康 宸 鄭山紅 李萬龍

(長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué) 吉林 長(zhǎng)春 130012)

0 引 言

文本分類是基于文本中的詞項(xiàng)等一些內(nèi)置屬性，能夠成功地將每個(gè)文檔分類到預(yù)先定義好的類別中。在自然語言處理文本挖掘領(lǐng)域，文本分類是一項(xiàng)重要的研究?jī)?nèi)容，被廣泛應(yīng)用于Web搜索、日志分析、信息過濾和情感分析等領(lǐng)域[1]。隨著互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的發(fā)展，短文本數(shù)據(jù)的規(guī)模迅速增長(zhǎng)，對(duì)短文本進(jìn)行高效準(zhǔn)確的分類顯得非常重要。與長(zhǎng)文本分類不同，由于文本主題特征稀疏，短文本中有利于文本分類的主題特征不夠充分，因此導(dǎo)致傳統(tǒng)的文本分類模型處理短文本的分類效果不佳。

文本分類的相關(guān)工作可以追溯到20世紀(jì)50年代。文本分類包含以下六個(gè)主要步驟：準(zhǔn)備訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)、文本規(guī)范化處理、特征抽取、模型訓(xùn)練、模型預(yù)測(cè)與評(píng)估、應(yīng)用部署，其中特征抽取以及模型訓(xùn)練尤為重要。傳統(tǒng)的特征抽取方法有通過計(jì)算特征權(quán)重選定閾值過濾特征的統(tǒng)計(jì)方式，如互信息(MI)[2]、χ2統(tǒng)計(jì)量(CHI)[2]和期望交叉熵[2]等。由于這些方法都是基于統(tǒng)計(jì)的方式進(jìn)行特征抽取，不僅需要繁瑣的特征工程，而且對(duì)于字符數(shù)比較少的短文本特征抽取不夠充分，最終的分類效果往往很差。隨著統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，特征抽取可以不依靠繁瑣的特征工程，而是由模型自己訓(xùn)練得到，但是需要額外的表示文本。常見的文本表示包括詞袋模型和向量空間模型(VSM)，這些文本表示方式在長(zhǎng)文本分類中有很好的效果，但是對(duì)于短文本，這些文本表示導(dǎo)致維度高且系數(shù)，模型訓(xùn)練過程參數(shù)眾多且有效特征稀疏，訓(xùn)練模型很容易發(fā)生過擬合，如基于SVM的統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)文本分類算法[3-4]。隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，文本分類不再需要繁瑣的特征抽取工作，而是由深度學(xué)習(xí)模型參數(shù)擬合訓(xùn)練進(jìn)行抽取，利用LSTM及一維卷積等網(wǎng)絡(luò)模型架構(gòu)自動(dòng)抽取文本分類的主題特征。LSTM網(wǎng)絡(luò)擅長(zhǎng)處理全部序列信息特征，將整個(gè)序列數(shù)據(jù)看成一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，序列中的詞項(xiàng)信息狀態(tài)進(jìn)行保留傳遞，但是在處理短文本分類中，LSTM網(wǎng)絡(luò)處理的文本序列稀疏，并且對(duì)于文本分類任務(wù)，n-gram特征可能對(duì)文本分類任務(wù)更為有效。因此Kim等[5]提出了一維卷積，不同于LSTM提取文本全部序列信息，一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)filter來學(xué)習(xí)局部序列信息，因此在對(duì)n-gram特征敏感的分類任務(wù)上表現(xiàn)尤為突出。但是使用一維卷積對(duì)短文本進(jìn)行特征抽取過程中，短文本字符限制導(dǎo)致提取出來的n-gram語法主題特征不足，導(dǎo)致一維卷積處理短文本時(shí)主題特征挖掘不夠充分。

本文將預(yù)訓(xùn)練好的LDA的主題詞項(xiàng)分布拼接成單通道的文本特征表示，然后應(yīng)用二維卷積進(jìn)行特征的抽取統(tǒng)計(jì)參數(shù)，根據(jù)統(tǒng)計(jì)參數(shù)生成文本主題的潛在空間，構(gòu)建文本分類模型僅需要將文本映射到主題潛在空間中，由映射后的主題特征作為文本分類的輸入，類別標(biāo)簽作為輸出，構(gòu)造全連接層的分類器。不僅彌補(bǔ)了短文本分類主題特征不夠充分，同時(shí)也利用了二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層次化結(jié)構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)。

1 預(yù)訓(xùn)練LDA主題模型

主題模型是對(duì)文字中隱含主題的一種建模方法。主題可以看成是詞項(xiàng)的概率分布，主題模型通過詞項(xiàng)在文檔級(jí)的共現(xiàn)信息抽取語義相關(guān)的主題集合，并能夠?qū)⒃~項(xiàng)空間中的文檔映射到主題空間，得到文檔在低維空間中的表達(dá)[6]。Blei等[7]提出了基于貝葉斯思想的LDA主題模型，主題分布及主題詞項(xiàng)分布是由兩個(gè)先驗(yàn)Dirichlet分布生成，然后不斷迭代求解出最終的主題分布和主題詞項(xiàng)分布。

本文采用Gibbs采樣的方式迭代求解LDA主題模型的參數(shù)，在求解過程中每次都對(duì)聯(lián)合分布中的某一個(gè)分量進(jìn)行采樣，其他的分量保持不變，最終將所有分量都計(jì)算一次。推導(dǎo)后的Gibbs采樣求解LDA主題模型迭代公式如下：

(1)

2 模型設(shè)計(jì)

由于深度學(xué)習(xí)能夠通過參數(shù)擬合學(xué)習(xí)出有益于文本分類的主題特征，并通過分類器進(jìn)行分類，而抽取有益于文本分類主題特征關(guān)系到最終分類效果的好壞。因此，本文利用具有標(biāo)簽指導(dǎo)的條件變分自編碼網(wǎng)絡(luò)生成文本主題的潛在空間，進(jìn)而通過預(yù)訓(xùn)練的方式將待分類的文本映射到文本主題潛在空間中得到主題特征，使用得到的特征進(jìn)行文本分類。基于條件變分自編碼網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行文本分類分為兩個(gè)步驟：(1) 預(yù)訓(xùn)練文本主題的潛在空間模型。通過構(gòu)建條件變分自編碼生成文本主題的潛在空間。(2) 訓(xùn)練文本分類模型。利用預(yù)訓(xùn)練的文本主題潛在空間映射文本得到主題特征進(jìn)行短文本分類。

2.1 預(yù)訓(xùn)練文本主題潛在空間模型

變分自編碼網(wǎng)絡(luò)最流行的應(yīng)用是創(chuàng)造性地從圖像的潛在空間中采樣，并創(chuàng)建全新圖像以及編輯現(xiàn)有的圖像。通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)變分自編碼能夠?qū)W習(xí)到連續(xù)且具有良好結(jié)構(gòu)的圖像潛在空間，而這種空間同樣適用于文本數(shù)據(jù)。同時(shí)為了更好地重構(gòu)原始特征，將文本的類別標(biāo)簽加入變分自編碼網(wǎng)絡(luò)作為條件指導(dǎo)重構(gòu)文本主題特征。預(yù)訓(xùn)練文本主題潛在空間模型分為Encoder與Decoder兩個(gè)部分，Encoder部分如圖1所示，Decoder部分如圖2所示。

圖1 Encoder

圖2 Decoder

2.1.1文本主題特征圖

不論是傳統(tǒng)的文本分類模型還是應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)模型，都需要將文本字符表示成計(jì)算機(jī)能夠識(shí)別的數(shù)值，這個(gè)過程被稱為文本向量化。常見的文本向量化方式有one-hot編碼及詞嵌入。其中one-hot編碼是將每個(gè)單詞與一位唯一的整數(shù)索引相關(guān)聯(lián)，然后將這個(gè)整數(shù)索引i轉(zhuǎn)換為長(zhǎng)度為N的二進(jìn)制向量(N是給定詞匯表大小)，其中只有第i位置的元素是1，其余的所有元素都是0。這種方式將文本中詞項(xiàng)看成獨(dú)立元素，忽略了文本中詞項(xiàng)與詞項(xiàng)之間的關(guān)系，并且由于N通常很大，導(dǎo)致文本向量化后的維度稀疏，模型很容易過擬合。詞嵌入方式是根據(jù)詞項(xiàng)共現(xiàn)將文本中的詞項(xiàng)表示為相對(duì)低維的密集型向量，向量中包含詞的語義信息，常見的詞嵌入方式有Word2vec和GloVe等[8]。但是對(duì)于文本分類任務(wù)來說，詞項(xiàng)主題信息比詞項(xiàng)語義信息更有利。對(duì)于短文本而言，如何充分挖掘詞項(xiàng)的主題信息至關(guān)重要，本文將LDA預(yù)訓(xùn)練的主題詞項(xiàng)分布作為短文本分類的特征，采用拼接的方式，將短文本中每個(gè)詞項(xiàng)拼接成文本主題特征圖，然后經(jīng)過二維卷積對(duì)拼接后的文本主題特征圖進(jìn)行特征提取。文本主題特征如圖3所示。

圖3 文本主題特征

將短文本表示為拼接的主題詞項(xiàng)向量特征圖，之后可以通過二維卷積來進(jìn)行特征提取。對(duì)于短文本分類任務(wù)而言，將短文本拼接成單通道的特征圖，是將短文本特征類比于圖像特征，當(dāng)然文本具有不同于圖像的特點(diǎn)，但是對(duì)于文本分類任務(wù)來說，通道中的每一個(gè)維度都可能影響最終的分類結(jié)果。對(duì)于擁有j個(gè)詞項(xiàng)的短文本來說，其某一個(gè)維度可能包含著關(guān)于體育主題特征，在應(yīng)用二維卷積進(jìn)行抽取特征后，關(guān)于這個(gè)維度的特征可能尤為的突出。對(duì)于文本分類任務(wù)來說，完整的詞項(xiàng)序列或者比較長(zhǎng)的詞項(xiàng)序列可能幫助不大，但是簡(jiǎn)短連續(xù)的詞項(xiàng)對(duì)可能會(huì)對(duì)文本主題有幫助，而在二維卷積處理文本主題特征圖的時(shí)候，可以選定一個(gè)filter，每一次卷積操作考慮filter width個(gè)主題向量維度特征和filter height個(gè)連續(xù)詞項(xiàng)對(duì)。

2.1.2文本轉(zhuǎn)換為統(tǒng)計(jì)分布參數(shù)

變分自編碼網(wǎng)絡(luò)生成圖像，假定潛在正態(tài)分布能夠輸入圖像。將所定義的潛在空間分布定義為正態(tài)分布，正態(tài)分布能夠很好地模擬圖像的生成。對(duì)于文本主題特征圖而言，需要生成具有連續(xù)且高度結(jié)構(gòu)化的文本主題潛在空間，并且能夠生成輸入的文本主題特征圖。在LDA主題模型中，生成主題分布及主題詞項(xiàng)分布使用的是多維Beta分布的Dirichlet分布，選擇單維度的Beta分布，指定生成參數(shù)的維度可以模擬Dirichlet分布，因此將潛在空間的分布定義為Beta分布。Beta分布的概率密度函數(shù)表達(dá)式為：

(2)

式中：α、β是兩個(gè)正值參數(shù)，稱為形狀參數(shù)。B(α,β)計(jì)算如下：

為了能夠應(yīng)用梯度下降法迭代求解參數(shù)。變分自編碼網(wǎng)絡(luò)使用重參數(shù)技巧，雖然已知潛在空間分布為Beta分布，但是生成的統(tǒng)計(jì)參數(shù)是通過模型計(jì)算出來的，需要靠梯度優(yōu)化算法反過來優(yōu)化這些統(tǒng)計(jì)參數(shù)，從潛在空間“采樣”操作是不可導(dǎo)的，而“采樣”的結(jié)果是可導(dǎo)的。“采樣”的過程計(jì)算式表示為：

Z=zmean+exp(zvariance)×ε

(3)

式中：Zmean和Zvariance分別為Z的均值和方差；ε是一個(gè)很小的隨機(jī)張量。由于使用Beta分布作為潛在空間的分布，因此具體重參數(shù)技巧公式為：

(4)

2.1.3條件變分自編碼的損失函數(shù)

條件變分自編碼的參數(shù)是由兩個(gè)損失函數(shù)來進(jìn)行訓(xùn)練的，分別為輸入文本特征圖A與輸出文本特征圖的重構(gòu)損失，以及能夠幫助生成的主題潛在空間Z學(xué)習(xí)到良好結(jié)構(gòu)的正則化損失。由于傳統(tǒng)的條件變分自編碼網(wǎng)絡(luò)假設(shè)正態(tài)分布生成圖像，因此傳統(tǒng)的條件變分自編碼的正則化損失就是計(jì)算兩個(gè)正態(tài)分布p1和q1的KL散度，具體公式如下:

(5)

而在前面為了生成更加結(jié)構(gòu)化、對(duì)文本分類更加有益的文本主題潛在空間，假定潛在空間分布是由Beta分布構(gòu)成，因此對(duì)應(yīng)的正則化損失函數(shù)是計(jì)算兩個(gè)Beta分布的KL散度，具體公式如下:

p2～Beta(α,β)

q2～Beta(α′,β′)

(β′-β)ψ(β)+(α′-α+β′-β)ψ(α+β)

(6)

式中：p2服從參數(shù)為α、β的Beta分布；q2服從參數(shù)為α′、β′的Beta分布；ψ為雙伽瑪函數(shù);KL(p2,q2)表示計(jì)算兩個(gè)Beta分布的KL散度。KL散度計(jì)算的是兩個(gè)分布之間的距離，但是不滿足對(duì)稱性。Beta分布和正態(tài)分布所有點(diǎn)的概率密度都是非負(fù)的，不存在某一個(gè)區(qū)域的概率值為0，KL散度無窮大的情況。

2.2 訓(xùn)練文本分類模型

預(yù)訓(xùn)練得到的文本主題潛在空間具有連續(xù)和高度結(jié)構(gòu)化的特點(diǎn)。由于假定文本主題潛在空間的分布為Beta分布，因此潛在空間能夠?qū)⑽谋居成錇橄鄳?yīng)的主題特征編碼。接下來就可以利用這些主題特征編碼來訓(xùn)練文本分類模型。訓(xùn)練模型結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 利用文本主題潛在空間端到端的訓(xùn)練文本分類

利用文本主題潛在空間進(jìn)行端到端的文本分類，將預(yù)訓(xùn)練文本主題潛在空間模型的Encoder架構(gòu)保留，并將文本映射到文本主題潛在空間后的文本主題特征作為分類器的特征進(jìn)行分類。為了避免訓(xùn)練導(dǎo)致學(xué)習(xí)好的參數(shù)權(quán)重遭到破壞，在訓(xùn)練文本分類需要凍結(jié)生成文本主題潛在空間的Encoder部分。

由于預(yù)訓(xùn)練文本主題潛在空間過程中引入了標(biāo)簽作為指導(dǎo)，有助于更好地重構(gòu)文本主題特征圖。但是在利用生成的文本潛在空間進(jìn)行文本分類的過程中，沒有重構(gòu)文本主題特征圖的過程，因此不再需要類別標(biāo)簽作為條件。但是在整個(gè)過程中使用的是預(yù)訓(xùn)練好的模型架構(gòu)參數(shù)權(quán)重都是固定不變的，并且測(cè)試模型的時(shí)候也不能知道文本的已知的類別標(biāo)簽，因此在利用潛在空間進(jìn)行端到端的文本分類過程中，將作為條件的類別標(biāo)簽設(shè)置為全0或者全1，忽略此時(shí)文本標(biāo)簽的指導(dǎo)作用。

3 實(shí) 驗(yàn)

3.1 預(yù)訓(xùn)練主題詞項(xiàng)分布

在55 000條搜狗新聞文本數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練LDA主題模型，共計(jì)375 030個(gè)詞項(xiàng)，將主題數(shù)設(shè)置為4～100(間隔8)，困惑度隨主題數(shù)的變化情況如圖5所示。

圖5 主題數(shù)與困惑度的折線圖

圖5中主題數(shù)量與困惑度呈現(xiàn)遞減的趨勢(shì)，但是當(dāng)主題數(shù)量為64時(shí)，遞減逐漸趨于平緩。因此為了得到更好的主題詞項(xiàng)分布，將主題數(shù)量設(shè)置為64，兩個(gè)超參數(shù)α和β分別設(shè)置為0.78和0.01[7]。

3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

采用搜狗實(shí)驗(yàn)室公開的2012年6月到7月搜狐新聞數(shù)據(jù)集，從中均勻提取10個(gè)類別的60 000條新聞數(shù)據(jù)集。將其中的45 000條新聞數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，5 000條新聞數(shù)據(jù)集作為驗(yàn)證集以及10 000條新聞數(shù)據(jù)集作為測(cè)試集。提取每條新聞數(shù)據(jù)標(biāo)題作為短文本數(shù)據(jù)集，同時(shí)為了避免構(gòu)造的文本主題特征圖過于稀疏，除了過濾掉短文本中停用詞之外，還需要過濾掉一些主題不夠明顯的詞項(xiàng)。

在計(jì)算兩個(gè)Beta分布的KL散度時(shí)，為了得到更好的文本主題分布，將其中的一個(gè)Beta分布參數(shù)都設(shè)置為0.01。

3.3 對(duì)比算法

本文提出的條件變分自編碼網(wǎng)絡(luò)解決文本分類問題，文本的主題信息對(duì)文本分類有很大的幫助，因此將在LDA主題模型上預(yù)訓(xùn)練的主題詞項(xiàng)分布作為短文本的詞項(xiàng)向量，通過拼接的方式拼接成擁有單通道的文本主題特征圖，通過二維卷積將文本主題特征體轉(zhuǎn)換為Beta分布的兩個(gè)統(tǒng)計(jì)參數(shù)α和β，進(jìn)而生成文本主題的潛在空間。在訓(xùn)練文本分類的過程中，將文本映射到預(yù)訓(xùn)練的文本主題潛在空間的特征作為輸入，具體的10個(gè)類別作為輸出的全連接分類器。為了方便將基于條件變分自編碼的短文本分類算法記為CVAE-TC，進(jìn)行對(duì)比的分類算法有傳統(tǒng)分類模型的SVM、LSTM以及簡(jiǎn)單的fastText模型[9]，用于分類效果比較好的一維卷積Text-CNN模型[5]，還有將圖像注意力機(jī)制加入到文本中的HAN模型[10]。

3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

實(shí)驗(yàn)對(duì)比了CVAE-TC、SVM、LSTM、Bi-LSTM、fastText以及Text-CNN和HAN七種文本分類模型。CVAE-TC模型在文本分類過程中包含兩個(gè)步驟，一個(gè)是預(yù)訓(xùn)練文本主題潛在空間；另一個(gè)過程是利用文本主題潛在空間進(jìn)行文本分類的過程。僅考慮文本分類過程時(shí)間效率與最快的fastText模型相近，為了公平把預(yù)訓(xùn)練文本主題潛在空間的過程算入CVAE-TC模型的訓(xùn)練時(shí)間中。不同模型在精度以及總的訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)上的對(duì)比如表1所示。

表1 不同模型在短文本分類上的對(duì)比(10 epoch)

其中短文本分類算法在精度上對(duì)比如圖6所示。

圖6 七種分類算法精度柱狀圖

可以看出,在七種分類算法中CVAE-TC的分類準(zhǔn)確度最高達(dá)到了94.90%，而對(duì)于其他的分類算法在短文本上的分類效果不佳，沒有充分地挖掘短文本中的主題信息。在傳統(tǒng)的文本分類算法中，Text-CNN比LSTM等一些模型分類效果好，這也說明了對(duì)于文本分類任務(wù)來說，連續(xù)的詞項(xiàng)對(duì)比完整的詞項(xiàng)序列更有用。而CVAE-TE將短文本的主題信息直接將引入文本特征中，通過拼接成單通道的文本主題特征圖的形式，應(yīng)用二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)連續(xù)個(gè)詞項(xiàng)的部分相同維度的主題特征進(jìn)行提取。從分類精度上可以看出，預(yù)訓(xùn)練的文本主題潛在空間不僅有很強(qiáng)的魯棒性，而且能夠更好地映射出文本的主題信息。

七種分類算法中的訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)對(duì)比如圖7所示。

圖7 七種分類算法總的訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)

處理短文本特征的時(shí)候，相對(duì)于長(zhǎng)文本特征少，因此使用簡(jiǎn)單模型的時(shí)候，訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)會(huì)非常的短，比如fastText。CVAE-TC由于包含預(yù)訓(xùn)練文本主題潛在空間的部分，因此需要的時(shí)間是最長(zhǎng)的。但是由于將文本轉(zhuǎn)換為單通道的特征圖，可以應(yīng)用成熟的圖像領(lǐng)域技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化。

從多維文本主題潛在空間中采樣一組點(diǎn)，并將其解碼成單通道的文本主題特征圖，通過可視化的方式顯示20×20=400個(gè)文本主題特征圖，如圖8所示。

圖8 采樣文本主題潛在空間

雖然采樣文本主題潛在空間可視化不如采樣圖像潛在空間的可視化直觀，但是由于文本主題特征圖任意維度的特征值都在0～1之間，因此可以通過灰度圖像的可視化來可視化主題特征。維度值越接近于0可視化的結(jié)果越黑，表示維度主題不夠明顯，而維度值接近1,可視化的結(jié)果越白，表示當(dāng)前維度的主題突出。通過圖8采樣后的可視化可以看出，得到的文本主題潛在空間具有很強(qiáng)的連續(xù)性，主題從左到右呈現(xiàn)一種逐漸過渡。

4 結(jié) 語

本文提出了基于變分自編碼的短文本分類模型，通過預(yù)訓(xùn)練的LDA的主題詞項(xiàng)拼接單通道特征圖作為短文本的分類特征。通過二維卷積提取及Beta分布來生成文本主題的潛在空間，之后利用文本主題的潛在空間進(jìn)行文本分類。短文本分類的效果得到了明顯的提升，但是在構(gòu)造特征圖過程中，雖然過濾掉短文本停用詞及主題特征不明顯的詞項(xiàng)，避免了主題詞項(xiàng)特征稀疏問題，但是由于維度比較大，導(dǎo)致某些維度的特征值比較小，增加了運(yùn)算難度和時(shí)間效率復(fù)雜度，并且在重構(gòu)的過程中很難保證這些特征值比較小的維度。未來工作主要是優(yōu)化文本主題特征以提升算法的效率。