劉湘贛

摘 要：隨著21世紀(jì)信息技術(shù)的迅速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)信息大爆炸效應(yīng)引發(fā)的信息盲區(qū)問題越來越受到人們關(guān)注。使用語義分析算法構(gòu)建搜索引擎能夠在很大程度上提高搜索效率，提升用戶體驗。探討了語義分析算法在信息檢索中的一些應(yīng)用方法，以期為互聯(lián)網(wǎng)平臺開發(fā)提供一些思路。

關(guān)鍵詞：語義分析；信息檢索；互聯(lián)網(wǎng)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；分詞

DOIDOI：10.11907/rjdk.1511099

中圖分類號：TP312

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號文章編號：16727800（2015）009006602

1 語義分析技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域和價值

自本世紀(jì)初互聯(lián)網(wǎng)普及以來，人們在互聯(lián)網(wǎng)上的行為廣義上可分為兩類：獲取信息和分享信息。其中，獲取信息往往是每一位接觸互聯(lián)網(wǎng)用戶的最初訴求。然而，面對數(shù)量龐大的互聯(lián)網(wǎng)信息，要在其中獲取到自己想要的內(nèi)容，這在上世紀(jì)90年代搜索引擎問世之前并非易事。1998年9月，美國google（谷歌）公司成立，并于同年推出一款功能強(qiáng)大的信息檢索工具；2000年1月，百度公司率先推出了全球最大的中文搜索引擎。在此之后，各類互聯(lián)網(wǎng)搜索工具大量涌現(xiàn)，用戶在互聯(lián)網(wǎng)中的搜索體驗也得到顯著改善。優(yōu)秀的搜索引擎通常都是基于高效的語義分析算法構(gòu)建，通過對語言的合理建模和分詞，搜索引擎往往只需相當(dāng)小的系統(tǒng)開銷就能獲得大量信息回饋。因此，搜索引擎在互聯(lián)網(wǎng)信息檢索中有著重要意義。

2 基于語言分析的搜索引擎文本處理方法

文本處理通俗地講是告訴計算機(jī)如何認(rèn)識人類的單詞。高質(zhì)量的語義分析算法通常在一套好的文本處理機(jī)制之上完成建模，其中最重要的兩個方法是：中文分詞以及分詞權(quán)重（Term Weighting）。當(dāng)獲取一段文本時，計算機(jī)該如何知道它的語法和詞語構(gòu)成？參考人腦對語言的反應(yīng)，一般情況下應(yīng)先做分詞。分詞即是將一段文字合理地拆分成若干詞根以匹配參照詞庫。

2.1 局部切分多次匹配方法

分別按照順詞序最大匹配、逆詞序最大匹配、雙詞序最大匹配及最短路徑拆分的方式逐一查找詞庫，只要能命中詞庫詞根即切分，在設(shè)立編號后寫入索引表。

2.2 應(yīng)用統(tǒng)計模型的切分方法

按局部切分多次匹配的方法進(jìn)行分詞后，對結(jié)果一般使用雙數(shù)組Trie樹進(jìn)行存儲，然后運(yùn)用N元文法模型（n-gram）[1]統(tǒng)計模型找出最優(yōu)路徑，并在結(jié)果中遴選出最優(yōu)切分方法。一個解決分詞歧義的例子，如“湖北省長江學(xué)者”，根據(jù)詞庫的匹配情況切分出如下詞根“湖北、省、長江、學(xué)者、湖北省、長江學(xué)者、省長、江學(xué)、江學(xué)者”，使用n-gram模型測算出語言模型得分，選出得分最高的模型作為最終切分方法。測算結(jié)果如表1所示，顯然模型得分最高的C組同時也是最佳的分詞方案。

2.3 基于條件隨機(jī)場（CRF）算法的由字組詞切詞方法

很多時候用戶搜索的關(guān)鍵詞句字與字中間的邏輯關(guān)系并非十分明顯，如早期白話文、文言文、專業(yè)術(shù)語等。與基于隱馬爾可夫模型的最短路徑分詞、N-最短路徑分詞相比，基于條件隨機(jī)場（CRF[1]）的分詞對未登錄詞庫的詞根有更好的支持。使用CRF預(yù)測串中每個字的標(biāo)注（tag），如以B、I、E、S 4個tag表示：開始（beginning）、包含（inside）、結(jié)束（ending）、單獨(dú)（single），則“湖北省長江學(xué)者”的標(biāo)注應(yīng)為：“湖（B）北（I）?。‥）長（B）江（E）學(xué)（B）者（E）”。CRF算法是目前分詞效果相對較好的一種算法，它既可以像最大熵模型一樣廣泛加入各類特征（feature），又能夠避免HMM的齊次馬爾科夫假設(shè)。目前市面上包括谷歌和百度在內(nèi)的多數(shù)搜索引擎都采用CRF算法構(gòu)建語言模型[2]。

2.4 語言模型構(gòu)建

語言模型狹義地說是一種概率模型，主要用來計算句子產(chǎn)生的組合。在公式P（m1，m2，m3…mn）中，n表示詞的總數(shù)，根據(jù)條件概率Bayes Rule，則有：P（m1，m2，m3 … mn） = P（m1）P（m2|m1）P（m3|m1，m2） …P（mn|m1，m2 … m（n-1））。對于N-gram統(tǒng)計模型得到的語言模型通常也是最簡單的語言模型。根據(jù)馬爾科夫假設(shè)，句中每個單詞與其前n-1個單詞有關(guān)，則單詞mn的條件概率僅僅依賴于它之前的n-1個詞，顯然有P（mn|m1，m2…m（n-1）） = P（mn|m（n-k+1），m（n-k+2） … m（n-1））。n取值越大，模型值域越大，n值越小，模型可靠性越高。然而N-gram語言模型雖然簡單有效，但也有局限性。由于僅考慮了詞之間的位置關(guān)系，在詞間相似度、語法語義等方面還存在明顯不足，更為復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型正好填補(bǔ)了這片空白。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型在N-gram上將每個單詞m（n-k+1），m（n-k+2） … m（n-1）映射到詞向量，再將每個詞的向量組合構(gòu)成更大向量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入，輸出則是P（mn），詞語間的相似性最終通過詞向量來表現(xiàn)。映射結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型映射結(jié)構(gòu)

3 分詞權(quán)重設(shè)置

Term Weighting，即分詞權(quán)重。對于信息檢索結(jié)果，用戶通常更愿意看到匹配度最高、最貼近搜索條件的結(jié)果列于高位顯示。在對文本分詞后，緊接著需要對每個term計算權(quán)重，重要的term應(yīng)給予高權(quán)重。比如“湖北省長江學(xué)者”的Term Weighting結(jié)果中，“長江”的權(quán)重很可能是0.8，而“湖北省”的權(quán)重可能是0.5，而“省長”的權(quán)重可能不足 0.1。Term Weighting結(jié)果在文本檢索中對于文本相關(guān)性、核心詞提取等過程都有非常重要的參考價值。采用合理的Term Weighting計算方法會得出較為理想的分詞權(quán)重值，常見的算法有Tf-Idf[3]算法和Okapi、MI、LTU、ATC、TF-ICF等算法。

4 主題模型（Topic Model）應(yīng)用于信息檢索的方法

上文提到了語義分析中的一些文本處理方法，對于一條文本信息，在對其進(jìn)行分詞和Term Weighting打分后便要開始執(zhí)行更高層的語義分析任務(wù)，當(dāng)前業(yè)界使用較多的主體模型是LDA，其算法執(zhí)行效率高，能夠較好地解決關(guān)鍵詞的主題關(guān)聯(lián)問題。

4.1 LDA訓(xùn)練算法

LDA[4]的推演方法可以參考有關(guān)文獻(xiàn)，本文主要討論如何訓(xùn)練LDA。目前通常的做法是基于吉布斯采樣（gibbs sampling[5]）的工序。算法如下：

Step1：任意初始化每個詞的主題（Topic），并計算兩個頻率計數(shù)的矩陣。D-T 矩陣N（t，d），用于描述文檔的主題頻率分布情況；W-T 計數(shù)矩陣N（w，t），用于描述每個主題下詞的頻率分布情況。

Step2：順序遍歷訓(xùn)練語料，按照概率公式重新采樣Topic， 并更新兩個矩陣的計數(shù)。

Step3：重復(fù)Step2，直到模型收斂。

4.2 主題模型應(yīng)用領(lǐng)域

主題模型已經(jīng)可以廣泛應(yīng)用于文本分類、主題詞歸類、信息相關(guān)性檢索、精確廣告投放等。具體而言，基于主題模型可以很方便地計算出文本或用戶的主題分布，并將其當(dāng)作用戶特征充分利用。

4.3 文本分類

文本分類是最常見的文本語義分析任務(wù)，好的文本分類能夠有效提高資源耦合度，在執(zhí)行檢索時有效提高命中率。文本分類方法通常比較簡單，但工作量較大，內(nèi)容復(fù)雜?；旧纤械臋C(jī)器學(xué)習(xí)方法都可以用來作文本分類，常用的有l(wèi)R、MAXENT、SVM等算法。

5 圖片語義分析法在圖片搜索中的應(yīng)用

圖片搜索是現(xiàn)代搜索引擎提供的一個重要功能，然而對于圖片本身而言，并沒有相關(guān)的關(guān)鍵詞信息。如何根據(jù)文字檢索出圖片，是搜索引擎設(shè)計開發(fā)必須考慮的難點(diǎn)問題。采用基于圖片的語義分析方法是一種較為良好的解決方案。

5.1 卷積的作用

計算機(jī)在處理圖像時經(jīng)常使用卷積算法，如高斯變換即是對圖像進(jìn)行卷積。計算機(jī)對圖像用一個卷積核進(jìn)行卷積運(yùn)算，其實際是一個濾波的過程，并藉此可以得到一個圖像的權(quán)重模板。

5.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種特殊簡化的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，每個卷積層都是由多個卷積濾波器組成。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，圖像的局部感受區(qū)域被作為層級結(jié)構(gòu)的最底層輸入，信息逐層上導(dǎo)，每層均通過多個卷積濾波器來獲取圖片特征。

5.3 一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖片主題提取方法

首先對圖片使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度自動編碼器提取圖片的多層特征，并據(jù)此提取圖片的虛擬關(guān)鍵詞（visual word），建立索引。然后對大量種子圖片作語義分析，根據(jù)相似種子圖片的語義推導(dǎo)出新圖片的語義。

6 結(jié)語

在互聯(lián)網(wǎng)項目開發(fā)過程中，信息檢索通常是項目開發(fā)計劃中的早期任務(wù)，關(guān)聯(lián)到全系統(tǒng)的各級功能，因此是在系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計過程中應(yīng)充分考慮的因素。本文主要從文本處理、主題模型及圖片卷積分類抽取特征信息3個方面探討了語義分析算法在實施互聯(lián)網(wǎng)信息檢索工程中的一些方法，希望本文能給使用語義分析算法進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)項目尤其是搜索引擎項目開發(fā)的同行提供參考。

參考文獻(xiàn)參考文獻(xiàn)：

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[4] 李文波，孫樂，張大鯤.基于Labeled-LDA模型的文本分類新算法[J].計算機(jī)學(xué)報，2008（4）：620627.

[5] 劉知遠(yuǎn).基于文檔主題結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵詞抽取方法研究[D].北京：清華大學(xué)，2011.

責(zé)任編輯（責(zé)任編輯：黃 ?。?