宋尚文，盧 超，閻紅燦

（華北理工大學(xué)理學(xué)院，河北 唐山 063210）

0 引言

隨著深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的發(fā)展，自然語言處理問題的解決方式也逐漸向深度學(xué)習(xí)偏移[1]。情感分析是自然語言處理中常見的場(chǎng)景，比如說電商、餐飲、娛樂等等產(chǎn)品的使用用戶評(píng)價(jià)信息，對(duì)于指導(dǎo)產(chǎn)品更新迭代都具有關(guān)鍵性作用。

由于中英文語系的差異較大，英文的情感分析主要問題在于詞性標(biāo)注、詞匯粒度、句法結(jié)構(gòu)、詞匯之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系等；中文特點(diǎn)很明顯，在自然語言處理的過程中第一步是分詞，而英文天然情況下就是存在空格的，中文分詞就是一個(gè)很有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，除此之外，由于中華文化發(fā)展源遠(yuǎn)流長(zhǎng)，漢字之間的關(guān)聯(lián)性、省略內(nèi)容填充和內(nèi)容補(bǔ)足等方面來說都是難以進(jìn)行處理的。

因此國(guó)內(nèi)外在中文的情感極性分析相對(duì)于英文或者其它語言來說有更多對(duì)應(yīng)的深度學(xué)習(xí)方法。如今中文的自然語言處理領(lǐng)域已進(jìn)入了深度學(xué)習(xí)時(shí)代，大部分方法將詞作為底層特征，在此特征基礎(chǔ)上，完成了詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識(shí)別和語義角色標(biāo)注等多個(gè)任務(wù)，之后利用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成了句法分析、情感分析和句子表示等多個(gè)任務(wù)，這也為語言表示提供了新的思路。

從數(shù)據(jù)集角度分析，新聞?lì)惖臄?shù)據(jù)客觀性極強(qiáng)，較為樸素的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法有可能在處理其問題時(shí)保證一定的正確率的同時(shí)會(huì)具有更加突出的效率。本文選用DT（Decision Tree，決策樹）和SVM（support vector machine，支持向量機(jī)）兩大類分類器應(yīng)用于情感極性分析中進(jìn)行研究。

1 模型選擇

1.1 多分類的支持向量機(jī)

SVM起初是針對(duì)二分類問題提出的，但是實(shí)際應(yīng)用中多分類問題更加普遍。它的核函數(shù)的利用使它成為實(shí)質(zhì)上的非線性分類器，SVM基本思路是求解能夠正確劃分訓(xùn)練數(shù)據(jù)集并且?guī)缀伍g隔最大的分離超平面。非線性分類時(shí)相對(duì)應(yīng)的在高維空間使用 SVM 求解分類問題則需要更換核函數(shù)，其意義是利用核函數(shù)計(jì)算目標(biāo)函數(shù)而去代替最原始的內(nèi)積計(jì)算。

并且支持向量機(jī)[2]的優(yōu)點(diǎn)就是很適合小數(shù)量樣本數(shù)據(jù)，解決高維的問題，由于求解的是幾何間隔最大的分離超平面因此可解釋較強(qiáng)。

針對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)集，選擇SVM是一個(gè)合適的選擇。核函數(shù)不是 SVM 專屬的，但是它的優(yōu)化方向會(huì)涉及到各種場(chǎng)景，多分類，類別不平衡都可以通過改變核函數(shù)來適應(yīng)場(chǎng)景。為避免分類訓(xùn)練時(shí)間過長(zhǎng)與過度擬合和較大程度適應(yīng)高維空間的分類，引入兩類核函數(shù)：（1）linear核函數(shù)的特點(diǎn)是參數(shù)少速度快，對(duì)于一般的數(shù)據(jù)分類效果比較理想；（2）rbf核函數(shù)的特點(diǎn)就是將可數(shù)據(jù)映射至高維空間解決復(fù)雜且抽象的分類任務(wù)。本文采用rbf和linear兩種基礎(chǔ)核函數(shù)加入訓(xùn)練與對(duì)比分析。

1.2 決策樹分類

決策樹是一種邏輯簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，采用樹形結(jié)構(gòu)，需要監(jiān)督學(xué)習(xí)。在樣本集合中針對(duì)每個(gè)樣本都有一組屬性和一個(gè)分類結(jié)果，通過樣本的學(xué)習(xí)的得到一個(gè)決策樹，再對(duì)測(cè)試集數(shù)據(jù)給出正確的分類。決策樹由圖1所示三種元素構(gòu)成，根節(jié)點(diǎn)：包含樣本的全集；內(nèi)部節(jié)點(diǎn)：對(duì)應(yīng)特征屬性測(cè)試；葉節(jié)點(diǎn)：代表決策的結(jié)果 DT中有幾種典型的方法ID3、C4.5和CART（Classfication And Regression Tree，分類與回歸樹）等。CART的分類效果一般優(yōu)于其他決策樹，其是一個(gè)二叉樹，也是一個(gè)回歸樹，同時(shí)也是分類樹。相對(duì)與ID3和C4.5，CART的優(yōu)勢(shì)[3]在于在分類過程中只能將父節(jié)點(diǎn)分為兩個(gè)子節(jié)點(diǎn)，采用基尼指數(shù)決定是否進(jìn)行節(jié)點(diǎn)的分裂。與熵的概念類似，數(shù)據(jù)內(nèi)部的類別越繁雜基尼指數(shù)就會(huì)越大。作為回歸樹，CART對(duì)葉子節(jié)點(diǎn)內(nèi)部的數(shù)據(jù)進(jìn)行均值方差計(jì)算，以此來換取計(jì)算成本，過程中存在細(xì)小分割，但是其支持剪枝，可以有效地避免過度擬合的問題。

圖1 決策樹的樹形結(jié)構(gòu)Fig.1 The tree structure of the decision tree

結(jié)合上述的分析，本文實(shí)驗(yàn)中在選取 CART作為決策樹方法的分類器。

2 數(shù)據(jù)處理

2.1 數(shù)據(jù)文件處理及數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)集提供三個(gè)文件（訓(xùn)練集、訓(xùn)練集標(biāo)簽、測(cè)試集）為常規(guī)的數(shù)據(jù)科學(xué)競(jìng)賽提供的數(shù)據(jù)種類，本文則使用訓(xùn)練集與訓(xùn)練集標(biāo)簽來檢驗(yàn)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法的性能。首先需要對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的文本長(zhǎng)度分布，文本標(biāo)簽分布簡(jiǎn)要進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。

圖2所示發(fā)現(xiàn)新聞字段的長(zhǎng)度分布趨勢(shì)相對(duì)穩(wěn)定的分布在1～6 000位字符的范圍，呈現(xiàn)出正偏態(tài)分布，其中位數(shù)在分布于 3 000左右；圖3新聞標(biāo)簽的分布沒有體現(xiàn)出平均化，特別是0值（情感極性類別為正面情緒）所占整體數(shù)據(jù)的比例只有10.47%，顯然這屬于非均衡的數(shù)據(jù)集，在構(gòu)建模型的時(shí)候需要考慮到數(shù)據(jù)不均等[4]的因素。

圖2 新聞字?jǐn)?shù)統(tǒng)計(jì)圖Fig.2 News word count statistics

圖3 新聞標(biāo)簽統(tǒng)計(jì)Fig.3 New s label statistics

2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理及中文分詞

數(shù)據(jù)集中新聞文本資料大多來自互聯(lián)網(wǎng)，通過簡(jiǎn)要觀察數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)有以下三個(gè)問題：（1）訓(xùn)練集數(shù)據(jù)與標(biāo)簽的序號(hào)沒有正確的存在對(duì)等關(guān)系；（2）訓(xùn)練集文本數(shù)據(jù)分為標(biāo)題和內(nèi)容兩部分；（3）訓(xùn)練集數(shù)據(jù)中網(wǎng)絡(luò)新聞?dòng)猩倭烤W(wǎng)址信息、手機(jī)號(hào)碼、亂碼符號(hào)等干擾情感分析的噪聲信息。

考慮到訓(xùn)練集數(shù)據(jù)的問題做如下處理：（1）對(duì)數(shù)訓(xùn)練集的兩個(gè)文件進(jìn)行序號(hào)的離散化處理，之后再建立一一映射關(guān)系，刪除無映射關(guān)系的信息，保證訓(xùn)練集數(shù)據(jù)和標(biāo)簽劃分的正確性；（2）新聞文本標(biāo)題囊括了內(nèi)容里的主要部分類似于論文的摘要，因此這部分在處理時(shí)需要額外保留標(biāo)題的信息，以后續(xù)調(diào)整兩者拼接比例方式實(shí)現(xiàn)（3）為了優(yōu)化分類效果需要?jiǎng)h除其中的所有非中文符號(hào)（包含上述第二個(gè)問題中的噪聲信息與標(biāo)點(diǎn)符號(hào)），之后對(duì)相關(guān)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行拼合。利用正則表達(dá)式處理數(shù)據(jù)集的字符串得到完全由中文組成的訓(xùn)練集和測(cè)試集兩個(gè)列表數(shù)據(jù)。

正則化處理過程主要利用的是 Python的 re庫進(jìn)行操作，其處理函數(shù)如下：

英文的行文中單詞之間是以空格為分界符，不同于拉丁語系，中文只有字、句、段能通過明顯的分界符劃分界限，但是在詞的這一點(diǎn)沒有明顯意義上的分界符。中文分詞是中文文本處理的一個(gè)基本步驟，在中文自然語言處理時(shí)進(jìn)行的預(yù)處理通常是要先分詞[5]，分詞將直接影響詞性，句法樹等模塊的效果。

中文分詞技術(shù)已經(jīng)漸漸成熟，根據(jù)實(shí)現(xiàn)原理主要分為兩類，第一類為基于詞典的分詞算法，一般是按照一定的匹配算法依托一個(gè)建立好的充分大的詞典進(jìn)行詞語匹配；第二類是基于統(tǒng)計(jì)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，常見的分詞器都是使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法和詞典相結(jié)合，一方面能夠提高分詞準(zhǔn)確率，另一方面能夠改善領(lǐng)域適應(yīng)性。具有代表性的方法是jieba分詞[6]，內(nèi)部動(dòng)態(tài)規(guī)劃實(shí)現(xiàn)查找最大概率路徑，未記錄的詞語會(huì)采用基于漢字成詞能力的HMM模型，國(guó)內(nèi)外的高校與公司也開源了分詞代碼或者分詞調(diào)用接口，結(jié)合分詞過程中的代碼復(fù)雜性、實(shí)現(xiàn)的分詞程度、調(diào)用便捷程度和運(yùn)算時(shí)間復(fù)雜度最終選擇jieba分詞，分詞函數(shù)代碼：

如圖4中是數(shù)據(jù)集使用jieba分詞的分詞效果。

圖4 分詞效果Fig.4 Result of word segmenting

2.3 詞向量化與句向量化

自然語言處理的分析首先要解決詞向量的數(shù)字化表達(dá)問題，詞向量是通過一個(gè)高維向量去表達(dá)一個(gè)詞或字。在統(tǒng)計(jì)語言模型研究的背景下，Google公司在 2013年開放了一款用于訓(xùn)練詞向量的軟件（Word2vec）工具[7]。

Word2vec依賴 skip-grams或連續(xù)詞袋（CBOW）使用一個(gè)淺層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用一個(gè)只具有一個(gè)隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)詞嵌入，該模型在預(yù)測(cè)上下文的同時(shí)產(chǎn)生了一個(gè)副產(chǎn)品，即分詞在n維向量空間的表示。簡(jiǎn)單的理解方法是兩個(gè)詞語的相似程度可以由計(jì)算兩個(gè)高維詞向量的余弦得出，余弦函數(shù)在實(shí)數(shù)數(shù)域內(nèi)有上下限，因此可以由余弦的數(shù)值來區(qū)分兩詞語的相似度。

本文采用的句向量計(jì)算是無監(jiān)督學(xué)習(xí)的詞向量的詞袋模型。其中最樸素的方法是式（1）所示的預(yù)訓(xùn)練詞向量求平均的計(jì)算方法，其中SeqVec表示句向量，m表示為每個(gè)樣本中詞的個(gè)數(shù)，分子表達(dá)的是詞的詞向量。 好處是計(jì)算速度快，但是缺點(diǎn)忽略了句子的次序，在語句順序較敏感的中文文本處理問題中效果不佳。針對(duì)于新聞的文本信息分析，從其客觀確切、簡(jiǎn)練樸實(shí)的角度分析，最終認(rèn)為線性加權(quán)的方法計(jì)算句向量在本文數(shù)據(jù)集中是一種較為客觀的方式。

2.4 數(shù)據(jù)增強(qiáng)

數(shù)據(jù)增強(qiáng)（Data Aug mentation）是一種通過有限數(shù)據(jù)產(chǎn)生更多的等價(jià)數(shù)據(jù)來人工擴(kuò)展數(shù)據(jù)集的技術(shù)。計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中，數(shù)據(jù)增強(qiáng)的應(yīng)用更為廣泛，通過圖片的移動(dòng)翻轉(zhuǎn)裁剪等手段都可以滿足；相反在自然語言處理過程中，數(shù)據(jù)增強(qiáng)應(yīng)用更少，其使用在原數(shù)據(jù)集中進(jìn)行同義詞的更換，隨機(jī)插入刪除等等方法，本文此處將對(duì)句向量進(jìn)行增強(qiáng)，有效避免了二次處理中文語句數(shù)據(jù)集，不能保證是有利的但是這也同時(shí)意味著更大的機(jī)遇。

針對(duì)不均衡問題，一般有采樣和代價(jià)敏感學(xué)習(xí)兩種策略，采樣的話又分為 over-sampling和under-sampling。其中，smote算法算是 oversampling中比較常用的一種。由于訓(xùn)練集數(shù)據(jù)的標(biāo)簽不均衡，考慮到訓(xùn)練集與測(cè)試集的比例為1∶1。采用過采樣是一種比較合理的方法，通過增加分類中樣本較少的類別的采集數(shù)量來實(shí)現(xiàn)平衡。

SMOTE[8-9]的思想是合成新的少數(shù)類樣本合成策略是對(duì)每一個(gè)樣本a，從它最近鄰選一個(gè)樣本b，然后在a、b之間的連線上隨機(jī)選取一點(diǎn)作為新合成的少數(shù)類樣本。算法流程如下：

對(duì)于一個(gè)樣本xi使用K近鄰法[10]，定義距離為樣本之間的n維特征空間的歐氏距離，以定義方法計(jì)算求出距離xi到少數(shù)類樣本集的所有樣本的距離，得到其K近鄰；

根據(jù)樣本不平衡比例設(shè)置一個(gè)采樣比例以確定采樣倍率N，對(duì)于每一個(gè)少數(shù)類樣本x，從其k近鄰中隨機(jī)選擇若干個(gè)樣本，假設(shè)選擇的近鄰為xn；

對(duì)于每一個(gè)隨機(jī)選出的近鄰xn，分別與原樣本按照上述的公式構(gòu)建新的樣本，其中δ? ( 0,1)。

SMOTE 方法生成的樣本均分布在xi和x?i相連的直線上，經(jīng)過 SMOTE的數(shù)據(jù)過采樣補(bǔ)充形成了10 770×200的訓(xùn)練集句向量，上述描述代碼如下：

屆時(shí)得到的句向量為數(shù)據(jù)集的常規(guī)句向量，為了提升標(biāo)題在內(nèi)容中的比重需要進(jìn)行式（3）的操作，其中λ? ( 0,1)，生成句向量的過程比較耗時(shí)并且某些標(biāo)題的長(zhǎng)度可能過短，所以不適合進(jìn)行標(biāo)題與內(nèi)容句向量的分別計(jì)算疊加。同等意義，本文將隨機(jī)變量設(shè)置使得為整數(shù)，之后在進(jìn)行詞向量處理時(shí)將標(biāo)題詞向量疊加同等倍數(shù)最后合并計(jì)算新的句向量即為所要求出的向量結(jié)果。

2.5 評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇

準(zhǔn)確率（Accuracy），精確率（Precision）和召回率（Recall）是信息檢索，人工智能，和搜索引擎的設(shè)計(jì)中很重要的幾個(gè)概念和指標(biāo)。

其中β是參數(shù)，P是精確率，R是召回率，當(dāng)參數(shù)β=1時(shí)，理論上解釋為精準(zhǔn)率與召回率同等重要，這也是數(shù)據(jù)科學(xué)比賽中最常見的排名評(píng)價(jià)指標(biāo)?？紤]到本文結(jié)果應(yīng)與網(wǎng)絡(luò)上結(jié)果作比較，所以選擇 F1-score作為模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)。

3 兩種分類器的應(yīng)用研究結(jié)論

3.1 運(yùn)行及驗(yàn)證模型

將原始詞向量訓(xùn)練集做如下處理：（1）詞向量以標(biāo)題和內(nèi)容做劃分疊加詞向量并將標(biāo)題的特征放大形成最終的句向量；（2）用 SMOTE方法處理句向量數(shù)據(jù)集使得訓(xùn)練集標(biāo)簽達(dá)到相對(duì)均衡；（3）將最終形成的訓(xùn)練集抽取20%作為測(cè)試集以評(píng)估本文使用的方法的性能；（4）使用最原始的詞向量生成方式和特征放大經(jīng)過過采樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行三種方法的訓(xùn)練。

本文訓(xùn)練所使用的計(jì)算機(jī)環(huán)境為：

操作系統(tǒng)：win10 x64

處理器：Intel(R) Core(TM) i5-8250U CPU @1.60 GHz 1.80 GHz

RAM：12 GB

語言環(huán)境：gcc version 8.2.0；python 3.7.5

采用F1值作為模型評(píng)價(jià)指標(biāo)。由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)量較少得分評(píng)估不穩(wěn)定，結(jié)合程序時(shí)間復(fù)雜度接近O(n2)，所以采取運(yùn)行20次取均值的方法，得到的多組訓(xùn)練結(jié)果如圖5所示。

圖5 不同訓(xùn)練集與模型的多組學(xué)習(xí)效果Fig.5 Learning effects of different training sets and models in multiple groups

3.2 結(jié)果分析

由運(yùn)行結(jié)果的圖像初步分析得出原始 CART和原始 rbfSVM的效果普遍偏低，過采樣數(shù)據(jù)集的測(cè)試準(zhǔn)確度水平較為均衡，因此得出結(jié)論：使用 SMOTE和特征放大的方式可以有效的處理數(shù)據(jù)不均衡問題并且較不使用其方法的同等試驗(yàn)下能得到較好的結(jié)果。

運(yùn)行20次之后縱向分析，刪除數(shù)據(jù)最大最小值后取均值得表1數(shù)據(jù)屬性，過采樣句向量數(shù)據(jù)的效果均好于同等狀態(tài)下原始不均衡數(shù)據(jù)的效果，再次說明數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法可能適用于在實(shí)驗(yàn)中期處理具有一定數(shù)學(xué)關(guān)系的數(shù)據(jù)；支持向量機(jī)方法的處理結(jié)果優(yōu)于決策樹方法，并且線性核函數(shù)的支持向量機(jī)效果相對(duì)明顯，結(jié)合數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)復(fù)雜度分析，驗(yàn)證了線性核函數(shù)適用于小型數(shù)據(jù)集、高維特征的多分類問題。

表1 模型訓(xùn)練得分情況Tab.1 M odel training scores

過采樣數(shù)據(jù)條件下采用線性核函數(shù)的支持向量機(jī)在數(shù)據(jù)分析中獲得評(píng)分的均值最高，評(píng)分達(dá)到 0.74577，且方差為 7 .84× 1 0-5，表示該方法的運(yùn)行結(jié)果相對(duì)較平穩(wěn)。方差角度分析本次實(shí)驗(yàn)：六類實(shí)驗(yàn)的方差都比較低，實(shí)驗(yàn)結(jié)果都比較穩(wěn)定，可信度較高。

4 結(jié)論

由實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果與網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)比賽結(jié)果對(duì)比可知，利用上述挑選出的最優(yōu)方法針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)新聞情緒極性分析效果較遜色于近幾年新產(chǎn)生的中文文本處理方法[11]，尤其是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)展的幾大類方法重新定義了這類問題。但是從時(shí)間效率講目前來說傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法占用的計(jì)算時(shí)間損耗和精力要遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，從框架的使用難度、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理角度來看，深度學(xué)習(xí)的復(fù)雜程度較高，在未來的機(jī)器學(xué)習(xí)中，深度學(xué)習(xí)會(huì)占據(jù)絕大部分領(lǐng)域。但是在小型且特征明顯的數(shù)據(jù)處理時(shí)，采取本文使用的線性核函數(shù)的支持向量機(jī)方法也會(huì)得到準(zhǔn)確率與深度學(xué)習(xí)方法相當(dāng)?shù)慕Y(jié)果。

利用新穎的自然語言處理文字處理方法結(jié)合傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘中常用的分類訓(xùn)練方法可以基本解決語義較清晰的中文文本情緒分類任務(wù)，但是在很多方面還有進(jìn)步空間比方說：數(shù)據(jù)維度處理過大而采用了普通的計(jì)算方式，運(yùn)算效率相對(duì)較低；詞向量到句向量的處理過于樸素在一定程度上可能丟失了有價(jià)值的信息從而影響了準(zhǔn)確率等等。