火善棟

（重慶三峽學(xué)院計算機科學(xué)與工程學(xué)院，萬州 404100）

0 引言

文本分類是自然語言處理領(lǐng)域最活躍的研究方向之一，從新聞分類、商品評論信息情感分類到微博信息打標(biāo)簽等輔助推薦系統(tǒng)都有著非常廣泛的應(yīng)用。隨著深度學(xué)習(xí)的不斷推廣和發(fā)展，圖像分類與識別也變得越來越成熟和簡單，有很多人開始嘗試采用深度學(xué)習(xí)進行文本分類，但是，文本有別于圖像，文本分類的一個首要問題就是如何把文檔轉(zhuǎn)換成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以識別和計算的數(shù)字表達形式。對于文檔的數(shù)值表示，現(xiàn)在比較流行的有獨熱（One-Hot）編碼模型、基于詞頻統(tǒng)計的詞袋模型以及Word2 Vec［1］模型等?；谠~頻統(tǒng)計的詞袋模型是文檔分類中用的比較多的文檔向量轉(zhuǎn)換模型，詞袋模型通過統(tǒng)計每個特征詞的TF_IDF［2］值來將文本文檔轉(zhuǎn)換成對應(yīng)的文檔向量，再通過比較這些文檔向量的相似度，實現(xiàn)文本分類問題，但這種模型存在維度高、特征稀疏等特點，導(dǎo)致在進行文本分類時存在計算量大、效率低的問題。為了有效解決這些問題，本文基于詞袋模型，通過采用提取一定數(shù)量的特征詞構(gòu)建特征詞典，來大大縮小文檔向量的維度，然后通過CNN 采用兩種不同的方案進行訓(xùn)練和測試，實驗結(jié)果表明，僅采用CNN 中的全連接網(wǎng)絡(luò)就可以比較好地實現(xiàn)中文文本分類。

本文采用兩種方案對九類（環(huán)境、交通、教育、經(jīng)濟、軍事、體育、醫(yī)藥、藝術(shù)、政治）共1995 篇中文文檔采用 PyTorch 構(gòu)建 CNN［3］進行訓(xùn)練和測試（其中訓(xùn)練文檔為1815 篇，測試文檔為180篇）。

1 方案1：只采用CNN全連接層進行實驗

其實驗和測試具體步驟如下：

1.1 構(gòu)建訓(xùn)練集文檔的特征詞典

（1）讀取每一類文檔中的所有文檔，過濾掉其中的非中文符號，并進行中文分詞；

（2）過濾掉分詞中的單字詞，統(tǒng)計每類文檔中每個詞出現(xiàn)的次數(shù)，按單詞出現(xiàn)的次數(shù)從大到小進行排序；

（3）為了減少特征詞的數(shù)量，只從每類文檔中選取一定數(shù)量的詞（本實驗分別對每類排在前1000、1500、2000個詞進行了提?。?/p>

（4）對每類文檔中抽取的特征詞進行合并，去掉重復(fù)的詞，構(gòu)成訓(xùn)練文檔特征詞典并以npy文檔的形式進行保存。

1.2 統(tǒng)計逆文檔頻率（IIDDFF）

（1）以特征詞典為基礎(chǔ)，遍歷所有的訓(xùn)練文檔，統(tǒng)計特征詞典中每一個特征詞包含訓(xùn)練文檔的數(shù)目并計算其IDF，其計算公式為

其中：docNumber為訓(xùn)練文檔的文件總數(shù)，number為包含特征詞的文件數(shù)目。

（2）將所有特征詞的IDF 值以npy 文檔的形式進行保存。

1.3 構(gòu)建每一個訓(xùn)練文檔的特征向量（TFF__IIDDFF）

（1）以特征詞典為基礎(chǔ)，統(tǒng)計每一個特征詞在每一篇訓(xùn)練文檔中的詞頻（TF），詞頻等于特征詞在對應(yīng)文檔中出現(xiàn)的次數(shù)除以該文檔的總詞條數(shù)。

（2）將每一個特征詞的TF 與IDF 相乘得到特征詞典中每一個特征詞的TF_IDF 值，從而構(gòu)建所有訓(xùn)練文檔的文檔向量，為了便于訓(xùn)練，將每一個訓(xùn)練文檔的文檔向量以npy文檔的形式進行保存。

1.4 采用CCNNNN全連接網(wǎng)絡(luò)層進行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

為每一個訓(xùn)練文檔向量添加對應(yīng)的類別標(biāo)簽（1～9）并打亂次序，以16 個訓(xùn)練文檔為一個批次進行訓(xùn)練，其網(wǎng)絡(luò)模型如圖1所示。

圖1 CNN全連接網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)

本文對每類文檔按詞頻進行降序排列，分別選取每類排在前1000、1500 和2000 的詞條構(gòu)建特征詞典進行訓(xùn)練（其文檔特征向量構(gòu)建方式和激活函數(shù)如表1 所示）。圖2 為選取每類排在前1500 個詞條構(gòu)建特征詞典所得到的訓(xùn)練迭代次數(shù)與損失誤差結(jié)果圖，從訓(xùn)練結(jié)果圖可以看出，當(dāng)?shù)螖?shù)達到2300 次左右時，其損失誤差的最小值基本處于穩(wěn)定狀態(tài)，為了防止過擬合，訓(xùn)練時采用了dropout 策略，發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練損失達到一個穩(wěn)定值后仍然出現(xiàn)一些細(xì)微的波動。

表1 卷積網(wǎng)絡(luò)全連接層實驗結(jié)果

圖2 全連接（tanh）訓(xùn)練結(jié)果

1.5 訓(xùn)練模型測試

導(dǎo)入訓(xùn)練過程中保存的特征詞典文檔和IDF文檔得到訓(xùn)練集特征詞典和每個特征詞的IDF值，并以特征詞典和IDF 值為基準(zhǔn)對180 篇（每類分別為20）測試文檔進行類別判斷，

其測試結(jié)果如表1 所示，從測試結(jié)果來看，分類的準(zhǔn)確性都在96%以上。

2 方案2：采用CNN進行實驗

方案2 的實驗步驟與方案1的實驗步驟基本相同，不同的是方案1 的文檔特征向量是一維的，而方案2 的文檔特征向量是二維的（模仿單通道圖片），在進行特征輸入時，將一維文檔特征向量轉(zhuǎn)換成M×M或者(M-1) ×M的二維文檔特征向量，進行轉(zhuǎn)換時后面位數(shù)不夠的地方以0進行填充。其向量轉(zhuǎn)換效果如圖3所示。

圖3 一維向量轉(zhuǎn)二維向量示意圖

方案2網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 方案2網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)實驗

從圖4 可以看出，方案2 其實就在方案1全連接網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上添加了兩個卷積層和兩個最大池化層，以每類文檔取前1500 特征詞條為例，其網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練迭代次數(shù)與損失誤差結(jié)果如圖5所示，從訓(xùn)練結(jié)果來看，當(dāng)?shù)螖?shù)達到2500時，其最小損失誤差基本處于穩(wěn)定狀態(tài)，但是損失誤差的波動范圍比較大，其訓(xùn)練效果沒有單一的全連接網(wǎng)絡(luò)好。

圖5 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果

與方案1 類似，采用180 篇文檔對卷積網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練結(jié)果進行了測試，其實驗結(jié)果見表2，從實驗結(jié)果來看，采用卷積對文檔特征向量進行降維和特征提取，雖然能夠取得一定的準(zhǔn)確率，但是其分類效果不如全連接網(wǎng)絡(luò)。

表2 卷積網(wǎng)絡(luò)實驗結(jié)果

3 結(jié)語

通過以上實驗結(jié)果可以看出，對于中文文本分類問題，當(dāng)采用TF_IDF 方法來構(gòu)建文檔特征向量時，為了避免文檔特征向量的維度過大，可以先根據(jù)每個詞條在每類文檔中出現(xiàn)的次數(shù)，從中提取一定數(shù)量的特征詞來構(gòu)建特征詞典。從表1 的實驗結(jié)果來看，當(dāng)提取的特征詞達到一定數(shù)量時，隨著特征詞數(shù)量的增多，對文檔分類結(jié)果的影響非常小，因此，對于中文文本分類問題，可以通過這種方法來降低特征詞典的長度，從而達到提高訓(xùn)練和分類速度的目的；另外，從表1的實驗結(jié)果可以看出tanh激活函數(shù)略優(yōu)于regu（），TF_IDF 統(tǒng)計方法總體上略優(yōu)于TF 統(tǒng)計方法；相比于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，全連接網(wǎng)絡(luò)更適合做文本分類，而且準(zhǔn)確率比較高，運算量比較小。