。變換公式如下：

式中：maxi和mini;tmax和tmin分別為x（p）i，t（p）量程范圍的最大值和最小值。

（3）預(yù)訓(xùn)練：幾個(gè)獨(dú)立的RBM構(gòu)成“堆?！睒?gòu)成了預(yù)訓(xùn)練部分，而RBM是BM?（boltzmannmachine）的一種特殊連接方式。圖2即為RBM的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成。它是一種隱含層神經(jīng)元無連接，并且只有可見層和隱含層兩層神經(jīng)元。

圖2??RBM網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成

Fig.?2??Construction?of?restricted?boltzmannmachine

BM的權(quán)值調(diào)整公式為[4]

（1）

式中：在第t步時(shí)神經(jīng)元i、j間的連接權(quán)值為wij（t）;η為學(xué)習(xí)速率;T為網(wǎng)絡(luò)溫度;<uihj>+、<uihj>-分別為正向平均關(guān)聯(lián)和反向平均關(guān)聯(lián)。

在RBM中，可見層神經(jīng)元的輸出和隱含層神經(jīng)元輸出的乘積即為平均關(guān)聯(lián)。系數(shù)ε由η和T統(tǒng)一合并而成，迭代步長(zhǎng)即由權(quán)值調(diào)整公式ε表示。

圖3??RBM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

Fig.?3??RBM?network??structure??diagram

（4）MATLAB實(shí)現(xiàn)：

本文建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)為

[25，15，25]，[15，12，15]，[12，10，12]，[10，8，10]，[8，5，8]

設(shè)定網(wǎng)絡(luò)隱含層的激活函數(shù)為雙曲正切S型函數(shù)tansig，輸出層的激活函數(shù)為線性激活函數(shù)purelin，網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練函數(shù)為L(zhǎng)evenberg-Marquardt算法訓(xùn)練函數(shù)trainlm。因此對(duì)應(yīng)的MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱的程序語句為

net=newff（minmax（P），[25，25]，{‘tansig，purelin}，?trainlm）;

net=newff（minmax（P），[15，15]，{‘tansig，purelin}，trainlm）;

net=newff（minmax（P），[12，12]，{‘tansig，purelin}，trainlm）;

net=newff（minmax（P），[10，10]，{‘tansig，purelin}，trainlm）;

net=newff（minmax（P），[8，8]，{‘tansig，purelin}，trainlm）;

設(shè)定學(xué)習(xí)速率為0.01，最大訓(xùn)練步數(shù)為300，目標(biāo)誤差為0.00001。

（5）預(yù)訓(xùn)練結(jié)果：

預(yù)訓(xùn)練結(jié)果如表2所示。

表2 ?預(yù)訓(xùn)練結(jié)果

Tab.?2??The?results?of?pre?training

誤差

學(xué)習(xí)速率

步長(zhǎng)

[25，15，25]

0.003248

0.01

150

[15，12，15]

0.0022809

0.01

125

[12，10，12]

0.0025866

0.01

100

[10，8，10]

0.0039575

0.01

75

[8，5，8]

0.013529

0.01

50

1.1.2??展開

如圖4所示，將各個(gè)RBM連接，得到自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。預(yù)訓(xùn)練所得到的權(quán)值，將作為整個(gè)自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值，參與整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的微調(diào)訓(xùn)練。

圖4???RBM展開圖

Fig.?4??Development?of?RBM?network?structure

1.1.3??微調(diào)

微調(diào)訓(xùn)練是在預(yù)訓(xùn)練得到初始權(quán)值的基礎(chǔ)上，對(duì)權(quán)值進(jìn)一步調(diào)整。采用以交叉熵為目標(biāo)函數(shù)[5]的BP算法完成網(wǎng)絡(luò)的微調(diào)訓(xùn)練。交叉熵是用來度量?jī)蓚€(gè)概率分布間差異性的，它是一個(gè)非負(fù)數(shù)，兩個(gè)分布越相似，其越小。原始的交叉熵定義為

（4）

式中：x為隨機(jī)變量;q（x）為已知概率分布;p（x）為估計(jì)概率分布。

對(duì)于隨機(jī)變量x，當(dāng)用q（x）估計(jì)p（x）時(shí)，通過調(diào)整受x影響的p（x）來最小化交叉熵D（p‖q），用于自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值調(diào)整的BP算法交叉熵函數(shù)形式為

（5）

式中：ti目標(biāo)概率分布;yi實(shí)際概率分布。

整個(gè)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的目的是調(diào)整權(quán)值以使交叉熵函數(shù)達(dá)到最小，權(quán)值調(diào)整公式為

根據(jù)上面的權(quán)值調(diào)整公式，可以完成網(wǎng)絡(luò)的微調(diào)訓(xùn)練。訓(xùn)練結(jié)果如表3所示。

表3 ??微調(diào)訓(xùn)練結(jié)果

1.1.4?特征提取

50組標(biāo)題（每個(gè)標(biāo)題不超過25個(gè)漢字）的學(xué)習(xí)訓(xùn)練，通過自編碼網(wǎng)絡(luò)的逐層特征變換，將樣本數(shù)據(jù)約1250（50×25）個(gè)漢字編碼，在原空間的特征表示變換到一個(gè)新特征空間。其中網(wǎng)絡(luò)最深隱含層的輸出值（5個(gè)）和權(quán)值矩陣W6（5×8=40個(gè)），共計(jì)45個(gè)，為提取標(biāo)題文本1250個(gè)漢字編碼的特征值。

2??實(shí)??例

本文選取10組標(biāo)題文本見表4，分別輸入自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。預(yù)測(cè)結(jié)果表示基本符合要求。

表4??預(yù)測(cè)結(jié)果

Tab.?4??The?prediction?results

序號(hào)

樣本輸入

結(jié)果顯示

1

我國(guó)自主研制的蛟龍?zhí)柹钏綔y(cè)器成功替代進(jìn)口

無

2

我國(guó)自主研制首臺(tái)3.6萬噸垂直擠壓機(jī)擠合格鋼管成功替代進(jìn)口

我國(guó)自主研制首臺(tái)3.6萬噸垂直擠壓機(jī)擠合格鋼管成功替代進(jìn)口

3

我國(guó)自主研制的超級(jí)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)成功替代進(jìn)口

無

4

我國(guó)自主研發(fā)的1000MPa高壓共軌管成功替代進(jìn)口

我國(guó)自主研發(fā)的1000MPa高壓共軌管成功替代進(jìn)口

5

我國(guó)自主研制超臨界電站無縫鋼管T92、P92成功替代進(jìn)口

我國(guó)自主研制超臨界電站無縫鋼管T92、P92成功替代進(jìn)口

6

我國(guó)自主研制重載火車頭下線成功替代進(jìn)口

無

7

我國(guó)自主研制成功特高壓交、直流套管成功替代進(jìn)口

我國(guó)自主研制成功特高壓交、直流套管成功替代進(jìn)口

8

我國(guó)自主研制的Q355GNH系列耐候鋼成功替代進(jìn)口

我國(guó)自主研制的Q355GNH系列耐候鋼成功替代進(jìn)口

9

我國(guó)自主研制的渦槳支線飛機(jī)成功替代進(jìn)口

無

10

我國(guó)自主研制釩微合金L290管線鋼成功替代進(jìn)口

我國(guó)自主研制釩微合金L290管線鋼成功替代進(jìn)口

3??結(jié)??語

本文按照標(biāo)題文本分類檢索信息，解決了直接按照關(guān)鍵詞搜索信息，網(wǎng)頁中經(jīng)常顯示幾千條包含關(guān)鍵詞內(nèi)容的標(biāo)題本文，從而導(dǎo)致讀入分析信息量過于巨大的問題。通過自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取文本特征，在不損傷文本核心信息的情況下盡量減少要處理的單詞數(shù)，以此來降低向量空間維數(shù)，簡(jiǎn)化計(jì)算，提高了文本處理的速度和效率。

參考文獻(xiàn)：

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