文｜熊立波

在當(dāng)前信息爆炸式增長(zhǎng)的時(shí)代，用戶對(duì)信息服務(wù)的需求已經(jīng)從信息匯聚為主的廣播式服務(wù)逐漸過渡到要求提供按需、定制化、定向的集成化信息服務(wù)。用戶要求能按照其特定的業(yè)務(wù)需求，對(duì)信息進(jìn)行預(yù)加工、過濾后，提供給他們精品化的“干貨”。這對(duì)我們通訊社的信息服務(wù)方式也提出了新的要求。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，信息量呈幾何方式增長(zhǎng)，同時(shí)我們也積累了大量的歷史資訊數(shù)據(jù)，如果不能對(duì)信息進(jìn)行合理的分類，我們就不能按用戶的需求提供給他們需要的信息。但是，如果這些數(shù)據(jù)都按照傳統(tǒng)的人工方式，通過記者和編輯對(duì)所有信息進(jìn)行分類、加工，不僅成本巨大，而且信息加工的效率也不能滿足用戶對(duì)信息時(shí)效性的要求。當(dāng)前，信息智能分析處理技術(shù)，特別是針對(duì)于中文的資訊智能處理技術(shù)已經(jīng)有了快速的發(fā)展。通過技術(shù)創(chuàng)新，構(gòu)建資訊自動(dòng)預(yù)處理系統(tǒng)，減少人工成本，提高信息生產(chǎn)效率和服務(wù)能力是我們的必經(jīng)之路。

文本自動(dòng)分類與全文檢索技術(shù)

文本自動(dòng)分類技術(shù)

文本自動(dòng)分類技術(shù)(textcategorization)主要指的是依靠基于機(jī)器學(xué)習(xí)的文本分類算法，在預(yù)先給定的類別標(biāo)記(Label)集合下，根據(jù)文本內(nèi)容判定它所屬的類別。

目前應(yīng)用比較成熟的機(jī)器學(xué)習(xí)算法主要是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)和分類算法，統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法的基本思想就是讓機(jī)器像人類一樣通過對(duì)大量已經(jīng)分類好的同類文檔的觀察來學(xué)習(xí)并總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，作為今后分類的依據(jù)。統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法需要一批由人工預(yù)先進(jìn)行了準(zhǔn)確分類的文檔作為學(xué)習(xí)的材料，計(jì)算機(jī)從這些文檔中挖掘出一些能夠有效分類的規(guī)則，這個(gè)過程被形象的稱為“訓(xùn)練”。訓(xùn)練總結(jié)出的規(guī)則集合常常被稱為分類器。訓(xùn)練完成之后，需要對(duì)計(jì)算機(jī)使用這些訓(xùn)練出來的分類器對(duì)從來沒有見過的文檔進(jìn)行分類。目前應(yīng)用比較普遍的分類算法主要包括樸素貝葉斯(naive bayes),KNN算法和支持向量機(jī)(SVM, Support Vector Machine)等統(tǒng)計(jì)算法。本文主要采用的是樸素貝葉斯算法，主要原因是樸素貝葉斯算法相對(duì)簡(jiǎn)單又有較好的準(zhǔn)確度，執(zhí)行效率高，便于實(shí)現(xiàn)對(duì)資訊文本進(jìn)行在線實(shí)時(shí)的分類。

文本全文檢索技術(shù)

全文檢索是指計(jì)算機(jī)索引程序通過掃描文章中的每一個(gè)詞，對(duì)每一個(gè)詞建立一個(gè)索引，指明該詞在文章中出現(xiàn)的次數(shù)和位置，當(dāng)用戶查詢時(shí)，檢索程序就根據(jù)事先建立的索引進(jìn)行查找，并將查找的結(jié)果反饋給用戶的檢索方式。這個(gè)過程類似于通過字典中的檢索字表查字的過程。

全文檢索的方法主要分為按字檢索和按詞檢索兩種。按字檢索是指對(duì)于文章中的每一個(gè)字都建立索引，檢索時(shí)將詞分解為字的組合。對(duì)于各種不同的語言而言，字有不同的含義，比如英文中字與詞實(shí)際上是合一的，而中文中字與詞有很大分別。按詞檢索指對(duì)文章中的詞，即語義單位建立索引，檢索時(shí)按詞檢索，并且可以處理同義項(xiàng)等。英文等西方文字由于按照空白切分詞，因此實(shí)現(xiàn)上與按字處理類似，添加同義處理也很容易。中文等東方文字則需要切分字詞，以達(dá)到按詞索引的目的，所以分詞器的好壞和效率往往在很大程序上影響全文檢索的準(zhǔn)確性和效率，本文使用的IKanalyzer開源中文分詞器是目前使用比較普遍，效率也較高的開源中文分詞器。

Apache Mahout與Apache Solr

Apache Mahout是Apache Software Foundation（ASF）旗下的一個(gè)開源項(xiàng)目，提供了一些可擴(kuò)展的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域經(jīng)典算法的實(shí)現(xiàn)。經(jīng)典算法包括聚類、分類、協(xié)同過濾、進(jìn)化編程等等。Mahout的中文意思是“大象的訓(xùn)練師”，而“大象”正是Hadoop的符號(hào)，正如Mahout名稱所表達(dá)的意思，Mahout可以構(gòu)架在Hadoop架構(gòu)上，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式，可擴(kuò)展的并行計(jì)算。Mahout提供的開源分類算法中包含了樸素貝葉斯算法的Java實(shí)現(xiàn)。

Apache Solr同樣也是Apache Software Foundation（ASF）旗下面向企業(yè)的開源搜索服務(wù)器，其核心構(gòu)架在Lucene框架之上，面向企業(yè)應(yīng)用，提供了基于HTTP Web接口的完整的全文檢索、高亮顯示、切片搜索(facet)等全文搜索功能。

在線自動(dòng)分類全文檢索系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)

統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

系統(tǒng)的主要目標(biāo)是能在線實(shí)時(shí)的對(duì)新入庫(kù)的資訊文本數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)的預(yù)分類和標(biāo)引，要能夠在線實(shí)時(shí)的被分類、標(biāo)引和全文索引入庫(kù)，使用戶能即時(shí)檢索到新入庫(kù)的資訊。

資訊分類的流程主要包括“學(xué)習(xí)分類”，“全文索引”和“檢索界面”三個(gè)部分?！皩W(xué)習(xí)分類”流程主要是機(jī)器對(duì)由人工預(yù)先分類好的資訊樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，得到并生成分類器，這個(gè)流程由Mahout框架實(shí)現(xiàn)；“全文索引”流程是對(duì)資訊文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞和索引，并用學(xué)習(xí)分類流程生成的分類器對(duì)資訊的分類屬性進(jìn)行標(biāo)引，這部分功能由Solr框架實(shí)現(xiàn)；“檢索界面”流程則是開發(fā)Web檢索界面，便于用戶進(jìn)行查詢和檢索，這部分功能由jQuery和Ajax-solr框架實(shí)現(xiàn)。

學(xué)習(xí)分類

1、樣本數(shù)據(jù)

由于分類器是通過對(duì)樣本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練得到的，樣本數(shù)據(jù)所屬分類信息的準(zhǔn)確性對(duì)分類結(jié)果的準(zhǔn)確性有很大的影響。為了保證樣本的分類屬性盡量的準(zhǔn)確，本文的樣本數(shù)據(jù)是從互聯(lián)網(wǎng)專業(yè)網(wǎng)站上選取了11個(gè)行業(yè)資訊樣本，每個(gè)樣本有50篇的文本資訊，每篇文本資訊的字?jǐn)?shù)在500字左右。

圖2 樣本數(shù)據(jù)

2、樣本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)

Mahout樸素貝葉斯分類器的訓(xùn)練學(xué)習(xí)過程主要分為五步：

1.使用mahout seqdirectory命令從訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)生成Seq文件(hadoop文件)；

2.使用mahout seq2sparse命令生成向量文件；

3.使用mahout split命令拆分向量文件為“學(xué)習(xí)集”和“驗(yàn)證集”兩個(gè)集合；

4.使用mahout trainnb命令對(duì)“學(xué)習(xí)集”向量文件進(jìn)行學(xué)習(xí)，生成分類器模型

5.使用mahout testnb命令用“驗(yàn)證集”對(duì)上一步生成得到的分類器模型的準(zhǔn)確度進(jìn)行測(cè)試和驗(yàn)證，對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析，如果存在問題則調(diào)整訓(xùn)練樣本文件重新學(xué)習(xí)測(cè)試（大多數(shù)問題的原因是訓(xùn)練樣本存在分類二義性）

圖3和圖4分別是用“訓(xùn)練集”和“驗(yàn)證集”驗(yàn)證分類準(zhǔn)確性進(jìn)行驗(yàn)證的輸出結(jié)果，從訓(xùn)練結(jié)果看，用“訓(xùn)練集”驗(yàn)證分類器模型的分類準(zhǔn)確率是100%，用“驗(yàn)證集”驗(yàn)證分類器模型的準(zhǔn)確率是80.2775%，從圖4輸出的測(cè)試矩陣可以看出，錯(cuò)誤比較大的是“土地政策”有4篇文章被分類到了“房地產(chǎn)”中，“建筑行業(yè)”有5篇被分類到了“建材業(yè)”中，鋼鐵行業(yè)有7篇被分類到了“建材業(yè)”，但是從業(yè)務(wù)角度分析，這幾個(gè)行業(yè)的確有相似的地方，80.2775%分類的準(zhǔn)確性還是可以接受的。

全文索引

本文使用的新聞數(shù)據(jù)是新華社多媒體數(shù)據(jù)庫(kù)中歷時(shí)半年的部分歷史資訊數(shù)據(jù)，一共是58萬余條。本文使用了開源的pysolr接口，開發(fā)python程序把文本資訊寫入到solr索引庫(kù)中，然后使用Solr調(diào)用分類器對(duì)寫入的資訊數(shù)據(jù)進(jìn)行索引和分類，主要步驟是:

1.在solr的schema.xml文件中建立索引字段，由于新聞資訊數(shù)據(jù)都是中文，本文使用了IKanalyzer開源中文分詞器；

2.開發(fā)程序?qū)π侣剶?shù)據(jù)文件進(jìn)行解析，建立新聞數(shù)據(jù)字段與solr索引字段的映射關(guān)系，調(diào)用pysolr進(jìn)行資訊的逐條寫入；

3.配置solr的solrconfig.xml文件，使得solr可以調(diào)用外部的分類器對(duì)特定的字段（本文是對(duì)DOC_CONTENT字段）進(jìn)行分類并進(jìn)行標(biāo)引。

檢索界面

檢索界面為用戶提供全文檢索和分類檢索的功能，本文使用的是基于jQuery的ajax-solr開源框架，檢索界面把用戶輸入的檢索參數(shù)拼裝成http請(qǐng)求，訪問后臺(tái)的solr檢索引擎，獲得的結(jié)果再回寫入檢索界面展示給用戶。

從圖7可以看出，分類器對(duì)每篇資訊所屬的11個(gè)行業(yè)的可能性都進(jìn)行了打分，分值最大者是最有可能屬于的分類，分類器對(duì)《智慧城市建設(shè)助推新興產(chǎn)業(yè)“落地” 為地方經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)帶來契機(jī)》這篇文章的分類判定為“g”——汽車業(yè)，通過打開正文分析，是因?yàn)槲闹刑岬搅恕爸悄芙煌ā?，所以這篇文章在需要判定的11個(gè)行業(yè)中，汽車業(yè)是最接近的（見圖8）。

系統(tǒng)評(píng)估

本文對(duì)58萬條余文本數(shù)據(jù)進(jìn)行了在線的分類和索引，并對(duì)使用分類器和不使用分類器的資訊入庫(kù)性能進(jìn)行了對(duì)比。從圖9、10中可以看出，當(dāng)使用了分類器以后，較大的影響了文章索引的性能，58萬數(shù)據(jù)全部完成索引的時(shí)間是307分鐘，平均是31篇/秒，即1860篇/分鐘，比沒有分類器的索引時(shí)間多了1倍多。但是這個(gè)索引和分類速度已經(jīng)可以完全滿足目前新華社自有資訊業(yè)務(wù)的需求，同時(shí)由于本文的試驗(yàn)環(huán)境是PC虛擬機(jī)，如部署到服務(wù)器上整體性能還會(huì)有進(jìn)一步提升。

總結(jié)

本文創(chuàng)新性的把分類算法和全文檢索引擎結(jié)合到了一起，通過技術(shù)創(chuàng)新，提出并實(shí)現(xiàn)了對(duì)文本資訊的在線自動(dòng)分類和全文索引，同時(shí)實(shí)現(xiàn)了較好的分類準(zhǔn)確性和分類檢索效率。下一步將進(jìn)一步優(yōu)化分類算法和提高分類索引的效率，以期盡快應(yīng)用到新華社實(shí)際的采編業(yè)務(wù)流程中去。