李程文 宋文廣 譚建平

摘? ?要：傳統(tǒng)的支持向量機(jī)分類(lèi)模型只有在利用大量已標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練才能獲得較高精度。在實(shí)際應(yīng)用中，多標(biāo)簽數(shù)據(jù)相對(duì)于傳統(tǒng)單標(biāo)簽數(shù)據(jù)更具有價(jià)值，但多標(biāo)簽數(shù)據(jù)中含有大量冗余數(shù)據(jù)，獲取大量多標(biāo)簽數(shù)據(jù)難度非常大。文章提出一種基于遷移學(xué)習(xí)的分類(lèi)算法，利用目標(biāo)數(shù)據(jù)域和源數(shù)據(jù)域的相關(guān)性，從源數(shù)據(jù)域中選取對(duì)分類(lèi)超平面起關(guān)鍵作用的支持向量和目標(biāo)數(shù)據(jù)域，一起訓(xùn)練分類(lèi)模型以提高分類(lèi)精度。

關(guān)鍵詞：多標(biāo)簽;遷移學(xué)習(xí);文本分類(lèi);支持向量機(jī)

一般支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）要想獲得比較好的分類(lèi)精度需要滿足兩個(gè)需求：（1）利用大量的有標(biāo)簽數(shù)據(jù)訓(xùn)練分類(lèi)模型。（2）要求測(cè)試集和訓(xùn)練集是同分布數(shù)據(jù)[1]。

針對(duì)傳統(tǒng)的SVM，需要利用大量的有標(biāo)簽數(shù)據(jù)訓(xùn)練分類(lèi)模型才能獲得分類(lèi)精度的問(wèn)題[2]，本文引入遷移學(xué)習(xí)，通過(guò)選取源域數(shù)據(jù)集中對(duì)分類(lèi)超平面起決定性作用的關(guān)鍵支持向量與目標(biāo)數(shù)據(jù)域數(shù)據(jù)一起進(jìn)行模型訓(xùn)練，并且放寬了對(duì)訓(xùn)練集和測(cè)試集的要求，以提高分類(lèi)模型的分類(lèi)精度[3]。

1? ? 基于Transfer-SVM多標(biāo)簽文本分類(lèi)算法

1.1? 算法思想

本文MT-SVM的核心思想是：由于對(duì)支持向量機(jī)的分類(lèi)超平面起決定性作用的只有關(guān)鍵的少數(shù)支持向量，所以，假如源數(shù)據(jù)域和目標(biāo)數(shù)據(jù)域相關(guān)，則這兩個(gè)數(shù)據(jù)域的支持向量機(jī)分類(lèi)超平面非常接近，因此，決定目標(biāo)數(shù)據(jù)源的分類(lèi)超平面的支持向量和決定源數(shù)據(jù)域的分類(lèi)超平面的支持向量非常接近。所以，通過(guò)選取源域數(shù)據(jù)集中對(duì)分類(lèi)超平面起決定性作用的關(guān)鍵支持向量與目標(biāo)數(shù)據(jù)域數(shù)據(jù)一起進(jìn)行模型訓(xùn)練以提高分類(lèi)模型的分類(lèi)精度是可行的。

1.2? 目標(biāo)函數(shù)構(gòu)造

利用高斯函數(shù)σ（vsi，DTl）評(píng)估支持向量與已標(biāo)注目標(biāo)域數(shù)據(jù)vsi的相似度，選取關(guān)鍵支持向量。將相似性評(píng)估項(xiàng)加入到支持向量機(jī)的目標(biāo)函數(shù)，構(gòu)造算法的目標(biāo)函數(shù)，表示如下：

2? ? 實(shí)驗(yàn)

2.1? 數(shù)據(jù)集

化合物毒性預(yù)測(cè)（Prediction Toxicity of Compounds，PTC）。本文實(shí)驗(yàn)所用數(shù)據(jù)集為PTC，該數(shù)據(jù)集包含作用在4種不同老鼠身上的417種不同的化合物致癌信息。將數(shù)據(jù)集中存在缺陷的數(shù)據(jù)集（即具有E，EE和IS標(biāo)簽的數(shù)據(jù)）移除，最終得到253種化合物實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)，并為數(shù)據(jù)分配4類(lèi)標(biāo)簽（即MR，F(xiàn)R，MM，F(xiàn)M）。對(duì)于每一類(lèi)標(biāo)簽的屬性可以標(biāo)記為+1，-1或0，即+1表示沒(méi)有產(chǎn)生致癌效果，0表示未被標(biāo)記，-1表示產(chǎn)生了致癌效果。具體數(shù)據(jù)如表1所示，其中，Pos（%）表示每個(gè)實(shí)驗(yàn)的積極化合物的平均百分比。

2.2? 試驗(yàn)方法

為了能體現(xiàn)提出的算法的有效性與實(shí)用性，將實(shí)現(xiàn)以下方法進(jìn)行對(duì)比。

SVM[4]：傳統(tǒng)的支持向量機(jī)分類(lèi)算法，實(shí)驗(yàn)在多標(biāo)簽?zāi)繕?biāo)域數(shù)據(jù)比較少的情況下分類(lèi)性能。

MT-SVM：采用評(píng)估方法選擇適合的多標(biāo)簽源數(shù)據(jù)域支持向量，并加入到目標(biāo)數(shù)據(jù)域進(jìn)行分類(lèi)器訓(xùn)練。

2.3? 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

在實(shí)驗(yàn)中，目標(biāo)領(lǐng)域分訓(xùn)練集與測(cè)試集，目標(biāo)領(lǐng)域訓(xùn)練集只選取源領(lǐng)域訓(xùn)練集1%，剩下的為測(cè)試集，由于目標(biāo)訓(xùn)練集很少，要保證樣本基本分類(lèi)正確，Transfer-SVM中參數(shù)在[0.000 001，0.000 01，0.000 1，0.001，0.01，0.1，1，10，100，1 000]中選取?？梢钥闯?，本算法的準(zhǔn)確率要高于傳統(tǒng)的SVM分類(lèi)算法。

3? ? 結(jié)語(yǔ)

利用目標(biāo)數(shù)據(jù)域和源數(shù)據(jù)域的相關(guān)性，從源數(shù)據(jù)域中選取對(duì)分類(lèi)超平面起關(guān)鍵作用的支持向量和目標(biāo)數(shù)據(jù)域一起訓(xùn)練分類(lèi)模型以提高分類(lèi)精度。因此，Transfer-SVM算法能夠有效地提高分類(lèi)精度。

[參考文獻(xiàn)]

[1]JIANG S，PANG G，WU M.An improved K-nearest-neighbor algorithm for text categorization[J].Expert Systems with Applications，2012（1）：1503-1509.

[2]SEBASTINAI F.Machine learning in automated text categorization[J].Association for Computing Machinery Surveys，2002（1）：1-47.

[3]YANG J，YAN R，HAUPTMANN A G.Cross-domain video concept detection using adaptive SVMs[C].Augsburg：the 15th International Conference on Multimedia，2007.

[4]CHIH C C，CHIHJEN L.LIBSVM：a library for support vector machine，2001[EB/OL].（2018-07-15）[2019-05-10].http：//www.csie.ntu.edu.tw/～cjlin/libsvm.