宮衍圣, 蔡科平, 王志強(qiáng), 李鑫鑫, 靖穩(wěn)峰

(1. 中鐵第一勘察設(shè)計(jì)院集團(tuán)有限公司，西安 710043; 2. 西安工業(yè)大學(xué)，西安 710021;3. 國(guó)網(wǎng)浙江省電力公司信息與通信分公司，杭州 310007;4. 西安交通大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院，西安 710049)

0 引言

數(shù)據(jù)標(biāo)注是監(jiān)督學(xué)習(xí)的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。它是指對(duì)采集到的圖像、語(yǔ)音、文本等數(shù)據(jù)對(duì)象進(jìn)行不同類別的標(biāo)識(shí)，為數(shù)據(jù)分析或人工智能算法提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)。常見(jiàn)的數(shù)據(jù)標(biāo)注任務(wù)包括類別標(biāo)注、區(qū)域標(biāo)注、描點(diǎn)標(biāo)注等。類別標(biāo)注是指從給定的標(biāo)簽集中選擇合適的標(biāo)簽分配給數(shù)據(jù)對(duì)象，通俗地說(shuō)就是對(duì)所給定的圖像、語(yǔ)音或文本數(shù)據(jù)指定一個(gè)類別標(biāo)簽，達(dá)到與其他數(shù)據(jù)區(qū)分的目的。

人工標(biāo)注是進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注的基本方法，標(biāo)注人員需要熟悉領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)才能實(shí)現(xiàn)正確標(biāo)注。此種標(biāo)注方法需要耗費(fèi)大量的人力、財(cái)力，其效率低下。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，使用機(jī)器學(xué)習(xí)輔助的半自動(dòng)化數(shù)據(jù)標(biāo)注方法不斷發(fā)展，成為大數(shù)據(jù)背景下更加常用的數(shù)據(jù)標(biāo)注方法[1]。

本文提出了一種對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能領(lǐng)域的文章進(jìn)行半自動(dòng)化標(biāo)注的方法。首先應(yīng)用爬蟲(chóng)程序獲取了42034 篇數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能類的科技論文摘要數(shù)據(jù)，然后通過(guò)“構(gòu)建領(lǐng)域語(yǔ)料庫(kù)–單詞向量化–文本向量化–文本聚類–提取當(dāng)前類中關(guān)鍵主題特征詞–對(duì)主題詞進(jìn)行人工歸納得到當(dāng)前類標(biāo)簽–訓(xùn)練文本分類模型–應(yīng)用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行文章標(biāo)注”。該方法大大提高了文章類別標(biāo)注效率，可作為論文推薦系統(tǒng)的基本技術(shù)。新方法具有很好的遷移性能，可適用于多種自然語(yǔ)言處理任務(wù)中不同領(lǐng)域的文本信息類別標(biāo)注。

1 文本自動(dòng)化標(biāo)注模型構(gòu)建

1.1 文本向量表示

文本向量化是自然語(yǔ)言處理最基本的工作。文本向量化之前，需要獲取每個(gè)單詞的向量表示。本文基于爬蟲(chóng)程序獲取的數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能類文章摘要構(gòu)建領(lǐng)域語(yǔ)料庫(kù)，在此語(yǔ)料庫(kù)上使用Word2vec[2]、Paragraph2vec[3]和TF-IDF(Term Trequency-Inverse Document Frequency)等方法得到單詞的向量表示。

首先，從數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能類會(huì)議和期刊上通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)獲取到42 034 篇論文的標(biāo)題和摘要作為原始數(shù)據(jù)，然后對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)處理過(guò)程包含大小寫(xiě)轉(zhuǎn)換、去標(biāo)點(diǎn)符號(hào)、去停用詞、詞干化等；接著，通過(guò)預(yù)處理之后的數(shù)據(jù)構(gòu)建了針對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能這一特定領(lǐng)域的語(yǔ)料庫(kù)；最后，將經(jīng)過(guò)預(yù)處理之后的文本使用詞嵌入技術(shù)得到32 266 個(gè)單詞的詞向量表示，每個(gè)單詞用一個(gè)200 維的實(shí)數(shù)向量表示。

TF-IDF 詞向量表示方法包含詞頻TF 與逆文檔頻率IDF 兩部分，它認(rèn)為一個(gè)單詞對(duì)于文本分類的重要性正比于其在單個(gè)文本中的頻數(shù)，反比于其在全部文檔中的頻數(shù)[4]。單詞w的詞頻和逆文檔頻率分別記為TFw和IDFw，其計(jì)算公式如下

在文本向量化階段，將TF-IDFw作為w的權(quán)重，對(duì)當(dāng)前論文中所有Word2vec 加權(quán)求和，從而獲取單詞的向量表示，通過(guò)這樣的方法使得論文中不同重要程度的單詞發(fā)揮不同的作用，具體實(shí)現(xiàn)步驟如下。

設(shè)語(yǔ)料庫(kù)中的論文數(shù)據(jù)集合為{t1,t2,··· ,tM}，詞匯表(字典)矩陣為D=[w1,w2,··· ,wN]，其中wi是第i個(gè)單詞的Word2vec 向量

1.2 文本聚類

文本聚類是實(shí)現(xiàn)文本自動(dòng)化標(biāo)注的基礎(chǔ)，本文使用K-means 算法完成文本聚類。Kmeans 的聚類個(gè)數(shù)K值需事先確定，本文使用Robert 等人提出的Gap statistic 方法[5]選取最佳聚類簇?cái)?shù)。K-means[6]初始聚類中心的選取使用K-means++算法[7]。本文使用Tadeusz Calinski 提出的CH 指標(biāo)[8]衡量最終的文本聚類效果。

1.3 基于L1-LR 模型的類別主題詞分析

類別主題詞是能夠表示文章類別的關(guān)鍵詞。為了得到每一類論文的類別主題詞，本文采用帶有L1正則化的Logistic Regression 二分類模型–L1-LR 提取類別主題詞。

定義二元Logistic Regression 函數(shù)[9]

本文使用坐標(biāo)軸下降法進(jìn)行求解[9]，具體求解步驟如下。

算法1L1-LR 二分類模型求解

輸入：M 個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)xi =(xi1,xi2,··· ,xin), i=1,2,··· ,M，每個(gè)數(shù)據(jù)有n 個(gè)特征輸出：每個(gè)特征的權(quán)重參數(shù)絕對(duì)值|θi|排序步驟1：隨機(jī)初始化參數(shù)向量為θ(0)；步驟2：對(duì)于第k(k ≥1)輪迭代，依次求θ(k)i , i=1,2,··· ,n，有θ(k)1 =argmin ),θ1 J(θ1,θ(k-1)2,··· ,θ(k-1)n θ(k)2 =argmin ),θ2 J(θ(k)1 ,θ2,θ(k-1)3,··· ,θ(k-1)n··· ,θ(k)n =argmin J(θ(k)θn 1 ,θ(k)2 ,··· ,θ(k)n-1,θn);步驟3：檢查θ(k)向量和θ(k-1)向量在各個(gè)方向上的收斂情況，如果θ(k)和θ(k-1)在所有的方向上都滿足收斂條件，那么θ(k)為最終結(jié)果，否則繼續(xù)轉(zhuǎn)入步驟2，開(kāi)始第k+1 輪迭代。

2 文本自動(dòng)類別標(biāo)注方法

在上述工作的基礎(chǔ)上，本文提出一種有效的文本類別自動(dòng)標(biāo)注方法，詳細(xì)步驟如下。算法2 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的文本自動(dòng)類別標(biāo)注

輸入：通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)獲取的M 篇數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能領(lǐng)域相關(guān)論文摘要X ={x1,x2,··· ,xM}輸出：所有論文數(shù)據(jù)最終的類別劃分信息，包括類別數(shù)、每篇論文所屬類別

步驟1：對(duì)原始數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能領(lǐng)域語(yǔ)料庫(kù)，取出語(yǔ)料庫(kù)中頻數(shù)最高的2000 個(gè)單詞構(gòu)成詞典D；

步驟2：在語(yǔ)料庫(kù)上訓(xùn)練Word2vec 或Paragraph2vec 詞嵌入模型，將每個(gè)單詞表示成一個(gè)d維的實(shí)數(shù)向量，d一般取值200；

步驟3：選擇以下一種方式得到文本向量化表示矩陣T：

1) 文本中所有單詞的Word2vec 向量累加；

2) TF-IDF 矩陣×Word2vec 矩陣；

3) 文本中所有單詞的Paragraph2vec 向量累加；

4) TF-IDF 矩陣×Paragraph2vec 矩陣；步驟4：文本聚類：

1) 將T輸入Gap statiatic 算法中得到最佳聚類簇?cái)?shù)K；

2) 將T和K輸入K-means 算法中完成聚類，其中初始質(zhì)心的選取使用Kmeans++方法優(yōu)化；

3) 使用CH 指標(biāo)衡量聚類效果；步驟5：類別主題分析：1) 構(gòu)建K個(gè)二分類數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集i：屬于第i類的樣本標(biāo)記為正樣本，其余K-1 類樣本標(biāo)記為負(fù)樣本；

2) 使用SMOTE 算法[10]均衡正負(fù)類樣本數(shù)據(jù)量；

3) 對(duì)數(shù)據(jù)集i，用L1-LR 二分類模型提取類別特征詞；步驟6：對(duì)K個(gè)L1-LR 二分類模型中模型變量對(duì)應(yīng)的權(quán)重絕對(duì)值排序，在詞典D中選取絕對(duì)值最大的若干系數(shù)所對(duì)應(yīng)的單詞作為主題詞，最后根據(jù)這些主題詞歸納得得到K個(gè)類論文的標(biāo)簽。

3 實(shí)驗(yàn)過(guò)程與結(jié)果分析

3.1 文本聚類實(shí)驗(yàn)結(jié)果

1) Gap statistic

由于K-means 算法具有隨機(jī)性，每次運(yùn)行Gap statistic 方法選出的最佳聚類簇?cái)?shù)K可能不一樣，故將上文提到的4 種不同的文本表示方式作為聚類的輸入矩陣，分別通過(guò)Gap statistic 方法得到的最佳K值為20。

2) 文本向量化方式

本文對(duì)表1 中所列的4 種文本向量化的速度以及聚類效果進(jìn)行了對(duì)比，從實(shí)驗(yàn)結(jié)果中可以看出，單獨(dú)使用詞嵌入向量累加來(lái)表示文本的方式CH 指標(biāo)雖略高于詞嵌入與TF-IDF 值加權(quán)求和的文本向量化方式，但在生成文本向量時(shí)，卻要付出高于700 多倍的時(shí)間。因此，本文綜合考慮聚類效果CH 指標(biāo)值與生成文本向量表示的時(shí)間，最終選用Word2vec 詞嵌入與TF-IDF 值加權(quán)求和的方式進(jìn)行文本表示。

表1 不同的文本表示方法實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比

對(duì)算法進(jìn)行時(shí)間復(fù)雜度分析，解釋文本向量化方式速度上的差異。已知字典D大小為N，文本集合T長(zhǎng)度為M，文本平均長(zhǎng)度為L(zhǎng)，詞嵌入維度為d，詞嵌入矩陣W ∈RN×d，TF-IDF 稀疏矩陣F ∈RM×N，F(xiàn)的稀疏度為a=F中0 元個(gè)數(shù)/F中所有元素個(gè)數(shù)，a ∈[0,1]，使用TF-IDF 值與Word2vec 詞嵌入向量加權(quán)求和的方式對(duì)文本進(jìn)行向量表示，只需將稀疏矩陣F與矩陣W相乘即可實(shí)現(xiàn)，此方法的時(shí)間復(fù)雜度為O1=O(M×N+a×M×N×d)；而使用詞嵌入向量累加的方式，對(duì)一個(gè)論文數(shù)據(jù)中的所有單詞，需遍歷詞嵌入矩陣找到其向量表示，再累加，所需時(shí)間復(fù)雜度為O2=O(L×M×N×d)?O1，這也從理論上驗(yàn)證了實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

3) 文本聚類結(jié)果展示

表2 和表3 中分別展示了第0 類、第3 類中的部分文本標(biāo)題，可以看到，通過(guò)本文提出的文本聚類算法，聚出來(lái)的文本幾乎均屬于同一類，對(duì)這些標(biāo)題進(jìn)行歸納，可以大致確定第0 類為強(qiáng)化學(xué)習(xí)、Q 學(xué)習(xí)相關(guān)類，第3 類為NLP(文本分類、機(jī)器翻譯、情感分析等)類，第9 類為CT/MRI 等醫(yī)學(xué)影像分析，對(duì)于剩下的類采取同樣方式進(jìn)行歸納，這里不再一一列舉，之后再將這些結(jié)果與L1正則化結(jié)果對(duì)比分析，歸納出每一類論文的類別標(biāo)簽。

表2 第0 類部分論文標(biāo)題

表3 第3 類部分論文標(biāo)題

續(xù)表

3.2 類別主題分析結(jié)果

1)L1-LR 二分類模型結(jié)果

圖1 至圖3 分別展示了使用SMOTE、Borderline-SMOTE 和ADASYN 方法的L1-LR 二分類模型在驗(yàn)證集上的accuracy、precision、recall 和f1-score 結(jié)果值，可以看出：

圖1 基于SMOTE 上采樣的L1-LR 二分類結(jié)果

圖2 基于Borderline-SMOTE 上采樣的L1-LR 二分類結(jié)果

圖3 基于ADASYN 上采樣的L1-LR 二分類結(jié)果

(a) 三種采樣方式得到的結(jié)果基本一致；

(b) 20 個(gè)二分類任務(wù)的accuracy、precision、recall 和f1-score 值均高于0.94，訓(xùn)練的二分類模型在驗(yàn)證集上表現(xiàn)良好，無(wú)欠擬合或過(guò)擬合現(xiàn)象；

(c) 通過(guò)訓(xùn)練好的L1-LR 二分類模型進(jìn)行特征詞篩選完全可行。

2) 類別特征詞提取結(jié)果

每個(gè)二分類模型訓(xùn)練完成后，會(huì)返回字典中所有單詞對(duì)應(yīng)的L1權(quán)重值，將權(quán)重絕對(duì)值較大的特征詞挑選出來(lái)，隨機(jī)選取了其中6 類的結(jié)果展示在表4 中。這些特征詞對(duì)于所屬的二分類任務(wù)發(fā)揮了重要作用，說(shuō)明可以用于區(qū)分當(dāng)前類與非當(dāng)前類，或者可以作為當(dāng)前類的主題詞，或者可以作為其他類的主題詞，因此L1正則化特征詞選擇結(jié)果可以用于輔助論文數(shù)據(jù)類別標(biāo)注工作。

表4 L1 正則化特征詞提取結(jié)果展示

同時(shí)，本文在此部分做了對(duì)照實(shí)驗(yàn)，使用經(jīng)典TextRank 關(guān)鍵詞提取算法[11]，對(duì)每一類中心的文本提取關(guān)鍵詞，作為這一類的主題詞，提取出來(lái)的關(guān)鍵詞見(jiàn)表5 所示。

從表5 中可以看出，TextRank 算法提取出的關(guān)鍵詞會(huì)將諸如data、model、method、result 等不具備明顯類別區(qū)分意義的詞匯篩選出來(lái)，原因在于使用此方法時(shí)，每一類中只用到了類中心一篇論文數(shù)據(jù)的信息，不具備說(shuō)服力，效果自然很差。而表4 中L1正則化方法提取出來(lái)的絕大多數(shù)單詞，具備明顯的類別含義，可以作為類別的主題詞，因此本文最終選取L1-LR 模型提取類別特征詞。

表5 TextRank 關(guān)鍵詞算法提取結(jié)果

3.3 論文類別標(biāo)注結(jié)果

綜合考慮文本聚類以及類別主題分析的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，本文實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能類論文的類別標(biāo)注，詳細(xì)結(jié)果展示在表6 中。

表6 論文類別標(biāo)注結(jié)果

3.4 應(yīng)用–數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能論文推薦系統(tǒng)

本文提出了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的半自動(dòng)論文類別標(biāo)注算法，對(duì)42 034 篇數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能類的科技論文進(jìn)行了類別標(biāo)注。為驗(yàn)證標(biāo)注結(jié)果的有效性，同時(shí)也為了將本文所做工作應(yīng)用到實(shí)際問(wèn)題中，在得到了所有論文的類別之后，將其按一定比例劃分為訓(xùn)練集與驗(yàn)證集，構(gòu)建文本分類器，并提出了一種基于文本分類的推薦算法，將其應(yīng)用到數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能類科技論文推薦系統(tǒng)中。首先，通過(guò)分類器得到新論文的主題標(biāo)簽；之后計(jì)算用戶輸入的查詢關(guān)鍵詞與論文類別之間的相似度完成論文的推薦，按相似度值排序，為用戶推薦最新發(fā)表的TOP20 篇論文。

使用BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)算法[12]構(gòu)建文本分類器，得到了在驗(yàn)證集上準(zhǔn)確率最高的模型，部分結(jié)果展示在表7 中。

表7 文本分類實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比

對(duì)于BERT 模型中詞庫(kù)文件這一參數(shù)，在訓(xùn)練模型時(shí)分別加載了BERT 源碼自帶的vocab.txt 文件；將語(yǔ)料庫(kù)中詞頻大于0.01，小于0.7 的單詞選出來(lái)共1 349 個(gè)構(gòu)成本文專用詞庫(kù)my vocab.txt 文件；本文構(gòu)建的領(lǐng)域語(yǔ)料庫(kù)中所有單詞構(gòu)成的詞庫(kù)myall vocab.txt 文件這三個(gè)txt 文件來(lái)對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

從表7 展示的文本分類實(shí)驗(yàn)結(jié)果中，可以得到以下結(jié)論：

1) 在訓(xùn)練BERT 文本分類模型時(shí)，使用本文構(gòu)建的專用詞庫(kù)或領(lǐng)域語(yǔ)料庫(kù)比使用BERT 自帶的詞匯表文件在驗(yàn)證集上的表現(xiàn)更好；

2) 將本文得到的論文類別標(biāo)注結(jié)果經(jīng)過(guò)BERT 算法之后，通過(guò)一定的調(diào)參可以在驗(yàn)證集上得到較高的準(zhǔn)確率，能夠得到一個(gè)效果很好的文本分類器，可以實(shí)現(xiàn)基于文本分類的科技論文推薦，這也證明了本文提出的論文半自動(dòng)類別標(biāo)注算法具有有效性與實(shí)踐應(yīng)用意義。

4 結(jié)論

本文提出了一種結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法與人工輔助工作的半自動(dòng)文本類別標(biāo)注方法，并以42 034 篇數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能類的科技論文作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，驗(yàn)證了半自動(dòng)類別標(biāo)注方法的有效性與實(shí)際意義。本文提出的半自動(dòng)文本類別標(biāo)注方法在保證標(biāo)注結(jié)果準(zhǔn)確性的前提上，大大提高了工作效率；且論文類別標(biāo)注結(jié)果構(gòu)建了一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能領(lǐng)域論文分類的數(shù)據(jù)集，為相關(guān)方向的研究者提供了便利。