李昌兵，段祺俊，紀(jì)聰輝，張婷婷

（重慶郵電大學(xué) a.經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院；b.計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，重慶 400065）

隨著社交網(wǎng)絡(luò)以及電子商務(wù)的興起，產(chǎn)生了海量的短文本數(shù)據(jù)。這些短文本直接反映出人們對不同事件的情感和看法，對短文本信息的挖掘和對短文本的分類成為了熱點(diǎn)話題。對短文本的分類研究是自然語言處理的一個(gè)重要分支，在搜索引擎、自動(dòng)問答、輿情分析和情感分析等方面有重要意義［1］。

由于短文本內(nèi)容短小、口語化嚴(yán)重且噪聲大的問題，導(dǎo)致在情感分類的過程中特征極性不顯著［2］，對短文本內(nèi)容精準(zhǔn)分類的關(guān)鍵是對短文本重要內(nèi)容的提取。一般通過引入外部語料庫和文本自身的內(nèi)容特征等方式實(shí)現(xiàn)。通過外部語料庫拓展方法的有效性嚴(yán)重依賴于語料庫的質(zhì)量，計(jì)算緩慢、效率低下［3］。而基于短文本自身內(nèi)容特征的方式是充分挖掘文本語義、詞頻等關(guān)鍵信息來獲取文本的重要特征，對文本特征提取有較高要求。

本文提出了一種融合卡方統(tǒng)計(jì)和TF-IWF算法的特征提取和短文本分類方法，旨在解決TFIDF算法計(jì)算特征值權(quán)重范圍小的問題，提升短文本分類的準(zhǔn)確率。

1 研究現(xiàn)狀

相比較于長文本，短文本的內(nèi)容稀疏、信息單元難以準(zhǔn)確采集，將傳統(tǒng)的文本分類方法如支持向量機(jī)、樸素貝葉斯分類等直接應(yīng)用于短文本分類難以取得好的效果［4-5］。針對此問題，研究者提出了一系列對短文本進(jìn)行特征提取的辦法，由此達(dá)到提升短文本分類精準(zhǔn)率的目的。一部分研究者通過引入外部語料庫來彌補(bǔ)短文本語料集信息密度低的缺點(diǎn)，另一部分研究者通過創(chuàng)造、改進(jìn)提取短文本關(guān)鍵信息的方法使提取的短文本特征更具代表性。

1.1 引入外部語料庫實(shí)現(xiàn)特征拓展

外部語料庫通常指維基百科、知網(wǎng)等含有大量文本內(nèi)容及語言材料的知識庫，這些外部語料庫可以給予短文本集信息補(bǔ)充，從而增加信息量。范云杰等［6］結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)知識和類別信息，通過外部知識庫維基百科來建立語義集合。Hu Xia等［7］把短文本特征種子詞融入建立的層次結(jié)構(gòu)模型，再借助外部語料庫來拓展獲取基于種子詞特征的語義信息。丁連紅等［8］通過知識圖譜計(jì)算推理短文本拓展信息，并將其運(yùn)用于短文本特征。王盛等［9］通過外部數(shù)據(jù)庫計(jì)算短文本中詞語的上下位關(guān)系，再把這種關(guān)系利用于待測文本的特征，由此提升分類效果?；谕獠空Z料庫的短文本內(nèi)容拓展方法非常依賴外部語料庫的質(zhì)量。對于一些涉及專業(yè)領(lǐng)域、用詞前衛(wèi)的文本內(nèi)容難以起到好的作用，由此考慮借助短文本自身的特征挖掘方法。

1.2 基于短文本自身的特征挖掘方法

在不借用外部語料庫的前提下，分析短文本內(nèi)容、挖掘短文本潛在的語義關(guān)系來構(gòu)建基于文本的特征集，如何精確的構(gòu)建這種特征集合是目前研究的熱點(diǎn)。張群等［10］基于Word2Vec訓(xùn)練詞向量從粒度層面對短文本進(jìn)行建模，再訓(xùn)練LDA主題模型完成特征提取的過程。郭東亮等［11］使用Word2vec的Skip-gram模型獲得短文特征，接著送入CNNs中進(jìn)一步提取高層次特征，最后通過K-max池化操作后放入Softmax分類器得出分類模型。于政［12］綜合現(xiàn)有詞向量模型，提出了基于編碼isA關(guān)系的詞向量模型，再將其推廣到長文本領(lǐng)域，構(gòu)建了短文本集長文本的語義向量表示法。TF-IDF算法［13］計(jì)算訓(xùn)練文本詞語的權(quán)重，將權(quán)重最大的若干詞語作為特征詞，再通過其權(quán)重構(gòu)建短文本特征組。TF-IDF的優(yōu)點(diǎn)是算法簡單易實(shí)施，但是存在特征詞提取不準(zhǔn)確、特征詞權(quán)重方差較小，導(dǎo)致文本之間區(qū)分度低、分類效果不佳的問題。因此，本文對原有算法進(jìn)行改進(jìn)，提出融合卡方統(tǒng)計(jì)和TF-IWF算法的特征提取和短文本分類方法來解決上述問題。TF-IWF算法在計(jì)算文本詞條權(quán)重時(shí)更加注重特征詞之間的數(shù)量差異引起的特征詞權(quán)重的差異。

2 短文本分類模型

2.1 卡方統(tǒng)計(jì)方法

卡方統(tǒng)計(jì)方法（CHI Square，CHI）通常是計(jì)算數(shù)據(jù)的分布和假設(shè)分布之間的差異，在此用作衡量某個(gè)詞條和其所在類別之間的關(guān)聯(lián)程度。如果卡方值越大，詞條與類別的關(guān)聯(lián)程度越大，詞條體現(xiàn)類別的能力越強(qiáng)；卡方值越小，則二者關(guān)聯(lián)程度越小，詞條體現(xiàn)類別的能力越?。?4］。特征詞與類別關(guān)系如表1所示。

表1 特征詞與類別關(guān)系

基于特征詞t的計(jì)算方法如式（1）～（4）所示：

根據(jù)卡方檢測公式計(jì)算特征詞t與類別的關(guān)聯(lián)度如式（5）所示：

同理求出D12、D21、D22，代入并求解特征詞t和ci的χ2值如式（6）所示：

由式（6）可知，詞語t與類別ci具有較低相關(guān)性時(shí)，χ2值越接近0。特征詞t與ci類別具有較強(qiáng)相關(guān)性時(shí)，χ2值越大。

卡方統(tǒng)計(jì)方選取特征詞步驟：

①在ci類 別 中 列 出 所 有 詞 語ti，1、ti，2、ti，3、…、ti，j。

②計(jì)算每個(gè)詞語tk與類別ci的Ai，k、Bi，k、Ci，k、Di，k。

③計(jì)算詞語tk和類別ci的χ2（tk，ci）值。

④取χ2值最大的m個(gè)詞語作為特征詞。

2.2 TF-IWF算法

2.2.1 TF-IDF算法

TF-IDF（term frequency-inverse document frequency）是用來衡量一個(gè)詞條能體現(xiàn)其所在文本多大的程度的算法。

詞頻（term frequency，TF）是衡量某個(gè)詞ti在文檔dj中出現(xiàn)的頻繁與否指標(biāo)，出現(xiàn)的越頻繁則詞頻值越高，如式（7）所示：

式中：ni，j表示此ti在文檔dj中出現(xiàn)的次數(shù)；表示文檔dj中所有k個(gè)詞條出現(xiàn)的總數(shù)。

逆文檔頻率（inverse document frequency，IDF）是指包含詞ti的文檔數(shù)占文檔總數(shù)D的比重的對數(shù)。IDF的作用是避免高頻但對文檔作用小的詞匯獲得較高的權(quán)重。如式（8）所示：

TF-IDF值由tfij值和IDFi值相乘得到，用si，j表示，其計(jì)算公式為

2.2.2 改進(jìn)的TF-IDF算法——TF-IWF介紹

逆文檔頻率（inverse document frequency，IDF）只關(guān)注了文檔個(gè)數(shù)之間的差異，忽視了詞條在不同文檔中數(shù)量的差異導(dǎo)致的詞條逆文檔頻率權(quán)重的差異。

TF-IWF（term frequency-inverse word frequency）是用來評估一個(gè)詞能體現(xiàn)出所在語料多大程度的算法。

詞頻（term frequency，TF）是衡量某個(gè)詞ti在文檔dj中出現(xiàn)的頻繁與否指標(biāo)，出現(xiàn)的越頻繁則詞頻值越高，如式（10）所示：

式中：ni，j表示詞條ti在文檔dj中出現(xiàn)的次數(shù)；表示文本dj中所有詞條出現(xiàn)的總次數(shù)。

逆特征頻率（inverse word frequency，IWF）是指詞的總數(shù)占總文檔數(shù)D的比重的倒數(shù)。IWF的作用是避免高頻但對文檔作用小的詞匯獲得較高的權(quán)重。如式（11）所示：

TF-IWF值由tfij值和IWFi值相乘得到，用wi，j表示，如式（12）所示：

TF-IWF用來過濾常見的詞條，給更能體現(xiàn)語料的詞條賦予更大的權(quán)重。如果一個(gè)文本內(nèi)部的高頻詞條在文本集合中呈現(xiàn)低頻狀態(tài)，則該詞條的TF-IWF值有高的權(quán)重值。

2.3 短文本分類流程

本文特征提取和短文本分類的流程如圖1所示。

圖1 融合卡方統(tǒng)計(jì)和TF-IWF算法的特征提取和短文本分類流程

首先進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，對待訓(xùn)練文本進(jìn)行預(yù)處理，包括分詞、去停用詞等。接著提取特征，計(jì)算所有出現(xiàn)在文本中的詞條和其所在類別的卡方值，根據(jù)卡方值的大小按順序排列各類中的詞條。下一步是計(jì)算特征詞的權(quán)重，按照上文描述的TFIWF算法分類計(jì)算已經(jīng)提取的特征詞條的權(quán)重。最后進(jìn)入分類器分類，與其他分類系統(tǒng)相比，SVM是一類根據(jù)監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)二分類的線性分類器［15-17］，故選擇SVM分類器作為分類模型。由短文本特征向量及其類別的標(biāo)簽訓(xùn)練SVM分類器。測試過程中對待測文本進(jìn)行特征提取，再通過訓(xùn)練完畢的分類器預(yù)測待測試文本的所屬類別。

3 實(shí)驗(yàn)

3.1 數(shù)據(jù)平臺(tái)及數(shù)據(jù)集

1）實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

硬件平臺(tái)基于Windows 7操作系統(tǒng)，內(nèi)存為8 GB。算法部分均使用Python3.6語言進(jìn)行編寫，使用的Python模塊包括自然語言處理庫：Gensim 3.6.0；機(jī)器學(xué)習(xí)庫：Sklearn 0.20.2；數(shù)學(xué)計(jì)算庫：Numpy 1.15.4；進(jìn)度處理庫tqdm4.43.0。

2）實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集

收集了飛豬網(wǎng)上的酒店評論數(shù)據(jù)共10 000條，其中好評7 000條，差評3 000條。各類別80%的文本用于訓(xùn)練，20%的數(shù)據(jù)用于測試。訓(xùn)練集與測試集中的數(shù)據(jù)相互獨(dú)立且不存在重復(fù)文本。所有數(shù)據(jù)經(jīng)過預(yù)處理：去除英文文本、去表情符號、去重、去停用詞等，并用結(jié)巴分詞對數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞處理。實(shí)驗(yàn)所使用數(shù)據(jù)集如表2所示。

表2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集

3.2 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置

1）基于卡方統(tǒng)計(jì)的特征選擇模型參數(shù)設(shè)置

通過Python模擬不同的由卡方統(tǒng)計(jì)所得到特征數(shù)與文本分類效果的關(guān)系如圖2所示，因此選擇準(zhǔn)確率收斂于最大值時(shí)的特征數(shù)400作為卡方統(tǒng)計(jì)得到的特征個(gè)數(shù)。

2）SVM文本分類器參數(shù)設(shè)置

SVM分類器參數(shù)設(shè)置如表3所示。

圖2 特征數(shù)與測試集準(zhǔn)確率的關(guān)系曲線

表3 SVM分類器參數(shù)

3.3 實(shí)驗(yàn)評估

準(zhǔn)確率（precision）、召回率（recall）、和F1評分3項(xiàng)評價(jià)指標(biāo)是分類實(shí)驗(yàn)中常用的指標(biāo)。其中TP表示屬于正類、預(yù)測也為正類的樣本數(shù)量；FN表示屬于正類、預(yù)測為反類的樣本數(shù)量；FP表示屬于反類、預(yù)測為正類的樣本數(shù)量；TN表示屬于反類、預(yù)測也為反類的樣本數(shù)量。

準(zhǔn)確率是指分類結(jié)果中被分類正確的樣本數(shù)量占所有分類樣本數(shù)的比例，如式（13）所示。

召回率是指分類結(jié)果中被正確分類的樣本數(shù)量與該類的實(shí)際文本數(shù)的比例，如式（14）所示。

F1評分是融合準(zhǔn)確率和召回率的一種綜合性的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，如式（15）所示。

3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

3.4.1 基于特征選擇的有效性驗(yàn)證

為驗(yàn)證基于卡方統(tǒng)計(jì)的特征選擇的有效性，共設(shè)置2組實(shí)驗(yàn)：第一組實(shí)驗(yàn)使用融合卡方統(tǒng)計(jì)和TF-IDF特征提取的短文本分類方法，第二組基于TF-IDF特征提取的短文本分類方法，2組實(shí)驗(yàn)均使用SVM模型進(jìn)行分類，結(jié)果如表4所示。

表4 基于特征選擇的對比驗(yàn)證

融合卡方統(tǒng)計(jì)與TF-IDF的特征提取算法與基于TF-IDF的特征提取算法相比，實(shí)驗(yàn)各項(xiàng)指標(biāo)明顯提升。說明卡方統(tǒng)計(jì)提取特征詞更加精準(zhǔn)，卡方特征選擇相比于TF-IDF進(jìn)行特征選擇是一種更好的特征選擇方法。

3.4.2 基于特征提取的有效性驗(yàn)證

為驗(yàn)證融合卡方統(tǒng)計(jì)和TF-IWF算法的特征提取的有效性，共進(jìn)行3組實(shí)驗(yàn)：第1組實(shí)驗(yàn)使用Word2vec方法進(jìn)行特征提取；第2組實(shí)驗(yàn)使用融合卡方統(tǒng)計(jì)和TF-IDF算法的特征提取與短文本分類方法；第3組實(shí)驗(yàn)使用融合卡方統(tǒng)計(jì)和TFIWF算法的特征提取及短文本分類方法。3組實(shí)驗(yàn)均使用SVM分類器模型進(jìn)行分類，結(jié)果如表5所示。

表5 基于特征提取的對比驗(yàn)證

實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，與基于未進(jìn)行任何改進(jìn)的TFIDF模型的文本分類方法相比，融合卡方統(tǒng)計(jì)和TF-IWF模型在正向文本的召回率上下降0.6%；其他分類指標(biāo)：平均準(zhǔn)確率提升2.8%、平均召回率提升4.5%、平均F1值提升3.7%；融合卡方統(tǒng)計(jì)和TF-IWF模型相比于Word2vector模型在各類分類指標(biāo)下均有提升。說明融合卡方統(tǒng)計(jì)和TFIWF的模型在短文本特征的選擇上更具有代表性，特征權(quán)重的計(jì)算更接近真實(shí)比重，提高了提取文本關(guān)鍵特征的能力。

3.4.3 基于TF-IWF算法的特征提取與短文本分類方法與其他分類方法對比

為對融合卡方統(tǒng)計(jì)和TF-IWF算法的特征提取與短文本分類方法的分類效果做出綜合判斷，將該方法與其他文本分類方法進(jìn)行對比。向量空間模型（vector space model，VSM）作為傳統(tǒng)的文本向量表征方法把文本內(nèi)容簡化為向量運(yùn)算；支持向量機(jī)（support vector machine，SVM）是經(jīng)典的按監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式對數(shù)據(jù)進(jìn)行二項(xiàng)分類的分類器；而K近鄰分類算法（K-nearest neighbor，KNN）［18］作為經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法具有操作簡單、可解釋性強(qiáng)的特性。因此，使用SVM分類器對VSM模型［19］所表征的文本向量進(jìn)行分類，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表6所示。

表6 基于分類方法的有效性驗(yàn)證

由表6可知，融合卡方統(tǒng)計(jì)和TF-IWF算法的特征提取與短文本分類方法相對于基于VSM模型的短文本分類方法在分類各項(xiàng)傳統(tǒng)指標(biāo)上均有較大程度的提升。

4 結(jié)論

針對文本分類中傳統(tǒng)的特征提取算法得到特征表征的能力不強(qiáng)的問題，提出了融合卡方統(tǒng)計(jì)和TF-IWF的特征提取算法，該算法在一定程度上解決了TF-IDF權(quán)值分布集中導(dǎo)致文本區(qū)分度低的問題，并構(gòu)建了融合卡方統(tǒng)計(jì)和TF-IWF算法的短文本分類模型，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該模型文本特征提取的能力有所增強(qiáng)，分類準(zhǔn)確率得到提升。