武永亮,趙書良 ,李長鏡 , 魏娜娣,王子晏

(1. 河北師范大學(xué) 數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院,河北 石家莊 050024；2. 河北省計(jì)算數(shù)學(xué)與應(yīng)用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 河北 石家莊 050024;3. 河北師范大學(xué)匯華學(xué)院，河北 石家莊 050091;4. 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，安徽 合肥 230022)

基于TF-IDF和余弦相似度的文本分類方法

武永亮1,2,趙書良1,2,李長鏡1,2, 魏娜娣3,王子晏4

(1. 河北師范大學(xué) 數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院,河北 石家莊 050024；2. 河北省計(jì)算數(shù)學(xué)與應(yīng)用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 河北 石家莊 050024;3. 河北師范大學(xué)匯華學(xué)院，河北 石家莊 050091;4. 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，安徽 合肥 230022)

文本分類是文本處理的基本任務(wù)。大數(shù)據(jù)處理時(shí)代的到來致使文本分類問題面臨著新的挑戰(zhàn)。研究者已經(jīng)針對(duì)不同情況提出多種文本分類算法，如KNN、樸素貝葉斯、支持向量機(jī)及一系列改進(jìn)算法。這些算法的性能取決于固定數(shù)據(jù)集，不具有自學(xué)習(xí)功能。該文提出一種新的文本分類方法，包括三個(gè)步驟： 基于TF-IDF方法提取類別關(guān)鍵詞；通過類別關(guān)鍵詞和待分類文本關(guān)鍵詞的相似性進(jìn)行文本分類；在分類過程中更新類別關(guān)鍵詞改進(jìn)分類器性能。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出方法的準(zhǔn)確度較目前常用方法有較大提高，在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集上分類準(zhǔn)確度達(dá)到90%，當(dāng)文本數(shù)據(jù)量較大時(shí)，分類準(zhǔn)確度可達(dá)到95%。算法初次使用時(shí)，需要一定的訓(xùn)練樣本和訓(xùn)練時(shí)間，但分類時(shí)間可下降到其他算法的十分之一。該方法具有自學(xué)習(xí)模塊，在分類過程中，可以根據(jù)分類經(jīng)驗(yàn)自動(dòng)更新類別關(guān)鍵詞，保證分類器準(zhǔn)確率，具有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用性。

文本分類；大數(shù)據(jù)；TF-IDF；余弦相似度；類別關(guān)鍵詞

1 引言

20世紀(jì)90年代以來，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)迅速發(fā)展，信息數(shù)據(jù)成指數(shù)級(jí)別增長。如何有效地對(duì)這些文本信息進(jìn)行組織和管理，已經(jīng)成為人們迫切需要解決的問題。文本分類是文本處理過程中最重要的步驟之一[1]。截至目前，很多文本分類方法已被應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域，例如分類實(shí)時(shí)新聞、搜索引擎分類搜索、互聯(lián)網(wǎng)信息統(tǒng)計(jì)分析等。

目前，最常用的文本分類算法有KNN、SVM和樸素貝葉斯。KNN算法由T.M. Cover在1967年提出[2]，根據(jù)近鄰文本的類別統(tǒng)計(jì)完成文本分類。KNN算法易于理解和實(shí)現(xiàn)，但對(duì)異常值不敏感。Gongde Guo等研究者把KNN算法應(yīng)用在自動(dòng)文本分類領(lǐng)域[3]。Jiang S等研究者對(duì)KNN算法進(jìn)行深入研究[4-5]。但KNN算法計(jì)算復(fù)雜度較高，不適合大規(guī)模的文本分類問題。支持向量機(jī)算法是由Vapnik等人在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)上對(duì)線性分類器提出的另一種設(shè)計(jì)準(zhǔn)則[6]，隨后又發(fā)展為支持向量網(wǎng)絡(luò)[7]。Joachims在1999年進(jìn)行了SVM分類器的推導(dǎo)證明[8]。研究人員還在支持向量機(jī)方法的基礎(chǔ)上進(jìn)行其他研究[9-10]。支持向量機(jī)方法在小樣本空間的分類問題上性能突出。樸素貝葉斯算法的思想早在20世紀(jì)50年代已經(jīng)被提出。在20世紀(jì)60年代成為搜索領(lǐng)域最流行的分類方法。Kim等把樸素貝葉斯方法應(yīng)用到文本分類領(lǐng)域[11]。Frank把樸素貝葉斯方法應(yīng)用到不均衡文本分類中[12]，研究人員還基于樸素貝葉斯方法提出許多改進(jìn)方法[13-14]。樸素貝葉斯方法是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的分類方法，但是無法處理特征組合分類問題，所以樸素貝葉斯算法無法在處理大量文本分類問題上有較高分類效率。

本文共分為六部分。第一部分描述文本分類領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀，指出常見文本分類算法的適用領(lǐng)域。第二部分描述TF-IDF技術(shù)的原理。第三部分描述余弦相似度的原理。第四部分提出基于TF-IDF的文本分類方法。第五部分通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比常見文本分類方法在基準(zhǔn)語料庫上的性能。最后一部分總結(jié)本文的研究成果，并提出下一階段的研究計(jì)劃。

2 TF-IDF

本文基于TF-IDF詞頻權(quán)重技術(shù)[15-16]提出一種文本分類方法。TF-IDF技術(shù)用于評(píng)估詞語對(duì)于文檔集或語料庫中文本的重要程度。詞頻(TF)表示特定單詞在文檔中出現(xiàn)的頻率。逆文檔頻率(IDF)用來評(píng)價(jià)詞語對(duì)于語料庫的普遍性。TF-IDF值由TF值乘以IDF值得到。TF-IDF技術(shù)經(jīng)常被用于關(guān)鍵詞提取和文章摘要提取[17]。

TF-IDF技術(shù)用來提取文本關(guān)鍵詞及類別關(guān)鍵詞(KWC)。在本文第四節(jié)中，作者使用類別關(guān)鍵詞和文本關(guān)鍵詞的相似度來進(jìn)行文本分類。

3 余弦相似度

余弦相似度是通過兩個(gè)向量之間的夾角來衡量向量相似性。余弦相似度計(jì)算如式(1)所示。

在本文第四節(jié)中詳細(xì)描述類別關(guān)鍵詞的獲取，及通過文本關(guān)鍵詞和類別關(guān)鍵詞的相似性進(jìn)行文本分類的過程。

4 基于TF-IDF和余弦相似度的文本分類方法

4．1 方法架構(gòu)

本文提出的文本分類方法整體架構(gòu)如圖1所示。

本文提出類別關(guān)鍵詞提取算法來獲取類別關(guān)鍵詞。首先讀取類別的所有文本，然后去除特殊符號(hào)及停用詞，剩余詞語為類別關(guān)鍵詞。類別關(guān)鍵詞數(shù)量過多會(huì)導(dǎo)致計(jì)算量增大，所以本文根據(jù)TF-IDF值進(jìn)行關(guān)鍵詞排序，篩選后得到類別關(guān)鍵詞。具體篩選方法參見4.1節(jié)中類別關(guān)鍵字尋優(yōu)過程。

算法1類別關(guān)鍵詞提取算法

輸入：

corpus:訓(xùn)練語料庫

catelist:存儲(chǔ)所有類別信息

dlist:訓(xùn)練集的根目錄，把所有的訓(xùn)練樣本放入一個(gè)文件夾。一級(jí)目錄為類別名。每個(gè)一級(jí)目錄中包含本類別的所有訓(xùn)練樣本。

stopWordList:存儲(chǔ)停用詞表

輸出：

catelist:包含類別關(guān)鍵詞的類別信息

具體算法：

1: foreach d∈dlist do

2: t.realcategory = d.getDirectoryName()//得到類別目錄

3: singleTypeContent = ‘’

4: foreach f∈getFileList(d) do

5: content= readFile(f)

6: singleTypeContent += textClean (content)

7: end for

8: corpus.append(singleTypeContent)

9: catelist.append(t)

10: end for

11: TF-IDF = fit_transform(corpus)

12: word = get_feature_names()

13: weight = getTF-IDF()

14: foreach c∈catelist do

15: order( c. keywordList )//根據(jù)TF-IDF值，排序類別關(guān)鍵詞

16: end for

圖1 基于TF-IDF和余弦相似度的文本分類方法的架構(gòu)

在算法1中，第1～3步，讀取訓(xùn)練集的根目錄，其中每一個(gè)子目錄代表一個(gè)類別。在第4～10步中依次讀取各類別所有的文本，進(jìn)行文本預(yù)處理、分詞等操作。在第11～13步中計(jì)算出所有單詞的TF-IDF值，在第14～16步中按照TF-IDF值進(jìn)行排序。最終得到每個(gè)類別的所有關(guān)鍵詞。

算法2的目的是得到文本關(guān)鍵詞。

算法2文本關(guān)鍵詞提取算法

輸入：

corpus:訓(xùn)練語料庫

testFilelist:保存所有的待分類文本

dtlist:測試集的根目錄，把所有的測試樣本放入一個(gè)文件夾。一級(jí)目錄為類別名。每個(gè)一級(jí)目錄中包含本類別的所有測試樣本。

stopWordList:存儲(chǔ)停用詞表

輸出：

testFilelist:得到所有的待分類文本的關(guān)鍵詞

具體算法：

1: foreach d∈dtlist do

2: foreach f∈getFileList(d) do

3: text.realCategory= readRealCategorys(f)

4: content= readFile(f)

5: text.content = textClean (content)

6: corpus.append(text.content)

7: testFilelist.append(text)

8: end for

9: end for

10: TF-IDF = fit_transform(corpus)

11: word = get_feature_names()

12: weight = getTF-IDF()

13: foreach f∈testFilelist do

14: order( f. keywordList )//根據(jù)TF -IDF值排序文本關(guān)鍵詞

15: end for

在算法2中，第1～9步進(jìn)行待分類文本根目錄的讀取。第3步中記錄測試集的真實(shí)類別。在第2～7步中預(yù)處理所有文件內(nèi)容。在第10～11步中計(jì)算每個(gè)單詞的TF-IDF值，然后在第13～15步中按照TF-IDF值進(jìn)行關(guān)鍵詞的排序。

文本分類算法根據(jù)文本關(guān)鍵詞和類別關(guān)鍵詞的相似度進(jìn)行文本分類。

算法3文本分類算法

輸入：

KWCs:每個(gè)類別的類別關(guān)鍵詞

Key-words:測試文本的文本關(guān)鍵詞

輸出：

predictCategory:存儲(chǔ)測試文本的預(yù)測類別

具體算法：

1: foreach fkw∈dtlist do

2: foreach kwc∈catelistdo

3: if max lt; getCosineSimilarity(fkw , kwc)

4: max = getCosineSimilarity(fkw , kwc)

5: end if

6: end for

7: predictCategory = argmax( kwc )//相似度最大的類別為預(yù)測的文本類別

8: end for

在算法3中，第1～6步中計(jì)算文本與所有類別的相似度。第7步中找到最大相似度的類別。

分類器自學(xué)習(xí)算法可以提升分類器性能。通過設(shè)置閾值條件把文本加入訓(xùn)練集，重新訓(xùn)練分類器。分類算法就在分類過程中自學(xué)習(xí)，提升分類器的性能，具體算法在第4.4節(jié)類別關(guān)鍵詞自更新機(jī)制中介紹。

4．2 類別關(guān)鍵詞尋優(yōu)

本文提出類別關(guān)鍵詞提取算法來獲取類別關(guān)鍵詞。以BBC語料庫(BBC語料庫的介紹請參考第5.1節(jié))為例，在表1中列出每個(gè)類別排名前10位的關(guān)鍵詞。

表1 BBC數(shù)據(jù)集中各類別前10個(gè)關(guān)鍵詞

數(shù)據(jù)表明，類別關(guān)鍵詞可表明類別特征。關(guān)鍵詞的TF-IDF值決定關(guān)鍵詞在此類別中的重要程度。但類別關(guān)鍵詞過多會(huì)導(dǎo)致分類效率降低。實(shí)驗(yàn)表明，選取的類別關(guān)鍵詞達(dá)到一定比例時(shí)，分類精度保持穩(wěn)定。以BBC語料庫為例，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖2所示。

圖2 類別關(guān)鍵詞百分比和分類器精度的關(guān)系

4．3 文本關(guān)鍵詞尋優(yōu)

本文提出文本分類算法來獲取文本關(guān)鍵詞。表2中列舉五個(gè)待分類文本中排名前十位的關(guān)鍵詞。

根據(jù)以上關(guān)鍵字進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，當(dāng)類別關(guān)鍵詞比例固定，文本關(guān)鍵詞比例增加時(shí)，分類精度會(huì)大幅提升，達(dá)到臨界點(diǎn)后，分類效率穩(wěn)定。故選文本關(guān)鍵詞取臨界點(diǎn)比例，效率最優(yōu)。以BBC語料庫為例，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖3所示。

表2 BBC語料庫中測試文本的前10個(gè)關(guān)鍵詞

圖3 文本關(guān)鍵詞比例和分類器精度的關(guān)系

4．4 類別關(guān)鍵詞自更新機(jī)制

通過4.2節(jié)，4.3節(jié)的描述，對(duì)本文提出的分類算法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化。本算法(算法4)加入類別關(guān)鍵詞自更新機(jī)制來解決冷啟動(dòng)現(xiàn)象。

算法4自學(xué)習(xí)文本分類算法

輸入：

KWCs:每個(gè)類別的類別關(guān)鍵詞

Key-words:待分類文本的關(guān)鍵詞

輸出：

predictCategory:待分類文本的預(yù)測類別

具體算法：

1: foreach fkw∈dtlist do

2: foreach kwc∈catelist do

3: if max lt; getCosineSimilarity(fkw , kwc)

4: max = getCosineSimilarity(fkw , kwc)

5: end if

6: end for

7: predictCategory = argmax( kwc )

8: if thresholdfun (max)//如果相似度達(dá)到閾值條件

9: updatKWC();//加入待訓(xùn)練文本集合，重新訓(xùn)練分類模型，更新類別關(guān)鍵詞

10: end for

算法4與算法3相比加入第8～9步來更新類別關(guān)鍵詞。當(dāng)文本關(guān)鍵詞和類別關(guān)鍵詞達(dá)到相似度閾值時(shí)，則把此文本加入待訓(xùn)練文本集合中。當(dāng)待訓(xùn)練文本集合的文本數(shù)量達(dá)到固定數(shù)量閾值時(shí)，重新訓(xùn)練分類器，更新類別關(guān)鍵詞。本算法通過控制相似度閾值降低噪聲文本加入待訓(xùn)練集的概率，提升分類效率。

5 實(shí)驗(yàn)

5．1 數(shù)據(jù)集

BBC(英國廣播公司新聞數(shù)據(jù))： 此數(shù)據(jù)集經(jīng)常被用于文本分類、文本聚類等任務(wù)。原始的BBC語料庫包括2 225個(gè)新聞文本，5個(gè)不同的類別。數(shù)據(jù)集中五個(gè)類別分別是商業(yè)、娛樂、政治、體育和科技。(來自于http://mlg.ucd.ie/datasets/bbc.html)

20 Newsgroups： 此數(shù)據(jù)集由Ken Lang收集，包括20 017個(gè)文本，20個(gè)類別，經(jīng)常被用于文本分類任務(wù)。 (來自于http://www.qwone.com/～jason/20Newsgroups/)

Reuters-21578:包含21 578個(gè)1987年的路透社新聞文檔[18]。此數(shù)據(jù)集使用自動(dòng)語音識(shí)別系統(tǒng)創(chuàng)建。研究人員經(jīng)常使用本數(shù)據(jù)集代替原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類實(shí)驗(yàn)。 (來自于http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Reuters + Transcribed + Subset)

5．2 評(píng)價(jià)指標(biāo)

本文采用準(zhǔn)確率、召回率和F1值進(jìn)行分類評(píng)價(jià)，并定義分類指標(biāo)TP(真正)、FN(假負(fù))、FP(假正)、TN(真負(fù))。

準(zhǔn)確率被用來作為分類器正確識(shí)別文本的一個(gè)統(tǒng)計(jì)測量。準(zhǔn)確率P由TP和FP計(jì)算如式(2)所示。

召回率指檢索出的相關(guān)文檔數(shù)和文檔庫中所有相關(guān)文檔數(shù)的比率，測量檢索系統(tǒng)的查全率的召回率R由TP和FN計(jì)算如式(3)所示。

F1值是衡量分類器分類準(zhǔn)確性的標(biāo)準(zhǔn)。F1值的計(jì)算方法是準(zhǔn)確率P和召回率R的加權(quán)平均。F1值最大值為1，最小值為0。計(jì)算公式如式(4)所示。

5．3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

本文對(duì)于每個(gè)數(shù)據(jù)集，隨機(jī)選擇80%作為訓(xùn)練集和20%作為測試集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。本文采用交叉驗(yàn)證方法，選擇F1值作為綜合性能指標(biāo)，在Reuters-21578數(shù)據(jù)集中各分類方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖4所示。

圖4 在Reuters-21578數(shù)據(jù)集上的結(jié)果對(duì)比

在20 Newsgroups數(shù)據(jù)集、傳統(tǒng)BBC新聞網(wǎng)數(shù)據(jù)集、2016年爬取的BBC最新數(shù)據(jù)集(測試文本下載地址http://pan.baidu.com/s/1qXNrlTy)上也呈現(xiàn)出較好的分類結(jié)果。

6 結(jié)束語

本文提出一種基于TF-IDF和余弦相似度的有效文本分類方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在BBC數(shù)據(jù)集、Reuters-21578數(shù)據(jù)集和20 Newsgroups數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)良好。在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集上分類準(zhǔn)確度較高，可解決當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)信息系統(tǒng)處理大量文本分類任務(wù)的問題。本文提出的分類方法通過自學(xué)習(xí)功能維持分類效率。

后續(xù)擬開展的研究包括： 對(duì)類別關(guān)鍵詞的閾值更新進(jìn)行深入研究；本文提出的文本分類方法主要針對(duì)英文文本數(shù)據(jù)集，后續(xù)可以應(yīng)用到中文文本數(shù)據(jù)集上進(jìn)行文本分類；本文提出的文本分類算法只考慮了文本統(tǒng)計(jì)信息，后續(xù)將對(duì)提取的文本關(guān)鍵詞進(jìn)行組合，并提出“文本關(guān)鍵詞組”的概念，提高分類準(zhǔn)確度，優(yōu)化文本關(guān)鍵詞提取。

[1] Joachims T. A Probabilistic Analysis of the Rocchio Algorithm with TF-IDF for Text Categorization[R]. Carnegie-mellon univpittsburgh pa dept of computer science, 1996.

[2] Cover T, Hart P. Nearest neighbor pattern classification[J]. IEEE Transactions on Information Theory, 1967, 13(1):21-27.

[3] Guo G, Wang H, Bell D, et al. Using kNN model for automatic text categorization[J]. Soft Computing, 2006, 10(5): 423-430.

[4] Jiang S, Pang G, Wu M, et al. An improved K-nearest-neighbor algorithm for text categorization[J]. Expert Systems with Applications, 2012, 39(1): 1503-1509.

[5] Soucy P, Mineau G W. A simple KNN algorithm for text categorization[C]//Proceedings IEEE International Conference on. IEEE, 2001: 647-648.

[6] Boser B E, Guyon I M, Vapnik V N. A training algorithm for optimal margin classifiers[C]//Proceedings of the fifth Annual Workshop on Computational Learning Theory. ACM, 1992: 144-152.

[7] Cortes C, Vapnik V. Support-vector networks[J]. Machine Learning, 1995, 20(3): 273-297.

[8] Joachims T. Transductive inference for text classification using support vector machines[C]//Proceedings of the International Conference on Machine Learning. 1999(99): 200-209.

[9] Tong S, Koller D. Support vector machine active learning with applications to text classification[J]. The Journal of Machine Learning Research, 2002(2): 45-66.

[10] Kim H, Howland P, Park H. Dimension reduction in text classification with support vector machines[J]. Journal of Machine Learning Research, 2005: 37-53.

[11] Kim S B, Han K S, Rim H C, et al. Some effective techniques for naive bayes text classification[J]. Knowledge and Data Engineering, IEEE Transactions, 2006, 18(11): 1457-1466.

[12] Frank E, Bouckaert R R. Naive bayes for text classification with unbalanced classes[M].Knowledge Discovery in Databases PKDD 2006. SpringerBerlin Heidelberg, 2006: 503-510.

[13] Wang S, Jiang L, Li C. Adapting naive bayes tree for text classification[J]. Knowledge and Information Systems, 2015, 44(1): 77-89.

[14] Rennie J D, Shih L, Teevan J, et al. Tackling the poor assumptions of naive bayes text classifiers[C]//Proceedings of the ICML, 2003, 3616-3623.

[15] Yu C T, Salton G. Precision weighting: an effective automatic indexing method[J]. Journal of the ACM (JACM), 1976, 23(1): 76-88.

[16] Amati G, Van Rijsbergen C J. Probabilistic models of information retrieval based on measuring the divergence from randomness[J]. ACM Transactions on Information Systems (TOIS), 2002, 20(4): 357-389.

[17] Lin J. Using distributional similarity to identify individual verb choice[C]//Proceedings of the Fourth International Natural Language Generation Conference. Association for Computational Linguistics, 2006: 33-40.

[18] Liere R, Tadepalli P. Active learning with committees for text categorization[C]//Proceedings of the AAAI/IAAI. 1997: 591-596.

武永亮(1986—)，博士研究生，主要研究領(lǐng)域?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘、智能信息處理。

E-mail： squallwu_2006@qq.com

趙書良(1967—)，教授，博士生導(dǎo)師，主要研究領(lǐng)域?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘、智能信息處理。

E-mail： zhaoshuliang@sina.com

李長鏡(1990—)，碩士研究生，主要研究領(lǐng)域?yàn)槲谋就诰颉?/p>

E-mail： lee_0809hbsd@outlook.com

TextClassificationMethodBasedonTF-IDFandCosineSimilarity

WU Yongliang1,2, ZHAO Shuliang1,2, LI Changjing1,2, WEI Nadi3, WANG Ziyan4

(1. College of Mathematics and Information Science, HeBei Normal University, Shijiazhuang, Hebei 050024, China;2. Hebei Key Laboratory of Computational Mathematics and Applications, Shijiazhuang, Hebei 050024, China;3. Huihua College of Hebei Normal University, Shijiazhuang, Hebei 050091, China;4. College of Computer Science and Technology, University of Scienceamp;Technology China, Hefei, Anhui 230022, China)

Text classification is the fundamental task for text mining. Many text classification algorithms have been presented in previous literatures, such as KNN, Na?ve Bayes, Support Vector Machine, and some improved algorithms. The performance of these algorithms depends on the data set and does not have self-learning function. This paper proposes an effective approach for text classification. The three key points of the approach are: 1)extracting the keywords of category (KWC) of labeled texts based on the TF-IDF approach, 2) classifying unlabeled text by the relevancy of category and unlabeled text, and 3) improving the performance of the approach via updating the KWC in the process of classification. Simulation experiment results show that the new approach can improve the accuracy of text classification to 90%, and even up to 95% when the data volume is large enough. The method can automatically update the keywords of category to improve the classification accuracy of the classifier.

text classification; big data; TF-IDF; cosine similarity; category keywords

1003-0077(2017)05-0138-08

TP391

A

2016-09-07定稿日期2017-04-11

國家自然科學(xué)基金(71271067)；國家社科基金重大項(xiàng)目(13amp;ZD091)；河北省高等學(xué)?？茖W(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(QN2014196)；河北省科技計(jì)劃項(xiàng)目(15210403D)