毛建景，張君君

(鄭州工業(yè)應(yīng)用技術(shù)學(xué)院 信息工程學(xué)院，河南 鄭州 451150)

0 引 言

隨著網(wǎng)絡(luò)媒體技術(shù)的發(fā)展，大多社會熱點源于網(wǎng)絡(luò)輿論，對社會輿情的分析也從傳統(tǒng)的機械裝置逐漸過渡到網(wǎng)絡(luò)媒體，網(wǎng)絡(luò)輿情分析是社會輿情分析的重要途徑。

如何挖掘出有效的社會熱點或敏感問題，以促進網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管能力，就成為網(wǎng)絡(luò)輿情分析的主要研究內(nèi)容[1]。話題識別作為信息跟蹤與處理的主要研究技術(shù)，其識別精度和準(zhǔn)確判斷直接影響識別效度。當(dāng)前，對話題識別的主要研究方式之一就是聚類分析。常用的聚類分析方法有劃分聚類法、密度聚類法、層次聚類法、網(wǎng)格聚類法、模型聚類法等。常用的聚類策略大多采用硬聚類，然而硬聚類過程容易造成話題結(jié)構(gòu)的混亂，降低了邊界文本識別度及準(zhǔn)確度。

1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及研究任務(wù)

1.1 研究現(xiàn)狀

話題識別與跟蹤技術(shù)作為輿情分析的主要技術(shù)[2]，參與研究的技術(shù)人員越來越多，其研究范圍也從傳統(tǒng)的普通Web頁面，逐步擴展到微博、博客、新聞Web、Facebook、論壇等。由于媒體渠道不同，關(guān)于話題識別與跟蹤技術(shù)的研究方法也存在爭議。目前，國內(nèi)外都進行了大量的理論和實踐研究。例如，劉倩等對基于情感Ontology的資源分析，利用詞匯特征抽取的方式對文本的傾向性進行分析[3]；史仁仁等提出了周期分類的概念，利用Single-Pass聚類算法，完成對網(wǎng)絡(luò)輿情的分析與研究；周丹晨采用WordNet，利用上下文本信息同時構(gòu)造設(shè)計出小靈通定位系統(tǒng)(LSC),基于該系統(tǒng)的文本信息描述采用單向路徑的聚類算法用以解決對新出現(xiàn)事件的檢測問題。

1.2 研究任務(wù)

文中以網(wǎng)絡(luò)話題識別研究為目的，采用軟聚類算法，首先計算出距離函數(shù)dis(α,β)，并通過與半徑di的比較，在相容商空間粒度下，實現(xiàn)對文檔信息的反復(fù)分析、連續(xù)分解和不斷合成，以同步達到聚類重心點集合的形成；其次，利用基于隸屬度函數(shù)的容度決策理論，即函數(shù)μ(Xj,X)=|I(Xj)∩X|/I(Xj)，測量出邊界文本發(fā)生的可能性概率，從而確認(rèn)具有明確話題標(biāo)注的信息[4]。通過該方法，可以實現(xiàn)對話題的識別、話題容錯、精度確認(rèn)及話題的跟蹤研究，也可有效解決細粒度劃分和情感分類等知識共享問題。這些研究在后續(xù)文本趨勢分析中有重要的理論意義和廣闊的應(yīng)用前景。

1.3 話題識別與跟蹤技術(shù)概述

(1)概念。話題識別與跟蹤(TDT)，包括話題識別和跟蹤。該技術(shù)的出現(xiàn)源于網(wǎng)絡(luò)信息爆炸下衍生的新問題，目的是解決在線媒體信息流中對話題的識別和跟蹤問題[5]。(2)作用。該技術(shù)可以識別和跟蹤某一特定環(huán)境下發(fā)生的事情，更能拓展到相關(guān)外延事件，從而將話題識別與跟蹤的研究領(lǐng)域跨越到對突發(fā)事件甚至“未然態(tài)”信息的處理。與其相關(guān)的定義包括事件(Event)、活動(Activity)、話題(Topic)及報道。

(3)任務(wù)。話題識別與跟蹤主要完成：對新聞報道的切分，也就是將稿件劃分成獨立模塊；對于第一次出現(xiàn)新的報道的識別；Story Link Detection，即關(guān)聯(lián)性檢測，主要目的是檢測兩篇報道是否屬于同一話題；對話題的跟蹤，抽取某一特征集以進行匹配為主要任務(wù)[6]。

(4)評價。常用的評價形式有評估矩陣，以矩陣形式計算話題的查全率和召回率。

召回率公式為：R=a/(a+c)

其中，a是系統(tǒng)判定屬于話題；c是系統(tǒng)判定不屬于話題。

查全率公式為：F=a/(a+b)

其中，a是系統(tǒng)判定屬于話題；b是系統(tǒng)判定不屬于話題。

二者之比為調(diào)和平均值：p=2/(1/R+1/F)

1.4 基于Ontology的情感分類體系

基于Ontology的情感分類體系是通過詞匯語義[7-8]，判別其相互之間的相似程度，從而為文本的傾向性提供分析依據(jù)。情感Ontology中的詞匯量的來源有多種途徑，其中主要來源于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫，這些數(shù)據(jù)源是通過相似度計算為理論基礎(chǔ)。表達情感的詞匯通常只有正面和負(fù)面的詞匯。對于詞匯傾向性的計算，一般需要基于語義相似及情感深度[9]。語義相似度的計算公式為：

Sim=μHsim(Ti)+(1-μ)0dis(Ti)

其中，Hsim(Ti)是詞匯與情感Ontology的相似度計算；0dis(Ti)是詞匯在情感Ontology中的深度；μ為可調(diào)節(jié)參數(shù)，且有0≤μ≤1。

情感Ontology采用向量空間模型來表示文檔信息，通?？梢詫⑽臋n表示成：Di={(Ti1,wi1),(Ti2,wi2),…,(Tin,win)}，其中Tij(j=1,2,…,n)(Ti1,wi1)指的是文本中的詞匯，wij(j=1,2,…,n)指的是Tij所對應(yīng)的權(quán)重。在進行情感傾向分析時，一般分兩步完成：第一，過濾掉不相似的詞匯，需要利用相似度公式來完成；第二，對情感傾向性進行判斷和識別，該過程要通過分析模型中的權(quán)重進行判別。

2 相關(guān)技術(shù)及基本原理

2.1 相容商空間理論的粒度變換原理

解決問題的過程可以用三元組(a,b,c)來表示，其中a表示所研究對象的通用名稱，也稱為論域，函數(shù)b表示從a到c的一個映射，c屬于論域的結(jié)構(gòu)，反映a中各元素之間相互存在的關(guān)系。在對(a,b,c)的分析和求解過程中，主要是指對論域a及其相關(guān)結(jié)構(gòu)和屬性的分析以及研究計算。當(dāng)從不同的粒度進行分析和處理問題時[10]，將最細的粒度看作為a，然后以粗角度分析并以某種方式簡化它，對于特征性質(zhì)相近的作為等價處理。最后，整體作為一個元素構(gòu)成一個新的域，也是最大的粒度，稱之為[A],并將之前的(a,b,c)轉(zhuǎn)化成[A,B,C]。在簡化元組的過程中，仿照數(shù)學(xué)中商集的概念，把不同粒度世界的世界模型稱為相容商空間[11]。此時，用(a,b,c)對一個問題進行描述，并在其論域上引入等價關(guān)系T，對應(yīng)于T的商集[A]作為一個新的論域。在進行分析研究時，對待不同的問題就可以表述成不同的粒度世界，這樣就達到了簡化問題、解決問題的目的。相容商空間因其強大的表達能力[12]，既可以對多種函數(shù)進行定義，又可以對論域中的不同元素進行描述，從而分析出不同元素之間的關(guān)系以及結(jié)構(gòu)和運算等。

2.2 相容商和粒度計算的基本簡介

粒度計算是一種涵蓋所有關(guān)于粒度基本理論方法、相關(guān)技術(shù)及研究工具的新的概念和計算公式。其應(yīng)用領(lǐng)域主要是分析和處理無法確定和不完整的模糊信息[4]，屬于軟計算科學(xué)的一個分支。

相容商空間：假設(shè)(X,Y)屬于拓?fù)淇臻g，其中Y是X的拓?fù)洹＜僭O(shè)T是X上的等價關(guān)系，則可以計算X相應(yīng)的商集，稱為[X]。然后，假設(shè)在[X]的定義上，將T值誘導(dǎo)計算出來，稱為[T]。則([X],[Y])都是商集的拓?fù)淇臻g。

假設(shè)R是相容的，若x,y∈(X,Y)并且x

2.3 相容商空間粒度原理

2.3.1 不同相容商空間粒度的獲取

定義1：令[X]={x|Ix∈X}，其中[X]是與相容關(guān)系I相關(guān)的相容商空間。根據(jù)公式中的關(guān)系定義，可以計算出距離函數(shù)。假設(shè)a,b,c都是論域X中的三個向量，那么dis(a,b)就是一個距離函數(shù)關(guān)系。作為距離函數(shù)，dis(a,b)滿足以下特征：

(1)dis(a,b)≥0；

(2)dis(a,a)=0；

(3)dis(a,b)=dis(b,a)；

(4)dis(a,b)≤dis(a,c)+dis(b,c)。

根據(jù)上述條件可以得知，dis(a,b)≤d就是一個相容關(guān)系，其中也要滿足條件d≥0，也可將d稱之為函數(shù)dis(a,b)的半徑。

根據(jù)上述條件公式得出，相容關(guān)系I與距離函數(shù)dis(a,b)≤d之間就形成了一種一對一的對應(yīng)關(guān)系。

定義2：假設(shè)I1和I2∈I,那么對于任意x,y∈X,都有xI2y?xI1y，則稱相對I2，I1更細，表示為I1

根據(jù)定義2，獲得n層層次結(jié)構(gòu)對應(yīng)的n個相應(yīng)的相容關(guān)系的序關(guān)系：

I0

可以通過以上相容序關(guān)系及距離函數(shù)獲得n層層次結(jié)構(gòu)，其距離半徑有如下序關(guān)系：

d0>d1>…>dn>0

設(shè)Ii對應(yīng)的相容商集為[X]i(i=0,1,…,n)，則不同層次的粒度論域集有如下的相容序關(guān)系：

[X]0<[X]1<…<[X]n

根據(jù)不同級別層次的粒度論域集的相容序關(guān)系，可以得到不同相容商空間的粒度。

定義3：假設(shè)IS=(U,A)是一種信息系統(tǒng)，X,Y?A，則：

(1)若x→y，則dis(X)≥dis(Y)；

(2)若x?y，則dis(X)=dis(Y)。

由此可以得出，如若X,Y?A,則有y→x，從而得出A屬于子集，隨著屬性的增加，粒度不斷減小，則表明分辨率在不斷增加。

定義4：?x∈X，令[x]={y|(x,y)∈I}，稱為[x]的相容類。

2.3.2 相容商空間粒度下的軟聚類原理

(1)在所有數(shù)據(jù)中，選取最初始的T個樣本Y={X1,X2,…,Xt}表示樣本的重心點數(shù)據(jù)的所有集合，同時dn仍舊表示相容空間的距離半徑。

(2)通過計算dis(Xa,Xb),a∈(1,2,…,t),b∈(1,2,…,t)，就能夠得出dis(Xa,Xb)和d0之間存在的關(guān)系。

(3)通過dis(Xa,Xb)≤d0，就可以計算出原來所有樣本和重心之間的距離，還能夠與距離半徑進行比較。

(4)充分利用相容商空間粒度分析法，對通過軟聚類計算得到樣本重心點之間的距離調(diào)整進行反復(fù)分析比對[14]。在實際的計算解答中，也可以采用合并求解法對粒度之間的關(guān)系進行調(diào)整，還能夠?qū)崿F(xiàn)結(jié)構(gòu)層次的劃分。

(5)對于邊界距離dis(Xa,Xb)=da，則表示X值在兩個結(jié)構(gòu)中都同時存在，利用任何一個結(jié)構(gòu)公式都可以進行解答計算，通過不斷的反復(fù)解答計算，就可以得出軟聚類的結(jié)果。

通過不斷的分析和計算，就可以得出距離函數(shù)和相容關(guān)系之間一對一的對應(yīng)關(guān)系，也可以解決話題層次和不確定邊界存在的一些問題。

2.4 相容商空間粒度下的軟聚類設(shè)計

本節(jié)提供了話題識別和跟蹤的算法基礎(chǔ)。相容商空間粒度的確定是連續(xù)不斷地分析、比較和調(diào)整樣本重心點集的過程。在軟聚類設(shè)計時，通過合并和分解來調(diào)整粒度[15]，以實現(xiàn)層次結(jié)構(gòu)的明確劃分；利用相容隸屬函數(shù)確定邊界?；韭肪€：(1)選取初始k個樣本X={X1,X2,…,Xk}作為樣本的重心點集合，并以d0作為相容距離的半徑；(2)計算相容距離函數(shù)dis(Xi,Xj),i∈(1,2,…,n),j∈(1,2,…,n)，判斷dis(Xx,Xy)與d0的關(guān)系；(3)當(dāng)dis(Xi,Xj)

2.5 話題識別與跟蹤

(1)文檔向量空間降維。解析Web語料庫中的XML文檔集并將其表示為向量空間模型D={D1,D2,…,Dr}(Di為向量空間，i為第i篇文檔)。Di={(Ti1,wi1),(Ti2,wi2),…,(Tim,wim),…}，wij表示詞匯權(quán)重值，指的是文檔信息Di中第j個詞匯的權(quán)重。由于某些詞匯與話題關(guān)聯(lián)度不高或詞頻較低，影響話題分析的精度[16]，因此需對向量空間降維，抽取與已知話題關(guān)聯(lián)度高的詞匯和高頻詞匯，形成n維文檔向量空間集D={D1,D2,…,Dr}，其中Di={(Ti1,wi1),(Ti2,wi2),…,(Tim,wim),…}(n

(2)話題層次劃分與不確定話題邊界確定。采用軟聚類算法對目標(biāo)文檔M進行識別。經(jīng)過識別后會形成一個層次話題集，即TP={tp1,tp2,…,tps}。在聚類過程中，動態(tài)地形成向量集C={c1,c2,…,cs}，其被稱為話題重心點向量集。

(3)話題標(biāo)題解析。把重心點向量集反饋到預(yù)處理的XML文檔集，解析重心向量集得到標(biāo)題信息，作為話題標(biāo)題，形成帶有標(biāo)題、具有層次的話題集TP={(tp1,name1),(tp2,name2),…,(tps,names)}。根據(jù)話題tpi中的所有文檔向量集tpi={di1,di2,…,dic}(0

(4)新報道向量空間軟聚類與話題節(jié)點信息更新。根據(jù)層次話題集TP中的文檔向量集tpi={mi1,mi2,…,min}，對Web語料文檔集中跟話題節(jié)點相關(guān)的標(biāo)注信息進行修改更新。確定話題識別后，需要動態(tài)跟蹤，并在話題監(jiān)督下完成該過程。

對話題集TP={(tp1,name1),(tp2,name2),…,(tps,names)}和重心點向量集C={c1,c2,…,cs}，利用軟聚類算法對新報道向量空間V進行分類。

第一步，計算向量空間V與文檔重心點集距離函數(shù)dis(F,C)；第二步，根據(jù)以上距離函數(shù)的結(jié)果，與相關(guān)的距離半徑dr進行比較，準(zhǔn)確地得出V所屬的類別。如果獲得的距離函數(shù)結(jié)果大于距離半徑，則使用向量空間V為重心點，作為新話題加入新層次話題集：TP={(tp1,name1),(tp2,name2),…,(tps,names),(F,namef)}，同時，更新Web語料庫中文本文檔話題節(jié)點的標(biāo)注信息。

3 結(jié)束語

在相容商空間中，粒度計算可以基于原始的知識來變換和分析各種子集。在以不同層次粒度上的論域、結(jié)構(gòu)和屬性對待同一問題進行遞進求解時，就可以利用商空間中細粒度和粗粒度之間的保真性定理執(zhí)行空間層次結(jié)構(gòu)的反復(fù)推理和計算，最終得出結(jié)果，這種計算方式很大程度上降低和簡化了問題在求解過程中的難度。