胡雯雯,高俊波,施志偉,劉志遠(yuǎn)

(上海海事大學(xué) 信息工程學(xué)院,上海 201306)

1 引言

面對(duì)大規(guī)模短文本形式的數(shù)據(jù),快速并準(zhǔn)確地獲取所需的關(guān)鍵信息以及提高聚類的效率、準(zhǔn)確率一直都是人們關(guān)注的重點(diǎn).但短文本固有的特點(diǎn),使得傳統(tǒng)的特征權(quán)重計(jì)算方法無(wú)法準(zhǔn)確計(jì)算.因此,學(xué)者們采用不同的方法去解決這一缺陷,總體分為三個(gè)方面,一用特征子集評(píng)價(jià)方法從特征空間上改進(jìn),包括信息增益[1]、卡方檢驗(yàn)(CHI-sqare,CHI)[2]、期望交叉熵(Expected Cross Entropy,ECE)[3]等,這些評(píng)價(jià)算法在給定閾值的情況下,通過(guò)計(jì)算文本集中每個(gè)特征項(xiàng)的權(quán)重值,選擇特征項(xiàng)的權(quán)重值大于閾值的特征加入特征子集或選擇權(quán)重值最大的特征項(xiàng)子集直到滿足特征子集大小閾值.例如李凱齊,刁興春等[4]提出一種改進(jìn)的特征權(quán)重計(jì)算方法,通過(guò)引入信息論中信息增益的概念,實(shí)現(xiàn)對(duì)短文本特征分布具體維度的綜合考慮,克服傳統(tǒng)公式存在的不足.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)后的特征權(quán)重計(jì)算算法在計(jì)算特征權(quán)重時(shí)更加有效.二在搜索空間策略上進(jìn)行改進(jìn),包括順序選擇算法、遺傳算法、粒子群算法等,這些算法通過(guò)搜索疊加的方式在實(shí)現(xiàn)特征空間降維的同時(shí)提高算法自身的準(zhǔn)確率.例如杜坤,劉懷亮等[5]考慮特征項(xiàng)間的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)構(gòu)造復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)并進(jìn)行特征選擇,定義類別相關(guān)系數(shù)并結(jié)合特征選擇結(jié)果,提出一種改進(jìn)的特征權(quán)重計(jì)算方法,并進(jìn)行中文文本分類實(shí)驗(yàn).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)后的算法較TFIDF算法有更好的分類效果.三從特征屬性上進(jìn)行改進(jìn),包括詞頻[6]、特征在文本中的位置[7]、詞共現(xiàn)分析等,以上特征屬性作為影響因子加入實(shí)驗(yàn)中.例如李欣蓬等[8],提出雙維度特征關(guān)系和特征位置對(duì)類別學(xué)習(xí)的影響,實(shí)驗(yàn)結(jié)果反映了詞性對(duì)于特征權(quán)重的積極影響.

多種實(shí)驗(yàn)表明從特征屬性上改進(jìn)特征權(quán)重要優(yōu)于其他兩種方法[9-11].其中于海燕等[12]提出一種基于詞性嵌入的特征權(quán)重計(jì)算方法,從詞性對(duì)情感分類的貢獻(xiàn)度嵌入到 TF-IDF 算法中.Gang Wang,Zhu Zhang 等[13]提出基于詞性情緒分類的PSO-RS算法,實(shí)驗(yàn)表明POS-RS情緒分類可以作為一個(gè)可行的方法,有可能被成功地應(yīng)用于其他文本分類問題.這些研究表明詞性對(duì)于特征權(quán)重上的改進(jìn)能夠提高后續(xù)驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)確率,對(duì)于本文的研究有重大意義.本文從詞性屬性出發(fā),提出一種新的基于詞性特征的特征權(quán)重計(jì)算算法(Translation Decision Model Of Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,TDQO).在特征選擇階段中將詞性引入到翻譯決策模型(Translation Decision Model,TD)中,以改進(jìn)后的TDQO算法對(duì)聚類的效率與準(zhǔn)確性進(jìn)行改善.

2 傳統(tǒng)的特征權(quán)重計(jì)算方法

傳統(tǒng)的特征權(quán)重計(jì)算方法有很多,例如TF算法、TF-IDF算法、PageRank算法等等.其中TF算法僅從文本詞頻的角度考慮,一方面考慮到了高詞頻所帶來(lái)的高權(quán)重,另一方面卻暴露其大量無(wú)意義詞所產(chǎn)生的高冗余、高復(fù)雜度等缺點(diǎn).另外PageRank算法是根據(jù)網(wǎng)頁(yè)中的超鏈接鏈入的網(wǎng)頁(yè)數(shù)來(lái)判斷某個(gè)網(wǎng)頁(yè)是否重要.本文語(yǔ)料為文本數(shù)據(jù),為了使初始化的特征權(quán)重有較好的可信度,本文在計(jì)算初始權(quán)重計(jì)算方法上選擇TF-IDF算法.

2.1 TF-IDF算法

TF-IDF算法在計(jì)算特征權(quán)重時(shí)考慮三點(diǎn):詞頻(tf)、反文檔頻率(idf)以及歸一化(normalization).其中詞頻tf表示特征在該文檔中出現(xiàn)的頻率;反文檔頻率表示特征在各個(gè)文檔中的區(qū)分能力;歸一化(normalization)用來(lái)防止偏向長(zhǎng)文檔.考慮三個(gè)條件,TF-IDF公式可以表示如下:

其中tf(tk,di)表示特征tk在文檔di中出現(xiàn)的頻率.N表示為文檔總數(shù).m表示文檔中的特征數(shù).nk表示包含特征tk的文檔數(shù).

2.2 TF-IDF算法的缺陷

TFIDF認(rèn)為一個(gè)特征出現(xiàn)的文檔頻率越小,則區(qū)分類別文檔的能力越大.逆文本頻度IDF在一定程度上抑制無(wú)意義特征,但在另一方面重要特征的凸顯也造成無(wú)意義標(biāo)注.而TFIDF的計(jì)算為IDF對(duì)于TF的權(quán)重調(diào)整,IDF本身無(wú)法有效區(qū)分重要特征及無(wú)意義特征分布,使得TFIDF計(jì)算特征權(quán)重的精度并不是很高.

舉例說(shuō)明該算法的不足.假設(shè)總文檔量為100篇.在 2000 特征詞的文檔中“親情”,“友情”,“的”,“魅力”分別出現(xiàn) 30,90,100,5 次,“親情”出現(xiàn)在 20 篇文檔中,“友情”出現(xiàn)在90篇文檔中,“的”出現(xiàn)在100篇文檔中,“魅力”出現(xiàn)在 5 篇文檔中.在其 TF,IDF,TF-IDF 數(shù)據(jù)如表1.

從表1可以分析出“友情”與“的”權(quán)重最低,但是卻表示兩個(gè)極端,“的”對(duì)于特征來(lái)說(shuō)是無(wú)意義的特征,只會(huì)增加特征冗余,而“友情”卻是每篇文檔的主題詞,經(jīng)文本聚類可以將文檔歸為一類.由此可見TF-IDF算法在特征的重要程度上無(wú)法準(zhǔn)確判斷.

表1 特征在 TF,IDF,TF-IDF 上的表現(xiàn)

3 TDQO 特征權(quán)重改進(jìn)算法

TDQO算法在TF-IDF算法的基礎(chǔ)上引入詞性加權(quán)權(quán)重(TDF)以及特征詞作為某種詞性出現(xiàn)概率(PF),由此改進(jìn)TF-IDF算法.其中TDF加權(quán)了詞性特征權(quán)重,例如在文本中名詞相對(duì)于動(dòng)詞、形容詞更能代表一篇文檔的主題特征,對(duì)于詞性加權(quán)有效權(quán)衡了詞性所帶來(lái)的權(quán)重影響.而PF有效抑制大量某一種詞性權(quán)重影響.

3.1 詞性加權(quán)權(quán)重

詞性加權(quán)公式如下:

其中n為特征作為粒子的總?cè)簲?shù),xi表示第i個(gè)特征粒子,j={1,2,3}表示某種詞性.

3.2 特征作為某種詞性概率

特征詞為某種詞性概率公式如下:

其中tj表示特征t出現(xiàn)的詞性特征.

3.3 TDQO算法

大多數(shù)的短文本在文本預(yù)處理階段,通過(guò)詞性篩選,保留下所需要的詞性,李英[14]提出基于詞性的特征預(yù)處理方法,在文本預(yù)處理環(huán)節(jié)過(guò)濾掉副詞、嘆詞等貢獻(xiàn)度很小的詞性,只保留對(duì)分類貢獻(xiàn)較大的名詞、動(dòng)詞、縮略詞等,實(shí)驗(yàn)證明這一方法有效的降低了文本空間的特征維度.特征權(quán)重計(jì)算為特征空間中的文本向量的每一維確定合適的數(shù)值,以表達(dá)對(duì)應(yīng)特征在文本的重要程度.特征ti在文本di中的權(quán)重表示為wi,j=w(ti,di),文本di的權(quán)重向量表示為wj=w(dj).

在特征選擇算法之后進(jìn)行詞性篩選,只保留名詞、動(dòng)詞、形容詞.一方面更好地通過(guò)詞性將詞頻中較高的干擾詞性過(guò)濾掉,另一方面可以通過(guò)觀察哪些詞性的詞本身雖不具有特征屬性,但對(duì)權(quán)重產(chǎn)生影響,比如標(biāo)題中一些權(quán)重較高的詞.

本文在不同詞性上進(jìn)行不同程度的加權(quán),得出一種基于詞性的權(quán)重計(jì)算方法公式如下:

其中PF*TDF表示為特征t在改進(jìn)后的量子粒子群優(yōu)化算法的最優(yōu)詞性加權(quán)總值.

3.3.1 TDQO 算法流程

TDQO算法在量子粒子群算法的基礎(chǔ)上引入TD模型,它的范圍搜索能力極大高于一般QPSO算法.以下介紹TDQO算法具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程.

(1)初始化粒子速度與位置.圖1模塊①為TDF的計(jì)算通過(guò)迭代不斷判斷局部極值pBest和全局極值gBest[15]來(lái)更新自己的速度及位置,最終找到最優(yōu)解.粒子根據(jù)公式(5)(6)來(lái)優(yōu)化自己的速度和位置,公式(7)為詞性加權(quán)權(quán)重,即TDF.

其中,i表示第i個(gè)粒子,j為粒子的第i維,t為進(jìn)化代數(shù),C1,C2為加速方向常數(shù),r1,r2為[0,1]上均勻分布的隨機(jī)數(shù).

(2)以 (0,1)隨機(jī)函數(shù)賦值Xi,并將其作為初始特征權(quán)重,Vi=2.0,初始化每個(gè)粒子,使用 k-means 聚類算法,計(jì)算聚類準(zhǔn)確率作為粒子的適應(yīng)度值.粒子在迭代過(guò)程中,當(dāng)前位置的適應(yīng)度值大于局部或全局最優(yōu)解的適應(yīng)度值,則更新為粒子當(dāng)前位置,否則繼續(xù)迭代,最終輸出計(jì)算的詞性加權(quán)權(quán)重.

(3)建立翻譯決策模型,將每個(gè)特征作為粒子,并標(biāo)注詞性及對(duì)應(yīng)的布爾值.圖1模塊②中TDQO算法中建立的TD模型是最大熵[16]模型的分支模型,也是PF計(jì)算的過(guò)程.其中TD模型函數(shù)的建立用來(lái)計(jì)算PF值,即特征作為某種詞性出現(xiàn)概率.其公式如下:

其中λi初始化為 0,fi(x,y)表示定義的特征函數(shù),x表示特征,y表示對(duì)應(yīng)詞性.

(4)計(jì)算當(dāng)前模型分布期望,計(jì)算最優(yōu)估計(jì),最終得到粒子作為詞性權(quán)重的加權(quán)權(quán)重.

TDQO算法流程圖如圖1.

4 實(shí)驗(yàn)與分析

使用爬蟲工具在豆瓣小說(shuō)上獲取22篇小說(shuō)書評(píng),共計(jì) 24 450 條評(píng)論.經(jīng)預(yù)處理剩有 17 765 個(gè)詞,通過(guò)TF-IDF計(jì)算初始權(quán)重,并設(shè)置閾值為0.01,過(guò)濾大量冗余特征.此時(shí)剩有2215個(gè)詞作為后續(xù)對(duì)比實(shí)驗(yàn)的初始特征集,根據(jù)建模需要,需再次對(duì)詞性進(jìn)行降維,只保留名詞、動(dòng)詞、形容詞,最終特征選擇的詞剩有1816個(gè).

為了驗(yàn)證詞性對(duì)文本的貢獻(xiàn)度有助于提高聚類的準(zhǔn)確率,本文通過(guò)TF-IDF算法、QPSO算法、TDQO算法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn).其中TF-IDF方法得到特征向量并直接進(jìn)行聚類輸出;QPSO算法中不標(biāo)記詞性,通過(guò)粒子迭代得到最優(yōu)加權(quán)權(quán)重,其中粒子個(gè)數(shù)為39 952個(gè),迭代次數(shù)為100次,得到未加權(quán)詞性的特征權(quán)重,進(jìn)而進(jìn)行聚類輸出;TDQO算法實(shí)驗(yàn)在QPSO算法實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上,引入TD模型,加權(quán)計(jì)算特征作為某種詞性出現(xiàn)的概率并聚類輸出.實(shí)驗(yàn)環(huán)境為Windows 8 操作系統(tǒng),2 GB 內(nèi)存,利用 MATLAB 及 PYTHON 開發(fā).

圖1 TDQO 算法流程圖

輸入:TF-IDF算法權(quán)重?cái)?shù)據(jù)標(biāo)記粒子詞性,粒子總數(shù)輸出:改進(jìn)后的特征權(quán)重加權(quán),改進(jìn)前后的F值(1)使用中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所ICTCLAS2014分詞器對(duì)原始語(yǔ)料進(jìn)行分詞處理;(2)使用TF-IDF算法對(duì)詞頻進(jìn)行排序,選取詞頻在0.01以上的詞作為新的特征集;此處是避免大量的非有效特征增加特征冗余;(3)對(duì)新的特征集進(jìn)行詞性篩選,只保留名詞、動(dòng)詞、形容詞;(4)引入TD模型的量子粒子群優(yōu)化算法.通過(guò)TD模型建模函數(shù)得到特征作為詞性出現(xiàn)的概率加權(quán)到粒子迭代中,當(dāng)前位置的適應(yīng)度值大于局部或全局最優(yōu)解的適應(yīng)度值,則更新為粒子當(dāng)前位置,否則繼續(xù)迭代,最終輸出計(jì)算的詞性最優(yōu)加權(quán)權(quán)重;(5)將得到的加權(quán)后的數(shù)據(jù)經(jīng)k-means聚類,通過(guò)修改k值,在不同類別中使用三種方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)并得出結(jié)論.

4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析

為驗(yàn)證提出方法的有效性,將TF-IDF算法、QPSO算法及TDQO算法三種方法進(jìn)行聚類實(shí)驗(yàn),以檢驗(yàn)它們?cè)谖谋就诰蛑械谋憩F(xiàn).實(shí)驗(yàn)采用聚類領(lǐng)域常用的F-measure作為指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)文檔聚類方法的效果.

F-measure[17]是一種結(jié)合了precision和recall的聚類評(píng)價(jià)指標(biāo).F-measure 的取值范圍為[0,1].對(duì)應(yīng)的檢索粒子分布表如表2.

表2 檢測(cè)粒子分布

在翻譯決策模型建模中,將特征轉(zhuǎn)化成隨機(jī)粒子.根據(jù)文檔粒子采用分散規(guī)則賦值,轉(zhuǎn)化的粒子共39952個(gè),與之相對(duì)應(yīng)產(chǎn)生39952個(gè)初始權(quán)重,相同的特征在分散文檔中的權(quán)重也會(huì)有所不同,因而在建模過(guò)程中,特征用集中的權(quán)重表示,并用TRUE和FALSE 標(biāo)注.TRUE 的情況以二進(jìn)制 1 代表,FALSE的情況以二進(jìn)制0代表,粒子詞性特征以三維向量表示,并轉(zhuǎn)化成相應(yīng)十進(jìn)制,取值為 rand(2,4,6),同時(shí)量子粒子群算法仍然使用分散初始權(quán)重生成向量作為輸入.初始化粒子速度與位置同步進(jìn)行,設(shè)置位置xi=(0,1),速度vi=2.0,迭代次數(shù) MAXGEN=100,加速常數(shù)C1,C2均為2.0.

為了驗(yàn)證在引入翻譯決策模型的量子粒子群優(yōu)化算法對(duì)聚類的準(zhǔn)確度,將三種方法計(jì)算出特征權(quán)重構(gòu)造特征向量,并進(jìn)行聚類上的評(píng)價(jià)比較.其中聚類類別k=[3,7],實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù) recall值及 F 值上的比較如表3、表4所示.

表3 三種權(quán)重計(jì)算方法在聚類上 recall比較

表3、表4中的3種實(shí)驗(yàn)算法在聚類指標(biāo)recall值及F-measure值上均表現(xiàn)出無(wú)論k取何值,TDQO算法始終要優(yōu)于前兩種算法.

根據(jù)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)F值繪制成折線圖如圖2所示.

表4 三種權(quán)重計(jì)算方法在聚類上 F-measure 比較

圖2 三種權(quán)重計(jì)算方法在F值走勢(shì)圖

從圖2折線趨勢(shì)圖可以明顯看出,使用QPSO算法提高了聚類準(zhǔn)確率,而本文提出的TDQO算法更加有效地提高了聚類準(zhǔn)確率.當(dāng)類別越大或越小時(shí),QPSO算法準(zhǔn)確率雖然與TF-IDF算法準(zhǔn)確率很接近,但是整體準(zhǔn)確率有所提高;當(dāng)聚類類別數(shù)為5時(shí),準(zhǔn)確率提高最大(7.85%).TDQO算法在各個(gè)類別上的準(zhǔn)確率均大大高于QPSO算法的準(zhǔn)確率,這證明了不同的詞性對(duì)于文本聚類的貢獻(xiàn)度是有影響的.從整體上來(lái)看,當(dāng)聚類類別從3開始,聚類效果呈上升趨勢(shì),當(dāng)類別數(shù)超過(guò)5 時(shí),普遍的呈下降趨勢(shì).所以聚類k值為 5 時(shí),聚類準(zhǔn)確率達(dá)到最高.

此時(shí),將k設(shè)定5作為不變量,測(cè)試用三種不同方法在不同特征維度中的聚類效果.具體實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如圖3-圖5所示.

圖3 TF-IDF 算法在各維度上聚類效果

從圖3和圖4可以看出共同點(diǎn):在低特征維度上聚類分布改善不明顯,在高特征維度上,聚類分布效果較好.區(qū)別在于 TF-IDF 算法在[1500,1800]高維度區(qū)間上的聚類效果要好于QPSO算法,而QPSO算法在[600,1000]區(qū)間上展現(xiàn)了較好的聚類效果.

從圖5得出結(jié)論:隨著特征維數(shù)的增大,聚類分布顯著.與圖3和圖4比較來(lái)看,TDQO算法在[200,1800]區(qū)間的聚類分布依然表現(xiàn)出良好的聚類效果.本文提出的TDQO算法一方面提高聚類準(zhǔn)確率,另一方面在不同特征維度也展現(xiàn)了較好的聚類效果,同時(shí)具有更廣泛的應(yīng)用范圍.

圖4 QPSO 算法在各維度上聚類效果

圖5 TDQO 算法在各維度上聚類效果

5 結(jié)束語(yǔ)

目前短文本在特征權(quán)重計(jì)算的方法上很大程度上仍按照長(zhǎng)文本的特征計(jì)算方法,然而短文本在特征屬性上更具有貢獻(xiàn)度,傳統(tǒng)的方法會(huì)降低其準(zhǔn)確率.本文在現(xiàn)有的特征權(quán)重計(jì)算方法的基礎(chǔ)上,提出了TDQO算法[18].該算法引入某種詞性作為特征出現(xiàn)時(shí)的概率,并將粒子作為特征在迭代中尋找最優(yōu)權(quán)重配比.實(shí)驗(yàn)表明該算法在聚類中準(zhǔn)確率有所提高,因此也證明了詞性權(quán)重對(duì)于聚類結(jié)果是有影響的.另外,對(duì)于聚類類別k值的選取也會(huì)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果有所影響.對(duì)于本文的算法依然還存在改進(jìn)的地方,可以在實(shí)驗(yàn)的不同環(huán)節(jié)或者算法內(nèi)部提高效率.

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