楊秀璋

（貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)信息學(xué)院，貴陽 550025）

0 引言

隨著科學(xué)技術(shù)迅速發(fā)展，學(xué)術(shù)成果呈爆炸式增長，互聯(lián)網(wǎng)上存在著數(shù)量龐大、實(shí)時更新的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)，它們能夠通過學(xué)術(shù)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行閱讀及下載，如中國知網(wǎng)、萬方、維普等。如何從這些文獻(xiàn)數(shù)據(jù)中精準(zhǔn)地挖掘出用戶所需的信息，獲取文獻(xiàn)的主題，已經(jīng)成為了當(dāng)今研究的熱點(diǎn)內(nèi)容。目前國內(nèi)外很少利用數(shù)據(jù)挖掘或機(jī)器學(xué)習(xí)算法深層次分析民族文獻(xiàn)，也沒有針對水族文獻(xiàn)的主題挖掘研究。

本文針對文獻(xiàn)數(shù)據(jù)存在噪聲，傳統(tǒng)的中文文本分析模型主題識別不精準(zhǔn)，數(shù)據(jù)維度過高，缺乏深層次語義理解等問題，提出了基于LDA模型和K-means文本聚類的主題挖掘算法。該算法通過Selenium和XPath技術(shù)抓取中國知網(wǎng)1953-2018年間990篇水族文獻(xiàn)信息，再提取文獻(xiàn)標(biāo)題、摘要、關(guān)鍵詞，經(jīng)過中文分詞、數(shù)據(jù)清洗、特征提取等步驟，將文本數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為向量矩陣，最后利用LDA主題模型和K-means文本聚類算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的算法有效地挖掘出水族文獻(xiàn)的主題關(guān)鍵詞及研究領(lǐng)域，使文本的主題脈絡(luò)更加清晰。本文的研究成果具有重要的理論研究意義和實(shí)際應(yīng)用價值，該模型可以廣泛應(yīng)用于文本挖掘、文獻(xiàn)分析、民族研究等領(lǐng)域，為水族文化的研究和進(jìn)一步發(fā)展提供相關(guān)啟示，為后續(xù)的水族引文分析和水族文化傳承提供有效支撐。

1 相關(guān)研究進(jìn)展

1.1 水族文獻(xiàn)

水族是一個具有悠久歷史和古樸文化的民族，主要聚居在黔桂滇交界的龍江、都柳江上游地帶，長期為世界各國學(xué)者所關(guān)注。水族地區(qū)被譽(yù)為“像鳳凰羽毛一樣美麗的地方”，他們崇拜自然，信仰萬物有靈[1]。本文采集了中國知網(wǎng)1953年至2018年間的990篇水族文獻(xiàn)，擬通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法挖掘出水族文獻(xiàn)的主題，數(shù)字化保護(hù)水族文獻(xiàn)，以揭示中國水學(xué)的軌跡、內(nèi)涵、特點(diǎn)、趨勢及影響，助促國內(nèi)外各界相關(guān)人士客觀地認(rèn)識中國在世界水學(xué)研究體系中的地位，同時提升文本主題挖掘的準(zhǔn)確性。

1.2 主題挖掘

主題挖掘是數(shù)據(jù)挖掘尤其是文本挖掘和輿情分析領(lǐng)域的重要知識，其旨在通過主題模型挖掘與識別出不同來源文本的主題、關(guān)鍵詞、情感分?jǐn)?shù)、聚類類標(biāo)等[2]。主題模型（Topic Model）通過計(jì)算概率來挖掘文本主題，常見的算法包括LSA和LDA，目前主要應(yīng)用于引文文獻(xiàn)挖掘、情感傾向分析、自然語言處理、社交網(wǎng)絡(luò)短文本分析等領(lǐng)域。

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和文本分析的飛速發(fā)展，國內(nèi)外學(xué)者對主題挖掘做了大量的研究和實(shí)踐。在算法創(chuàng)新上，Xu等[3]提出了一種將非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)存儲至向量空間模型中，再進(jìn)行文本聚類的主題挖掘方法；Deerewster等[4]提出了基于線性代數(shù)的主題挖掘算法（Latent Semantic Analysis，LSA），通過數(shù)學(xué)手段在低維語義空間里對文本進(jìn)行相關(guān)性分析；Blei等[5]研究出了LDA（Latent Dirichlet Allocation）主題模型，并被廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域；王振振等[6]研究了LDA主題模型的文本相似度計(jì)算，利用Gibbs算法進(jìn)行抽樣，挖掘潛在的文本主題與詞之間的關(guān)系；張晨逸等[7]提出了MB-LDA模型方法并挖掘微博主題與人物間的關(guān)系。在應(yīng)用領(lǐng)域上，李霄野等[8]通過LDA模型研究文本聚類檢索；王樹義等[9]通過主題模型挖掘企業(yè)新聞文本及情感分析；Shi等[10]通過LDA主題建模分析了企業(yè)非結(jié)構(gòu)化業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，量化企業(yè)在產(chǎn)品、市場和科技空間中的位置；王婷婷等[11]優(yōu)化了LDA模型及其主題數(shù)量選擇，并通過科技文獻(xiàn)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究。

盡管主題挖掘在算法創(chuàng)新和應(yīng)用領(lǐng)域都有一些研究，但是國內(nèi)外很少有利用主題挖掘算法分析民族文獻(xiàn)，并且傳統(tǒng)的民族文獻(xiàn)研究需要消耗大量的資金、人力和時間，無法獲取深層次的主題信息，也不能進(jìn)行精準(zhǔn)的文本主題挖掘，處理海量文獻(xiàn)效果不理想。本文針對上述問題，提出了基于LDA和文本聚類的水族文獻(xiàn)主題挖掘算法。

1.3 LLDDAA模型

LDA是一種文檔主題生成模型，由Blei等[5]在2003年首次提出，是一種三層貝葉斯結(jié)構(gòu)，包括主題、文檔和主題詞三層結(jié)構(gòu)，其中文檔到主題、主題到詞都服從多項(xiàng)分布。LDA模型將一篇文本的每個詞都按照一定概率分布到某個主題上，并從這個主題中選擇相關(guān)的詞語集，如圖1所示，將d篇文檔映射到k個主題中，每個主題包括一定量的主題詞。

LDA模型表示法稱為“盤子表示法”，其模型生成過程如圖2所示。數(shù)據(jù)集中每篇文檔D都與T個主題的多項(xiàng)式分布相對應(yīng)，記為多項(xiàng)分布θ；每個主題都與特征詞表中n個單詞的多項(xiàng)式分布對應(yīng)，記為多項(xiàng)分布φ，并且θ和φ均存在一個帶超參數(shù)的α和β的狄利克雷先驗(yàn)分布。圖中單圓圈表示潛在變量，雙圓圈表示可測變量，箭頭表示兩個變量之間的依賴關(guān)系，矩形框表示重復(fù)抽樣，對應(yīng)的重復(fù)次數(shù)在矩形框的右下角顯示。

圖1 文檔-主題-詞映射模型

LDA模型的具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：

（1）從每篇文檔D對應(yīng)的多項(xiàng)分布θ中抽取每個單詞對應(yīng)的一個主題z。

（2）從主題z中抽取一個單詞w，其主題對應(yīng)的多項(xiàng)分布為φ。

（3）重復(fù)步驟（1）（2），共計(jì) Nd次，直至遍歷文檔中每一個單詞。

圖2 LDA主題模型

本文主要研究水族文獻(xiàn)的主題挖掘，經(jīng)過LDA主題分布后，得到各個文檔的不同主題所占比例，各主題的關(guān)鍵詞，從而識別數(shù)據(jù)集中潛藏的主題信息，計(jì)算文獻(xiàn)語料相關(guān)的主題和每篇文檔所涵蓋的主題比例。

2 基于LDA和文本聚類的主題挖掘算法

本節(jié)主要介紹基于LDA和文本聚類的主題挖掘算法，重點(diǎn)闡述了本文提出方法的流程，經(jīng)過數(shù)據(jù)抓取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、權(quán)重計(jì)算之后，利用LDA模型、K-means算法進(jìn)行分析。

2.1 基本思路與流程

本文的核心思想是引入了LDA主題模型和文本聚類方法分析水族文獻(xiàn)信息，識別深層次的關(guān)聯(lián)主題，更好地進(jìn)行文獻(xiàn)挖掘。該算法的框架圖如圖3所示。

圖3 基于LDA和文本聚類的主題挖掘算法框架圖

（1）調(diào)用Python、Selenium和XPath技術(shù)自動抓取水族文獻(xiàn)，并存儲至本地保存。

（2）對抓取的文本語料進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括中文分詞、停用詞過濾、數(shù)據(jù)清洗、特征提取、降維等處理，這是文本數(shù)據(jù)分析的重要處理環(huán)節(jié)。

（3）將預(yù)處理之后的網(wǎng)頁文本轉(zhuǎn)換為特征詞矩陣，采用TF-IDF表示，并進(jìn)行LDA主題模型分析和K-means文本聚類分析。LDA模塊可以對語料進(jìn)行深層次語義挖掘，得到“主題-詞”和“文檔-主題”的概率分布矩陣；文本聚類分析可以將相似主題的文本聚集在一起，得出關(guān)聯(lián)信息。

2.2 主題挖掘算法

水族文獻(xiàn)主題挖掘包括基于LDA模型的主題分析和基于K-means算法的文本主題聚類。采用Python中的Jieba工具進(jìn)行中文分詞和數(shù)據(jù)清洗，通過TFIDF計(jì)算特征詞權(quán)重，該技術(shù)計(jì)算特征詞的重要程度是依據(jù)特征詞在文本中出現(xiàn)的次數(shù)和在整個數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的文檔頻率實(shí)現(xiàn)的，它能盡可能多地保留影響程度更高的特征詞，并過濾掉一些常見卻無關(guān)緊要的詞語。利用LDA主題模型分析不同主題的Top-N個關(guān)鍵詞及“文檔-主題”分布，利用K-means算法進(jìn)行文本聚類，旨在根據(jù)文檔內(nèi)容的相似性，將無標(biāo)簽的文檔自動歸類，盡可能地使得同類文檔的內(nèi)容相似性較大，不同類文檔的內(nèi)容相似性較??；最后對輸出的“文檔-主題-關(guān)鍵詞”、文本聚類類標(biāo)、情感分?jǐn)?shù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果評估。

3 實(shí)證分析

（1）數(shù)據(jù)抓取與預(yù)處理

本文采集了中國知網(wǎng)990篇水族文獻(xiàn)，其中學(xué)術(shù)期刊論文662篇，會議論文106篇，博士論文7篇，碩士論文91篇，中國專利5篇，科技成果3個，報(bào)紙116篇，所抓取的字段包括文獻(xiàn)標(biāo)題、摘要、關(guān)鍵詞、發(fā)布時間、文獻(xiàn)類型等。

緊接著進(jìn)行中文分詞和數(shù)據(jù)清洗，將不常用的詞語和特色符號進(jìn)行過濾，并導(dǎo)入關(guān)鍵詞字典構(gòu)建關(guān)鍵詞信息，主要利用Jieba分詞工具進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。數(shù)據(jù)清洗為后面的LDA主題模型分析、K-means文本聚類分析提供良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

（2）評價指標(biāo)

本實(shí)驗(yàn)采用信息檢索和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域常用的性能評估指標(biāo)對所得的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行評估，即準(zhǔn)確率（Pre?cision）、召回率（Recall）和 F 值（F-measure）。準(zhǔn)確率 P（i，j）定義如公式（1）所示，召回率 R（i，j）定義如公式（2）所示。

其中，ni表示類別為i的文本數(shù)目，nj表示聚類j的文本數(shù)目，nij表示聚類j中屬于i的數(shù)目。

F值是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均值，它平衡了準(zhǔn)確率和召回率在特定環(huán)境下的制約問題，可用來評估整個實(shí)驗(yàn)的最終結(jié)果。F值指的計(jì)算公式如公式（3）所示。

（3）主題挖掘?qū)嶒?yàn)

在基于LDA模型的主題挖掘?qū)嶒?yàn)中，設(shè)置的主題數(shù)（n_topic）為 5，迭代次數(shù)（iterations）為 500，調(diào)用 Py?thon環(huán)境下的LDA主題模型進(jìn)行模擬訓(xùn)練，每個主題內(nèi)的主題詞根據(jù)其概率大小排序，核心主題詞如表1所示。由下表可以看出，每個主題之間的區(qū)分非常明顯。主題0中的特征詞主要是“水族文化及民俗遺產(chǎn)”方面，包括“水族文化”、“馬尾繡”、“文化遺產(chǎn)”、“農(nóng)耕文化”、“三都”等核心詞匯；主題1中的特征詞主要是“水族音樂舞蹈”方面，包括“民歌”、“銅鼓音樂”、“古歌”、“酒歌”、“祭祀”等核心詞匯；主題2中的特征詞主要是“水族醫(yī)學(xué)”方面，包括“水族醫(yī)藥”、“遺傳”、“中醫(yī)體質(zhì)”、“群體遺傳學(xué)”、“ABO”等核心詞匯；主題3中的特征詞主要是“水書及水族語言”方面，包括“水書”、“水字”、“水族語言”、“祝詞”、“水書學(xué)”等核心詞匯；主題4中的特征詞主要是“水族體育”方面，包括“傳統(tǒng)體育”、“賽馬”、“吞口舞”、“水族武術(shù)”、“村落集體活動”等核心詞匯。

表1 LDA模型主題-詞識別結(jié)果

圖4展示了中國知網(wǎng)1953年至2018年水族文獻(xiàn)五大主題的詞云分布情況，該圖清晰地展示了不同主題的熱點(diǎn)關(guān)鍵詞。

圖4 中國知網(wǎng)水族文獻(xiàn)五大主題的詞云分布圖

文本聚類旨在根據(jù)文檔內(nèi)容的相似性，將無標(biāo)簽的文檔集進(jìn)行自動歸類，水族文獻(xiàn)LDA模型文本聚類的實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

表2 基于LDA模型的文本聚類實(shí)驗(yàn)結(jié)果

從表2可見，“水族文化及民俗遺產(chǎn)”主題實(shí)驗(yàn)結(jié)果最好，準(zhǔn)確率為 0.935，召回率為 0.941，F(xiàn)值為0.938；“水族醫(yī)學(xué)”主題實(shí)驗(yàn)效果不太理想，準(zhǔn)確率為0.830，召回率為0.800，F(xiàn)值為0.815。由于部分水族文獻(xiàn)融合了多個主題，呈跨主題分布，所以會常出現(xiàn)主題識別不精準(zhǔn)的情況。各主題文本聚類的實(shí)驗(yàn)結(jié)果對比圖如圖5所示。

圖5 各主題文本聚類實(shí)驗(yàn)結(jié)果對比

水族文獻(xiàn)的K-means文本聚類效果如圖6所示，共將文本聚集成五類主題。其中方塊表示“水族文化及民俗遺產(chǎn)”主題，圓形表示“水書及水族語言”主題，六邊形表示“水族醫(yī)學(xué)”主題，五角星形表示“水族體育”主題，菱形表示“水族音樂舞蹈”主題。從圖中可以看到五個類簇有效地分隔開來，相似主題的文獻(xiàn)聚集在一起，文本聚類效果良好。

圖6 K-means文本聚類效果圖

4 結(jié)語

本文的研究成果主要應(yīng)用于民族文獻(xiàn)的文本挖掘分析，以水族文獻(xiàn)為例進(jìn)行主題分布和文本聚類的研究。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的算法有效地挖掘出水族文獻(xiàn)的主題關(guān)鍵詞及研究領(lǐng)域，提取了五大主題的核心主題詞，使得文本的主題脈絡(luò)更加清晰，同時計(jì)算出各水族文獻(xiàn)的聚類類標(biāo)，當(dāng)給出一篇新的水族文獻(xiàn)時，我們能及時實(shí)現(xiàn)主題分類和關(guān)鍵詞詞挖掘。當(dāng)然，本研究也存在不足，一方面沒有深層次理解文本語義信息，另一方面沒有進(jìn)行情感分類打分等，后續(xù)將繼續(xù)深入研究。

總之，本文的研究成果具有重要的理論研究意義和實(shí)際應(yīng)用價值，該模型可以廣泛應(yīng)用于民族文獻(xiàn)研究、主題分析和文本挖掘等領(lǐng)域，更好地幫助科研工作者、高校師生和民族研究者進(jìn)行相關(guān)研究，實(shí)現(xiàn)文本知識主題挖掘，為下一步水族引文分析和數(shù)字化保護(hù)民族文獻(xiàn)提供幫助。