王忠振

摘要：領(lǐng)域關(guān)聯(lián)處理就是處理網(wǎng)絡(luò)信息中各領(lǐng)域中的詞匯關(guān)聯(lián)，該文將應(yīng)用到維基百科上的分類來獲取特征詞，用這些特征詞從維基百科、百度搜索和新浪微博中獲得網(wǎng)絡(luò)信息。這里的網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容包含有文字、圖片、聲音、視頻等，因此在獲取信息時(shí)，需要對(duì)網(wǎng)頁內(nèi)容進(jìn)行預(yù)處理，去除大量的無用信息，包括圖片、聲音、視頻等。

關(guān)鍵詞：特征詞；語料；領(lǐng)域

中圖分類號(hào)：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2015）19-0007-04

在處理領(lǐng)域詞義關(guān)聯(lián)過程中，要獲取領(lǐng)域的特征詞庫，并以其做了維基百科的詞條進(jìn)行爬取語料；特征還將做了百度搜索和新浪微博的關(guān)鍵字進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)的獲取。由于網(wǎng)絡(luò)資源極其豐富，做全網(wǎng)測(cè)試難度較大，這里從維基百科、百度搜索和新浪微博上獲取相關(guān)領(lǐng)域語料，涉及對(duì)不同形式的網(wǎng)站進(jìn)行獲取語料，這里就需要多模式爬蟲，如今互聯(lián)網(wǎng)上的語料數(shù)據(jù)基本都是通過“網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人”來實(shí)現(xiàn)的，本文的語料從通過三種方式自動(dòng)提取語料的程序：

1維基百科信息的爬取

圖1中可以看出維基百科詞條的一類形式，可依據(jù)領(lǐng)域特征詞對(duì)特定詞條進(jìn)行爬取，對(duì)詞條內(nèi)相關(guān)詞條的屬性形成內(nèi)鏈接進(jìn)行第二層爬取，對(duì)網(wǎng)頁去除噪音等處理，通過爬取得到領(lǐng)域文本集合。由于維基百科語料中存在漢語的繁體字，因此有必要做繁體向簡(jiǎn)體轉(zhuǎn)換操作。

這里“詞條”都是維基百科的基本單元，“詞條”由一篇文章進(jìn)行解釋，可能包含有圖片，有些復(fù)雜的詞條頁面圖可能還包含結(jié)構(gòu)化、模板化的解釋，圖1是維基百科中有代表性的詞條，其詞為“護(hù)士”，其詞為同義詞為“護(hù)理人員”，詞條里有對(duì)詞匯解釋的內(nèi)鏈接，可以根據(jù)自己的興趣跳轉(zhuǎn)到屬性解釋頁面；有涉及同義詞的重定向，重定向就是含義相同而表述不同的詞條用相同的頁面來解釋；而這里歧義比較大的例如在解釋的時(shí)候，涉及護(hù)士工作或?qū)W習(xí)地方有“學(xué)?！?，“學(xué)?！弊鳛閮?nèi)鏈接所得到的語料內(nèi)容雖然是護(hù)士工作或?qū)W習(xí)的地點(diǎn)，但內(nèi)容應(yīng)該屬于教育領(lǐng)域；詞條頁面里列舉圖片一般是起到典型的解釋作用，比如“南丁格爾”。

圖2是對(duì)維基百科內(nèi)鏈接的一個(gè)圖示。

由于領(lǐng)域語料的豐富，需要從領(lǐng)域中找出領(lǐng)域特征詞，這個(gè)數(shù)據(jù)量是少的，找出特征詞的URL隊(duì)列，對(duì)由Java開發(fā)的Ti-ka1.4的開源項(xiàng)目進(jìn)行擴(kuò)展來實(shí)現(xiàn)模塊功能。本文用它來從網(wǎng)上抓取想要的資源，它具有良好的可擴(kuò)展性，對(duì)其實(shí)現(xiàn)的功能進(jìn)行豐富，可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)爬取。首先要在開始爬取時(shí)提供特征詞隊(duì)列的維基的URL給種子文件，獲得了初始的URL后，在爬取維基詞條過程中，不斷從當(dāng)前詞條中獲取詞條屬性詞的URL種子文件放人URL，直到滿足功能模塊提供參數(shù)時(shí)停止。注意在新增加的URL中，對(duì)隊(duì)列原有的URL種子列表進(jìn)行匹配，如果在原來隊(duì)列中存在，則不進(jìn)行添加，否則添加。

這里對(duì)深度優(yōu)先爬蟲進(jìn)行修改，因?qū)S基百科中進(jìn)行爬取，往往會(huì)對(duì)詞條內(nèi)一層內(nèi)鏈接進(jìn)行再爬取，因其一般會(huì)對(duì)詞條有解釋作用，有助于深度學(xué)習(xí)算法對(duì)語料集中領(lǐng)域詞義關(guān)聯(lián)進(jìn)行計(jì)算，這里詞條的內(nèi)鏈接URL會(huì)被提取，需要對(duì)鏈接地址進(jìn)進(jìn)行查復(fù)，就在爬取的隊(duì)列中是否存在，如果存在則拋出，否則把鏈接地址追加爬取隊(duì)列的底部等待爬取，也就達(dá)到了去重目的。歧義的詞條頁面語料出現(xiàn)畢竟其數(shù)據(jù)很少，所以在大量的領(lǐng)域語料中一般其詞頻的閾值不會(huì)構(gòu)成干憂。

這里爬蟲獲取語料屬于預(yù)定領(lǐng)域的可以被稱為正領(lǐng)域，否則稱為負(fù)領(lǐng)域，根據(jù)上述方法，如果用戶提供的特征詞越豐富爬全率越高；用戶提供的特征詞越準(zhǔn)確則爬準(zhǔn)率越高。在這種情況下，爬準(zhǔn)率和爬全率顯得更為重要，分別測(cè)試了領(lǐng)域語料的準(zhǔn)確性和完整性，這里通過領(lǐng)域區(qū)分的混合矩陣可以得出這兩個(gè)特性的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，高的爬全率一般是犧牲爬準(zhǔn)率為代價(jià)的，就是爬取語料越多，語料里跨領(lǐng)域的信息就越多，因此語料數(shù)量適中就好。

2百度搜索信息的爬取

因?yàn)榫S基百科具有兩個(gè)優(yōu)勢(shì)：沒有爬蟲陷阱和沒有拒絕服務(wù)攻擊。相比之下百度百科API設(shè)置了頻繁訪問次數(shù)和時(shí)間間隔，因此適合廣度搜索，并設(shè)置爬取時(shí)間間隔。

2.1百度搜索信息獲取的方法

為了獲取各大門戶網(wǎng)站上關(guān)于某個(gè)領(lǐng)域的新聞情況時(shí)可以通過百度搜索，由于本文所做的是一段時(shí)間內(nèi)的研究，因此這里對(duì)領(lǐng)域內(nèi)每條特征詞進(jìn)行兩百條的搜索并進(jìn)行爬取，經(jīng)興趣小組人工檢測(cè)，這個(gè)數(shù)量相當(dāng)于一個(gè)月的新聞總數(shù)，除非在此領(lǐng)域有重特大事件發(fā)生。百度百科沒有提供API接口并且設(shè)置了頻繁訪問次數(shù)和時(shí)間間隔，這大大增加了獲取語料的難度。

圖5中可以看出，在百度搜過中，每個(gè)搜索詞對(duì)應(yīng)各類型站點(diǎn)，網(wǎng)頁的編碼形式也不盡相同，因此對(duì)每一個(gè)網(wǎng)頁都需要做出預(yù)處理。

這里不同于維基百科，因?yàn)槊總€(gè)網(wǎng)頁可能屬性不同的頁面，課題的需求就是對(duì)網(wǎng)頁的正文部分進(jìn)行爬取，但這里存在的問題就是，網(wǎng)頁i（1《i≤n）與網(wǎng)頁i（1≤j≤n）可能在內(nèi)容大部分相似；特征詞2中的網(wǎng)頁也可能與特征詞1里的網(wǎng)頁相似，這里需要對(duì)內(nèi)容相似部分進(jìn)行去重處理，本文采用余弦向量法進(jìn)行相似性檢測(cè)。

其實(shí)百度百科的漢語領(lǐng)域語料相當(dāng)全面，但由于其設(shè)定對(duì)用戶的頻繁訪問限制，因此不適合做類似于維基百科的領(lǐng)域語料。上面領(lǐng)域的語料體系豐富后，要對(duì)網(wǎng)上的關(guān)于某領(lǐng)域的新聞動(dòng)態(tài)進(jìn)行追蹤，這里用到百度搜索。這里的爬取方法與上面的不同，這里通過特征詞表提供的詞匯輸入到隊(duì)列，利用百度搜索引擎接口，對(duì)每個(gè)特征詞搜索200條，這個(gè)值不是固定，如果體系一直在運(yùn)行狀態(tài)，可以改成20條，因?yàn)槊刻旄碌男畔?shù)量并不是特別大，除了新發(fā)生的熱點(diǎn)事件。這里需要強(qiáng)調(diào)即使是熱點(diǎn)事件，很多新聞的內(nèi)容都大致相同，所以這里需要相似性計(jì)算，如計(jì)算得出兩個(gè)以上的新聞內(nèi)容相似性高則只保留一篇。

2.2百度搜索信息獲取模塊的去重

兩個(gè)文本的相似性檢測(cè)，文本主要是由詞和短語對(duì)比構(gòu)成，所以這里需要對(duì)文本進(jìn)行分詞，分詞的方法可以采用以字符串為匹配的分詞方法，是在爬取后進(jìn)行分詞，把分詞的文本另存儲(chǔ)到備份目錄，因此其相似度用單位向量?jī)?nèi)積的方法檢測(cè)：

為了證明實(shí)例，這里有維基百科中醫(yī)療領(lǐng)域的兩個(gè)詞條：

詞條1：患者是指患有疾病、忍受疾病痛苦的人。

詞條2：病人是指生有疾病、等待接受內(nèi)外科醫(yī)生的治療與照料的人。

列出tf-idf權(quán)重矩陣：對(duì)這個(gè)兩個(gè)詞條相似性進(jìn)行計(jì)算：（1）兩個(gè)向量的點(diǎn)積：

因此在本文中，即便內(nèi)容不一致的兩個(gè)文檔也運(yùn)用空間向量模型運(yùn)算都可能有很高的相似度。如果百度搜索爬取的網(wǎng)頁出現(xiàn)在爬取的文本B與語料庫中文本A相似度高于90%的就被判定其相似，導(dǎo)致文本B不存于語料庫中。這里還有一個(gè)好處就是，進(jìn)行相似性匹配時(shí)，為各別網(wǎng)站的拒絕服務(wù)式攻擊延遲了時(shí)間。

2.3百度搜索信息獲取中的爬準(zhǔn)率和爬全率

在百度搜索中，有些領(lǐng)域特征詞雖然屬于這個(gè)領(lǐng)域，由于媒體編輯的隨意性，導(dǎo)致有些語料并不屬于這個(gè)領(lǐng)域，因此影響爬準(zhǔn)率；而且百度搜索中，雖然能夠鏈接屬于這個(gè)領(lǐng)域的，但其網(wǎng)頁解析出的內(nèi)容沒有價(jià)值，比如本文是作詞義關(guān)聯(lián)的，網(wǎng)頁中如有涉及圖片視頻的內(nèi)容，有些就不是課題需要的內(nèi)容，這影響爬全率。百度的爬全率不同于維基的爬全率，維基的爬取基數(shù)是不可預(yù)測(cè)的，而百度搜索的是設(shè)定固定的值，那么能爬下來的信息所占的比重就是百度的爬全率；百度的爬準(zhǔn)率是在爬下來的數(shù)據(jù)中，屬于預(yù)設(shè)領(lǐng)域語料所點(diǎn)的比重：

本文中每個(gè)特征詞設(shè)置了200條，比醫(yī)療這個(gè)領(lǐng)域的“護(hù)士”特征詞，其中有4條是圖片或視頻新聞，不采集，因此爬全率是：96%；在96篇文檔中65篇是護(hù)士招聘或影視信息、4篇是游戲內(nèi)容，不屬于課題需要研究的內(nèi)容，因此爬準(zhǔn)率是：（96-69）/96=28%。也不能因?yàn)橐粋€(gè)特征詞就不采取百度搜索的語料，因?yàn)轭I(lǐng)域的特征詞并不只是一個(gè)，像“導(dǎo)彈”就有82%爬準(zhǔn)率，這里跟每個(gè)時(shí)間是否在該領(lǐng)域內(nèi)有熱點(diǎn)事件有關(guān)，百度搜索的爬取有助于熱點(diǎn)事件的追蹤。

3新浪微博信息的爬取

中國的微博用戶數(shù)量已成世界第一，特別是新浪微博，作為傳播媒介，廣大用戶都成為微博信息傳播的驅(qū)動(dòng)力，對(duì)新浪微博上博文進(jìn)行爬取，有效分析每天產(chǎn)生的上億條微博對(duì)熱點(diǎn)事件的影響。但是傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)爬蟲方式?jīng)]有新浪微博的身份驗(yàn)證，獲取的微博數(shù)量有限，而調(diào)用新浪API進(jìn)行爬取，也會(huì)受到調(diào)用次數(shù)的限制。

因此采用基于爬蟲模擬登錄的策略實(shí)現(xiàn)微博爬取。

4多源語料并行爬取框架

為了節(jié)省整個(gè)體系中服務(wù)器的處理器、硬盤、網(wǎng)絡(luò)的開消，上述三種資源開銷都可能成為體系的瓶頸，網(wǎng)絡(luò)受限于帶寬的控制、服務(wù)器的處理速度以及磁盤的尋道和傳輸時(shí)間。如需要提高爬蟲效率，則需要設(shè)置合適的并發(fā)線程或進(jìn)程服務(wù)數(shù)目。

軟件工程中要求，“高內(nèi)聚、低耦合”，領(lǐng)域詞義關(guān)聯(lián)體系在各個(gè)模塊部分中要求把數(shù)據(jù)處理好，每個(gè)塊塊都只有一個(gè)入口，一個(gè)出口，這樣才能保證輸入輸出數(shù)據(jù)一致。在語料爬取模塊分為三個(gè)部分：維基百科，由于這部分語料更新較慢，所以提前做好的；百度新聞，則是面對(duì)各大網(wǎng)站的新聞，還包換個(gè)人的博客，論壇的帖子等，這里先不考慮其語料的真實(shí)性；新浪微博，以每天人們對(duì)新興事件的發(fā)帖、評(píng)論或轉(zhuǎn)發(fā)，也以繼續(xù)對(duì)熱點(diǎn)事件新介入的因素進(jìn)行關(guān)注和評(píng)論。