郭柯娜,唐裕婷,張思原

（四川大學(xué)計算機學(xué)院，成都 610065）

0 引言

具有“香格里拉”之稱的喜馬拉雅區(qū)域歷史悠久，文化遺產(chǎn)豐富多樣，是世界上非常獨特、神秘而具有吸引力的區(qū)域之一。早在18世紀(jì)[1]，喜馬拉雅的生態(tài)和人類文化就已成為西方人類學(xué)關(guān)注和研究的重要領(lǐng)域。直至今天，隨著大量關(guān)于喜馬拉雅區(qū)域的文獻(xiàn)的相繼產(chǎn)生，構(gòu)建一個針對喜馬拉雅文獻(xiàn)的多媒體數(shù)據(jù)庫，并利用知識圖譜對文獻(xiàn)進(jìn)行分析對今后進(jìn)一步探索、研究喜馬拉雅區(qū)域是有必要且意義重大的。

1 喜馬拉雅區(qū)域文獻(xiàn)數(shù)位技術(shù)

1.1 喜馬拉雅多媒體數(shù)據(jù)庫

隨著網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展以及計算機的普及，“數(shù)位文化”[2-3]的概念被提出，人們開始使用新技術(shù)去展現(xiàn)過往文字所不能負(fù)載的成果，借助數(shù)位科技進(jìn)行人文研究，使得文獻(xiàn)能得以更有效地分析以及呈現(xiàn)。喜馬拉雅多媒體數(shù)據(jù)庫是喜馬拉雅區(qū)域研究文獻(xiàn)與數(shù)位技術(shù)的有效結(jié)合，將為對喜馬拉雅區(qū)域進(jìn)一步的科學(xué)研究提供切實的有價值的參考。

喜馬拉雅多媒體數(shù)據(jù)庫由英國劍橋大學(xué)與四川大學(xué)合力構(gòu)建，引用與共享了劍橋大學(xué)康和計劃及其合作機構(gòu)所藏有的關(guān)于喜馬拉雅地區(qū)的多媒體數(shù)字資源。

喜馬拉雅多媒體數(shù)據(jù)庫包括文獻(xiàn)檢索、相關(guān)文獻(xiàn)推薦、文獻(xiàn)檢索結(jié)果空間可視化、文獻(xiàn)計量分析、知識圖譜展示等多個功能。

作為喜馬拉雅多媒體數(shù)據(jù)庫的一部分，利用知識圖譜等對文獻(xiàn)的可視化分析具有重要作用。在喜馬拉雅多媒體數(shù)據(jù)庫中，該部分集成為多媒體數(shù)據(jù)庫中的“知識視圖”模塊，主要展示對文獻(xiàn)的統(tǒng)計分析和圖譜結(jié)果。

1.2 知識圖譜技術(shù)

知識圖譜[4]是結(jié)構(gòu)化的語義知識庫，用于以符號形式描述物理世界中的概念及其相互關(guān)系。其基本組成單位是“實體-關(guān)系-實體”三元組，實體間通過關(guān)系相互聯(lián)結(jié)，構(gòu)成網(wǎng)狀的知識結(jié)構(gòu)。

知識圖譜，自2012年由Google正式提出[5]以來，已廣泛運用于包括醫(yī)療[6]]、金融[7]、旅游[8]等各種垂直行業(yè)[9]，并很好地為各個領(lǐng)域的研究提供了切實參考。

目前，針對喜馬拉雅區(qū)域文獻(xiàn)的知識圖譜分析研究十分缺乏，喜馬拉雅多媒體數(shù)據(jù)庫為喜馬拉雅文獻(xiàn)分析提供了數(shù)據(jù)支持。利用知識圖譜技術(shù)對喜馬拉雅文獻(xiàn)進(jìn)行可視化分析，對揭示喜馬拉雅區(qū)域研究的動態(tài)發(fā)展規(guī)律具有重要意義。

現(xiàn)有的知識圖譜構(gòu)建多數(shù)依賴于某些軟件工具[10]，如 CiteSpace[11]、Pajek、CNKI等。這些工具都對數(shù)據(jù)格式有一定的要求，或是只針對某些特定數(shù)據(jù)庫中的文獻(xiàn)。如CiteSpacey要求數(shù)據(jù)格式必須為WOS中的TXT格式或用軟件轉(zhuǎn)化了的CSSCI格式，且主要對CNKI、SCI等數(shù)據(jù)庫中的文獻(xiàn)進(jìn)行分析。

對于喜馬拉雅多媒體數(shù)據(jù)庫，現(xiàn)有的知識圖譜構(gòu)建工具無法直接使用，因此需要利用自然語言處理的相關(guān)知識以及可視化技術(shù)進(jìn)行構(gòu)建。

2 喜馬拉雅區(qū)域相關(guān)文獻(xiàn)的圖譜分析及結(jié)果

2.1 知識圖譜分析流程

知識圖譜的構(gòu)建過程見圖1，主要分為數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理、生成知識圖譜3大步驟。

圖1 知識圖譜構(gòu)建流程圖

2.2 數(shù)據(jù)來源

本文的數(shù)據(jù)來自喜馬拉雅多媒體數(shù)據(jù)庫平臺。共選取了其中2544篇期刊文獻(xiàn)，針對這些期刊文獻(xiàn)在數(shù)據(jù)庫中存儲的作者、關(guān)鍵詞、摘要元數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析，并構(gòu)建知識圖譜。

2.3 數(shù)據(jù)處理

在進(jìn)行統(tǒng)計分析的過程中，需要從喜馬拉雅多媒體數(shù)據(jù)庫中獲取所需的內(nèi)容，包括文獻(xiàn)的作者、關(guān)鍵詞、文獻(xiàn)摘要內(nèi)容等。然后利用自然語言處理的相關(guān)方法進(jìn)行處理，再將處理后的數(shù)據(jù)以知識圖譜的形式展現(xiàn)出來。

文獻(xiàn)作者、關(guān)鍵詞以及文獻(xiàn)摘要都是從喜馬拉雅多媒體數(shù)據(jù)庫中直接讀取元數(shù)據(jù)獲取，對于獲得的元數(shù)據(jù)在根據(jù)構(gòu)建的知識圖譜的需要進(jìn)行進(jìn)一步處理。對文獻(xiàn)作者主要進(jìn)行作者姓名規(guī)范統(tǒng)一，并統(tǒng)計姓名出現(xiàn)的次數(shù)作為作者的發(fā)文數(shù)。對于關(guān)鍵詞元數(shù)據(jù)，需要去掉關(guān)鍵詞中包含的無關(guān)符號，并統(tǒng)計關(guān)鍵詞出現(xiàn)的次數(shù)。對于摘要元數(shù)據(jù)主要進(jìn)行大寫變小寫，過濾掉數(shù)字、標(biāo)點符號以及停用詞等操作（由于所選文獻(xiàn)皆為英文文獻(xiàn)，因此跳過了分詞過程）。

2.4 喜馬拉雅文獻(xiàn)分析圖譜結(jié)果

（1）喜馬拉雅區(qū)域研究者合作分析。研究者合作分析指在該領(lǐng)域一段時間內(nèi)研究者在某一研究方向進(jìn)行合作并發(fā)表文章的情況。統(tǒng)計2544篇文獻(xiàn)，共4793名研究者（部分文獻(xiàn)作者匿名），多數(shù)作者發(fā)文量在2篇以內(nèi)。其中有978名研究者以唯一作者的身份發(fā)表文獻(xiàn)，如 Schubert,J（13篇），Wylie,Turrell V（12篇）。

圖2 研究者合作局部圖

圖2展示了發(fā)文數(shù)排名前100的作者間合作關(guān)系，圖中每個節(jié)點代表一個作者，節(jié)點大小展示作者發(fā)表的文獻(xiàn)數(shù)量多少，節(jié)點間的邊表示作者間的合作關(guān)系，邊越粗表示合作越頻繁。

（2）喜馬拉雅區(qū)域研究基于給定關(guān)鍵詞的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析。關(guān)鍵詞是一篇文獻(xiàn)中表達(dá)文章主題概念的詞語，給定的關(guān)鍵詞相對利用自然語言處理方法從文本中抽取的關(guān)鍵詞更為規(guī)范。

關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)指根據(jù)關(guān)鍵詞共同出現(xiàn)的情況構(gòu)建的關(guān)鍵詞關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，展現(xiàn)了關(guān)鍵詞與關(guān)鍵詞之間的關(guān)聯(lián)和結(jié)合情況。通過對關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的分析，可以得到相關(guān)研究的主題分布及研究熱點變化。

圖3 關(guān)鍵詞共現(xiàn)局部網(wǎng)絡(luò)

圖3以喜馬拉雅多媒體數(shù)據(jù)庫中存儲的關(guān)鍵詞元數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，根據(jù)關(guān)鍵詞的共現(xiàn)情況得到，每個節(jié)點代表一個關(guān)鍵詞，節(jié)點大小表示關(guān)鍵詞的出現(xiàn)的頻繁程度，節(jié)點之間的邊表示關(guān)鍵詞見的共現(xiàn)關(guān)系，邊的粗細(xì)代表連接的兩個關(guān)鍵詞共同出現(xiàn)的頻繁程度。的發(fā)展具有重要意義。

（3）喜馬拉雅區(qū)域研究基于TF-IDF權(quán)重的關(guān)鍵詞聚類包圖分析。TF-IDF是衡量某個詞對文檔重要性的指標(biāo)。其計算公式為（1），其中wij表示詞wi在文檔j中出現(xiàn)的次數(shù)，dj表示文檔j的長度，N表示文檔總數(shù)，dwi表示包含詞wi的文檔數(shù)目：

表示某個詞在一篇檔中出現(xiàn)的次數(shù)越多且在其他文檔中出現(xiàn)的次數(shù)少，則說明該詞對區(qū)分該文檔相對重要。根據(jù)TF-IDF權(quán)值抽取得到的詞語不完全同于人給定的關(guān)鍵詞（元數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵詞），人為給定的關(guān)鍵詞是基于人對文章的理解，而通過TF-IDF能更直接地從文章詞頻的角度反映文獻(xiàn)的研究主題與趨勢。由于摘要作為文章內(nèi)容的概括，為了減少噪聲，本文選擇使用TF-IDF從摘要而不是從全文抽取關(guān)鍵詞。針對每篇摘要首先進(jìn)行預(yù)處理，然后計算文本中每個詞的TF-IDF權(quán)值。選取TF-IDF權(quán)值最高的六個詞作為關(guān)鍵詞，然后選取出現(xiàn)頻次前100的關(guān)鍵詞，用詞向量表示，并使用kmeans++算法進(jìn)行聚類，然后構(gòu)建關(guān)鍵詞聚類包圖。

kmeans++算法是在kmeans算法的基礎(chǔ)上，針對kmeans隨機初始seeds可能影響聚簇效果的現(xiàn)象進(jìn)行改進(jìn)得到的算法。其主要思想與kmeans相同，即以空間中k個點（seeds）為中心進(jìn)行聚類，對最靠近他們的對象歸類。通過迭代的方法，逐次更新各聚類中心的值，直至得到最好的聚類結(jié)果。kmeans++基于初始的聚類中心之間的相互距離要盡可能的遠(yuǎn)的思想來選取seeds。

關(guān)鍵詞聚類包圖根據(jù)詞語的語義信息，將語義相似的關(guān)鍵詞聚到一起，再將聚類結(jié)果以打包圖的形式可視化展現(xiàn)。每一個pack（包）里面的詞語在語義上相似，根據(jù)聚類打包圖可以對文獻(xiàn)主題進(jìn)行概括性分析。

圖4 關(guān)鍵詞聚類打包圖

在圖4中，共10個pack（包），每個pack代表一個簇，簇的個數(shù)是聚類時人為給定。由簇3，包含了喜馬拉雅區(qū)域研究的主要地域，如不丹、尼泊爾、西藏等。由簇1，喜馬拉雅地區(qū)研究對象主要是孩子、婦女、農(nóng)民、病人、學(xué)生等，對應(yīng)的研究內(nèi)容有如簇5的社會人文環(huán)境，簇7的地理類研究等。

3 結(jié)語

對喜馬拉雅文獻(xiàn)進(jìn)行知識圖譜分析，將相關(guān)研究文獻(xiàn)顯式或隱含的信息以知識圖譜的形式展示出來。有助于人們直觀地從大量文獻(xiàn)數(shù)據(jù)中了解喜馬拉雅研究現(xiàn)狀、獲取潛在的有用信息，對以后的研究具有重要的參考意義。

4 不足與展望

在利用文獻(xiàn)以知識圖譜的形式實現(xiàn)對喜馬拉雅區(qū)域研究的過程中，選取的是喜馬拉雅多媒體數(shù)據(jù)庫中的2544篇文獻(xiàn)，可能存在文獻(xiàn)數(shù)據(jù)代表性不足的缺點。此外由于直接從pdf格式的文獻(xiàn)中抽取所要的信息具有一定的難度，且得到的信息可能含有大量噪聲，因此本文多是使用喜馬拉雅多媒體數(shù)據(jù)庫中存儲的元數(shù)據(jù)。而元數(shù)據(jù)則導(dǎo)致了部分?jǐn)?shù)據(jù)不可獲得的情況。

此外，本文的關(guān)鍵詞共現(xiàn)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)是依據(jù)共現(xiàn)頻次構(gòu)建的，下一步工作可以根據(jù)語義相似度進(jìn)行構(gòu)建。

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