晉百川，楊鴻波，胡大膽

（北京信息科技大學(xué)自動化學(xué)院，北京 100192）

0 引言

互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展帶動電商與線上教育平臺融合，隨之而來的是大量的商品評價和課程評價的文本信息。企業(yè)關(guān)注的是對大量評價文本信息快速處理，精準(zhǔn)地將差評分為一類，再根據(jù)差評提取出的關(guān)鍵詞確定企業(yè)問題所在，據(jù)此快速改進(jìn)問題，彌補損失。

文本信息處理研究較多，如文獻(xiàn)［1-5］針對KNN 算法提出了一種基于密度的樣本選擇算法，對文本特征進(jìn)行處理，取得較好的分類效果；文獻(xiàn)［6-8］結(jié)合文本相似度和NaveBayes 方法，提出了新的類別區(qū)分詞特征選擇方法；文獻(xiàn)［9-11］提出了一種基于LDA 模型的文本分類算法，對傳統(tǒng)的特征降維方法進(jìn)行改進(jìn)。以上方法對數(shù)據(jù)集要求很高，對評價日常文本內(nèi)容表現(xiàn)欠佳。文獻(xiàn)［12-16］采用改進(jìn)的KNN 算法對短文本內(nèi)容進(jìn)行分類，但分類效率還有待提高；文獻(xiàn)［17-19］使用改進(jìn)的CNN 網(wǎng)絡(luò)，在提高文本分類精度方面效果顯著，但在文本處理方面還有一定不足。

以上方法均為在評價文本數(shù)據(jù)方面進(jìn)行細(xì)致分類與分析。本文使用數(shù)據(jù)可視化分析方法對特征進(jìn)行重點關(guān)聯(lián)分析，采用jieba 分詞和停用詞的處理方法對文本數(shù)據(jù)進(jìn)行詞向量表示，使用PCA（主成分分析）進(jìn)行特征降維，采用XGBoost 來訓(xùn)練評價文本分類模型，使用交叉驗證方法選取模型的最優(yōu)參數(shù)，對評價文本內(nèi)容進(jìn)行快速有效分類。

1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)中存在一定的錯誤、缺失和一些劣質(zhì)數(shù)據(jù)，劣質(zhì)數(shù)據(jù)往往會直接導(dǎo)致模型效果不佳，甚至對模型精準(zhǔn)率造成很大影響，所以在建模之前需要對數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理。

1.1 數(shù)據(jù)集概況

本文數(shù)據(jù)集來自某高校課程反饋評價，進(jìn)行了人工標(biāo)注和脫敏處理。數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和測試集兩組，其中訓(xùn)練集有9 994 條反饋內(nèi)容，測試集有1 647 條反饋內(nèi)容，數(shù)據(jù)示例如圖1 所示，特征字段解釋說明如表1 所示。特征“反饋評價”的類別有Z（中肯評價）、G（好評）、B（差評）、N（無參考價值的評價）4 種。

Fig.1 Data set example圖1 數(shù)據(jù)集示例

Table 1 Explanation of feature fields表1 特征字段解釋說明

1.2 缺失數(shù)據(jù)統(tǒng)計

首先判斷數(shù)據(jù)是否有重復(fù)行，這樣做目的是減少一些不必要的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，結(jié)果顯示本文數(shù)據(jù)集不存在重復(fù)數(shù)據(jù)；其次查看數(shù)據(jù)是否存在缺失值，結(jié)果顯示，特征“文本評價”存在缺失值，但缺失值的數(shù)量相比樣本數(shù)目所占比例很小，最終將所有特征“反饋評價”的缺失值刪除，剩余訓(xùn)練集樣本數(shù)目為9 968。

1.3 數(shù)據(jù)可視化

對訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)特征進(jìn)行可視化分析，判斷出特征“反饋評論”是最重要的，因此對特征“反饋評論”進(jìn)行可視化分析，查看該特征在每個分類類別中所占比重，結(jié)果如圖2 所示。由圖2 可以判斷數(shù)據(jù)集存在樣本不均衡問題，這樣訓(xùn)練后的模型在測試結(jié)果上會存在偏差，所以首先需對類別不均衡的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。處理方法有兩種：①使用過采樣方法，增加數(shù)量較少類的樣本，使正負(fù)樣本數(shù)目均衡；②使用欠采樣方法，減少數(shù)目較多類的樣本，達(dá)到類別數(shù)目均衡?？紤]到數(shù)據(jù)量可以滿足模型訓(xùn)練，所以采用隨機欠采樣方法處理類別Z（中評）和N（無參考價值的評價），以達(dá)到分類數(shù)據(jù)樣本均衡的目的。

1.4 文本類別數(shù)據(jù)處理

從本數(shù)據(jù)集可以看出其特征數(shù)目為7，特征數(shù)目太少容易導(dǎo)致訓(xùn)練的模型過擬合，采用對特征“學(xué)科編號”和“校區(qū)編號”進(jìn)行One-hot 編碼來增加特征數(shù)目。One-hot編碼又稱一位有效編碼，其方法是使用N 位狀態(tài)寄存器對N 個狀態(tài)進(jìn)行編碼，每個狀態(tài)都有獨立的寄存器位，并且在任意時候其中只有一位有效。One-hot 編碼有兩個好處：①解決了分類器不好處理屬性數(shù)據(jù)的問題；②在一定程度上起到了擴充特征的作用。

Fig.2 Proportion of important features in each category圖2 重要特征在每個類別中所占比重

文本評價是所有特征中最重要同時也是最難處理的特征，處理方法直接影響到最終測試結(jié)果，考慮到文本評價都是文本信息，所以首先導(dǎo)入jieba 分詞模塊，使用現(xiàn)有的jieba 分詞對該特征文本信息進(jìn)行拆分成為獨立的詞，將這些詞與現(xiàn)有的停用詞結(jié)合。分詞過程中對文本內(nèi)容存在的多余空格、空行、回車等符號進(jìn)行自動去除，然后使用sklearn 下面的文本特征提取函數(shù)CountVectorizer 將文本中的詞語轉(zhuǎn)換為詞頻矩陣，計算詞語出現(xiàn)的個數(shù)。此時文本信息處理完畢，樣本如圖3 所示，特征數(shù)目為9 345。處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化，這樣做的好處是可以提升模型的收斂速度和精度。

Fig.3 Processed text data graph圖3 處理后的文本數(shù)據(jù)

2 特征提取

將特征“反饋評價”作為目標(biāo)值，其他作為特征值，對特征值進(jìn)行處理。由于特征值維度過大，達(dá)到9 384，這樣不僅訓(xùn)練時效率低下還容易導(dǎo)致維災(zāi)難，所以對特征值進(jìn)行降維處理?，F(xiàn)有的降維方法很多且相對成熟穩(wěn)定，采用PCA（主成分分析）進(jìn)行特征降維。PCA 是降維最經(jīng)典的方法，它旨在找到數(shù)據(jù)中的主成分并利用這些主成分來表征原始數(shù)據(jù)，從而達(dá)到降維目的，本實驗將n_components 設(shè)置為0.9，最終將特征維度降至1 179。

3 XGBoost 算法模型

使用機器學(xué)習(xí)分類算法訓(xùn)練文本特征分類器，使用預(yù)先處理好的數(shù)據(jù)集進(jìn)行逆行訓(xùn)練，最終得到訓(xùn)練好的分類模型。

XGBoost 算法是在GBDT 算法上改進(jìn)而來的。與GB?DT 相比，XGBoost 對損失函數(shù)利用二階泰勒展開式增加正則項尋求最優(yōu)解，避免過擬合。對于XGBoost 的課程評價分類模型表示為：

其中，K 為樹的總個數(shù)，fk表示第k 顆樹表示樣本xi的預(yù)測結(jié)果。XGBoost 的目標(biāo)函數(shù)為：

其中，yi代表真實值代表模型的預(yù)測值，Ω(fk)為模型的復(fù)雜度，可以保證模型在訓(xùn)練過程中控制復(fù)雜度，避免過擬合。

XGBoost 在優(yōu)化過程中采用增量訓(xùn)練方法來保證每一次訓(xùn)練原來的模型不變。加入一個新的函數(shù)f到模型中，如式（4）所示：

加入f目的是使目標(biāo)函數(shù)盡量減小。因為本文的目標(biāo)是最小化obj(t)時得到模型f(x)，但是obj(t)中并沒有參數(shù)f(x)，所以將目標(biāo)函數(shù)更新為：

目標(biāo)函數(shù)的泰勒展開式定義為：

從式（6）可以看出，最終的目標(biāo)函數(shù)依賴每個數(shù)據(jù)點在誤差函數(shù)上的一階和二階導(dǎo)數(shù)。利用式（6）對目標(biāo)函數(shù)再次改寫成：

其中，T為葉子節(jié)點個數(shù)，λ和γ為比重系數(shù)，以防止過擬合產(chǎn)生。

模型訓(xùn)練過程中使用交叉驗證與網(wǎng)格搜索方法對XG?Boost 參數(shù)進(jìn)行調(diào)優(yōu)，最終選取關(guān)鍵參數(shù)為：subsample=1，colsample_bytree=0.7，min_child_weight=1，max_depth=3，n_estimators=1000，alpha=0，選取過程如圖4 所示。

Fig.4 Tuning process of key parameters in XGBoost圖4 XGBoost 中關(guān)鍵參數(shù)調(diào)優(yōu)過程

4 模型評估

根據(jù)真實類別和預(yù)測類別分為真正類（TP）、真負(fù)類（TN）、假正類（FP）和假負(fù)類（FN）。采用精準(zhǔn)率（Preci?sion）、召回率（Recall）及F1 值3 個指標(biāo)測試分類精度。

精準(zhǔn)率是預(yù)測為正的樣本數(shù)與所有實際為正的樣本數(shù)之比，召回率是預(yù)測為正的樣本數(shù)與該類實際樣本數(shù)之比，F(xiàn)1 是綜合精準(zhǔn)率和召回率考慮的文本分類精確度。

5 實驗結(jié)果與分析

將訓(xùn)練得到的XGBoost 模型最優(yōu)參數(shù)：subsample=1，colsample_bytree=0.7，min_child_weight=1，max_depth=3，n_estimators=1 000，alpha=0 等加入 到面向XGBoost 的評價文本分類模型中，得到最優(yōu)的評價文本分類模型。為了進(jìn)一步驗證模型的有效性，選用機器學(xué)習(xí)中經(jīng)典的分類模型最近鄰分類器（KNN）、貝葉斯分類器（NB）、支持向量機分類器（SVM）、lightGBM 分類器，與面向XGBoost 的評價文本分類模型進(jìn)行比較。最終通過模型的評估指標(biāo)精準(zhǔn)率（Precision）、召回率（Recall）、F1 值進(jìn)行對比，實驗結(jié)果如表2 所示。

Table 2 Comparison of experimental results表2 實驗結(jié)果對比 （%）

由于XGBoost 分類器能夠?qū)θ笔У奶卣髦颠M(jìn)行自動學(xué)習(xí)處理，為避免陷入局部最優(yōu)進(jìn)行反向剪枝，可將成百上千個分類精準(zhǔn)率低的模型組合成一個分類精準(zhǔn)率較高的模型進(jìn)行分類處理。從實驗結(jié)果可以看出XGBoost 在精準(zhǔn)率、召回率及F1 值3 個指標(biāo)上均優(yōu)于最近鄰分類器（KNN）、貝葉斯分類器（NB）、支持向量機分類器（SVM）、lightGBM 分類器，在課程評價文本分類中表現(xiàn)出較好的分類效果，具有一定的使用價值。

6 結(jié)語

本文建立了一個11 641 條課程評價的數(shù)據(jù)集并進(jìn)行人工標(biāo)注和脫敏處理，使用欠采樣方法處理數(shù)據(jù)中的樣本不均衡問題，使用jieba 分詞和停用詞對文本進(jìn)行詞向量表示，使用PCA（主成分分析）進(jìn)行特征降維，通過比對一些經(jīng)典的機器學(xué)習(xí)分類學(xué)習(xí)器可以得到面向XGBoost 課程評價文本內(nèi)容的分類。

本文針對高校課程評價內(nèi)容進(jìn)行智能分類，構(gòu)建了面向XGBoost 的課程評價文本智能分類模型。該模型在評價文本的智能分類中表現(xiàn)出較好結(jié)果，對文本分類內(nèi)容進(jìn)行了一定的創(chuàng)新。但是本文還存在一些不足，如XGBoost 分類模型訓(xùn)練存在耗時問題，通常一個最優(yōu)參數(shù)的訓(xùn)練要花費很多時間，降低了效率；在分類的精度上還有待提高。后續(xù)研究會對這些缺點進(jìn)行深入研究，爭取在提高文本分類精度的同時提高模型訓(xùn)練速度，在保證模型精準(zhǔn)率的同時還要提高效率。