黃瑾娉，陶 杰

(安徽工業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，安徽 馬鞍山243002)

0 引言

近年來(lái)，文本主客觀分類的研究工作逐漸成為熱門，研究方向從篇章級(jí)、段落級(jí)、語(yǔ)句級(jí)逐級(jí)微觀化。判斷句子是否為觀點(diǎn)句是區(qū)分句子主客觀的基本方法。但由于漢語(yǔ)以表意為主，不拘泥于語(yǔ)法規(guī)范的特性，往往在句子中省略了部分元素。例如“特別敬重你”，在句中省略了主語(yǔ)“我”，是主觀句。這使得語(yǔ)句不能使用固定的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)來(lái)判斷其主客觀性。另一方面，上例的句子若不省略觀點(diǎn)主體且主體詞是“他”時(shí)，又是客觀句。由此看出，主客觀的判定需要結(jié)合詞性、詞匯等特性綜合判定。

主客觀句分類的常見(jiàn)方法有基于詞典規(guī)則和基于統(tǒng)計(jì)的兩大類，前者通過(guò)構(gòu)建特定的情感詞典等判定句子的主客觀性，后者則通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建主客觀分類器。其中后者是應(yīng)用的主流。以往的研究重心集中于語(yǔ)句的特征選擇，訓(xùn)練階段則多數(shù)選用單一分類器?？紤]到分類器在主客觀分類中的重要性，其優(yōu)化相關(guān)的研究也越來(lái)越得到重視。

該文提出了一種使用Adaboost 算法進(jìn)行主客觀分類的方案，使用詞匯、詞性特征進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證方案的可行性。Adaboost 是集成學(xué)習(xí)算法［1］，是一種迭代算法，有利于綜合各分類器優(yōu)勢(shì)，達(dá)到更佳的分類效果。

1 相關(guān)知識(shí)

1.1 分類流程描述

使用機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)進(jìn)行主客觀句分類包括了分類模型建立和分類的實(shí)施兩個(gè)階段，主要流程如圖1 所示。與一般分類問(wèn)題相似，包括了語(yǔ)料集的獲取、文本預(yù)處理工作、特征表示、機(jī)器學(xué)習(xí)模型的生成和分類等幾個(gè)步驟。在主客觀分類領(lǐng)域中，特征選擇和數(shù)據(jù)模型的生成有其特殊性，是研究的重點(diǎn)內(nèi)容。

除了一般分類的預(yù)處理過(guò)程，主客觀分類的文本預(yù)處理還包含了人工標(biāo)注句子主客觀性的過(guò)程，一部分用于分類模型的訓(xùn)練，另一部分用作測(cè)試。特征表示包括特征選擇和向量化表示。首先結(jié)合語(yǔ)句特點(diǎn)選取適當(dāng)?shù)脑~匯、詞性特征，然后使之向量化。

1.2 主客觀特征表示

特征選擇在語(yǔ)句集預(yù)處理完成后進(jìn)行，其目的是通過(guò)選擇適當(dāng)?shù)奶卣?，舍去不重要特征，將語(yǔ)句看作是多個(gè)特征合成的一個(gè)合體。特征選擇的優(yōu)劣將很大程度上影響到最后機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)模型生成質(zhì)量。

圖1 主客觀句分類流程

主觀句、客觀句在語(yǔ)義和語(yǔ)法上都存在著一些隱含的特征。語(yǔ)義層面上主要通過(guò)詞匯特征體現(xiàn)，語(yǔ)法特征主要通過(guò)詞性表達(dá)。由于詞匯、詞性特征非常多，這將導(dǎo)致向量化后的維度很高，在主客觀分類應(yīng)用中使用超高維度將使得訓(xùn)練時(shí)間很長(zhǎng)，同時(shí)也可能導(dǎo)致訓(xùn)練結(jié)果精確度的降低。課題緊抓語(yǔ)句的詞匯、詞性特征，通過(guò)查閱相關(guān)文獻(xiàn)［2－3］總結(jié)了常見(jiàn)的主客觀特征并進(jìn)行篩選。

詞匯特征以Hownet 情感分析詞典為準(zhǔn)，包括了正負(fù)面情感詞2090 個(gè)、正負(fù)面評(píng)價(jià)詞6846 個(gè)、主張?jiān)~38個(gè)、程度級(jí)別詞219 個(gè)。另外還加入了人稱代詞作為特征。由上述可知，直接進(jìn)行詞匯特征向量化導(dǎo)致了向量維度較大，在集成學(xué)習(xí)中運(yùn)算量過(guò)于龐大的問(wèn)題，因此結(jié)合哈工大同義詞詞林?jǐn)U展版，在將語(yǔ)料向量化表示后進(jìn)行維度的壓縮，按照近義詞詞典的第四級(jí)別進(jìn)行詞合并操作，降低一定的維度，最終獲得的詞匯特征樣例如表1 所示。

表1 特征詞匯統(tǒng)計(jì)

N－POS(多元詞性特征)［4］指句子中N 個(gè)連續(xù)詞的詞性連續(xù)組合，各句子的長(zhǎng)度不同可得到的N 值也不同，而現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中取N 為較小整數(shù)時(shí)就可以較好的體現(xiàn)句子特征，例如N=2 或N=3，相反當(dāng)N 較大時(shí)并不一定會(huì)提升分類效果反而導(dǎo)致了維度災(zāi)難。詞性在主客觀句分類中是重要的區(qū)分特征，例如在2－POS中，“副詞+動(dòng)詞”的組合具有主觀色彩，而“名詞+數(shù)詞”的組合在客觀句中比較常見(jiàn)。

上述方法獲取到的特征使用統(tǒng)計(jì)CHI(統(tǒng)計(jì))篩選，CHI 統(tǒng)計(jì)結(jié)果反應(yīng)了主客觀特征在的重要程度。計(jì)算方法如公式(1):

結(jié)合主客觀分類，公式中p 表示一種模式，例如在N－POS 中是一種詞性的組合形式;c 表示主客觀兩個(gè)類別，j 取0 或1;N 表示訓(xùn)練集句子總數(shù);A 表示類中p 模式的頻度;B 表示中p 模式出現(xiàn)頻度;C 表示類中未出現(xiàn)p 模式句子數(shù);D 表示類中未出現(xiàn)p 模式的句子數(shù)。

2 Adaboost 及其改進(jìn)

2.1 算法描述

Adaboost 是一種Boosting［5－6］集成學(xué)習(xí)算法，用于解決二分類問(wèn)題。Adaboost 使用迭代思想，意圖在于將若干個(gè)弱分類器組合成一個(gè)強(qiáng)分類器，使得分類效果得到提升。Adaboost 算法在1995 年由Freund 和Schapire 提出。隨后，該算法在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，應(yīng)用效果得到了認(rèn)可。

Adaboost 算法的核心思想是對(duì)于給定大小為n 的訓(xùn)練集合，其中，，…，。是訓(xùn)練文本的向量化表示形式，是其對(duì)應(yīng)的類別標(biāo)記。首先給予每個(gè)訓(xùn)練樣本以相同權(quán)重1/n。然后進(jìn)入了弱分類迭代學(xué)習(xí)過(guò)程，各個(gè)弱分類器產(chǎn)生自身預(yù)測(cè)函數(shù)和函數(shù)權(quán)重，最后更新樣本權(quán)重并指導(dǎo)下一輪弱分類器的學(xué)習(xí)。Adaboost 訓(xùn)練完成后使用各弱分類器的預(yù)測(cè)函數(shù)以投票方式對(duì)新文本進(jìn)行分類。

2.2 權(quán)值更新的改進(jìn)

在分類過(guò)程中，分類錯(cuò)誤的樣本將得到權(quán)重的加成。但當(dāng)遇到某樣本在弱分類器迭代訓(xùn)練中不斷分類錯(cuò)誤時(shí)，就可能其導(dǎo)致權(quán)重過(guò)度擴(kuò)張，而已分類正確的樣本將出現(xiàn)權(quán)重過(guò)低現(xiàn)象。最終導(dǎo)致整個(gè)分類正確率的降低，產(chǎn)生退化現(xiàn)象。在主客觀分類中，由于維度較高且訓(xùn)練過(guò)程中確實(shí)可能遇到某些句子比較中性(主客觀特性均衡)的情況，為避免上述的現(xiàn)象，課題采用了改進(jìn)方法。

以主客觀分類為例，為避免樣本的權(quán)重過(guò)度擴(kuò)張，給持續(xù)分類錯(cuò)誤的樣本以權(quán)重的調(diào)整，分類錯(cuò)誤z 次的樣本在權(quán)重調(diào)整后乘以系數(shù)。訓(xùn)練語(yǔ)料中的主客觀句數(shù)量成一定比例o:s，其中o+s=1。在訓(xùn)練過(guò)程中，學(xué)習(xí)機(jī)產(chǎn)生的錯(cuò)誤分類將導(dǎo)致主客兩類的總權(quán)重不再是o:s，甚至嚴(yán)重偏離此比例，將導(dǎo)致繼續(xù)迭代學(xué)習(xí)時(shí)某一類的權(quán)重過(guò)大的問(wèn)題。為此在權(quán)重更新過(guò)程中對(duì)各樣本再次進(jìn)行權(quán)重平衡，使之保持o:s 比例。通過(guò)以上修改，得到了改進(jìn)的算法如圖2 所示。

圖2 Adaboost 改進(jìn)算法

改進(jìn)算法中，訓(xùn)練語(yǔ)料D 增加錯(cuò)誤次數(shù)z 標(biāo)識(shí)并在迭代過(guò)程中動(dòng)態(tài)變化，在步驟⑤中對(duì)權(quán)重更新進(jìn)行調(diào)整;增加了步驟⑥調(diào)整了類別間的權(quán)重。這樣有效的防止了類別間和類別中各自的權(quán)重?cái)U(kuò)張過(guò)度現(xiàn)象。

3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

實(shí)驗(yàn)中的樣本取自COAE2014－任務(wù)4＆任務(wù)5 的語(yǔ)料庫(kù)，提取的4000 條評(píng)論句并進(jìn)行人工主客觀的標(biāo)注，使用哈工大LTP 平臺(tái)進(jìn)行分詞和詞性標(biāo)注等一些預(yù)處理工作。詞匯特征使用表1 中列舉的特征，詞性特征選用了前50 維作為訓(xùn)練特征，

使用Weka 作為試驗(yàn)環(huán)境，弱分類器使用SVM、Native Bayes、C4.5 三種。隨機(jī)抽取3000 條作為訓(xùn)練語(yǔ)料，1000 條作為測(cè)試語(yǔ)句。訓(xùn)練并測(cè)試Adaboost 算法在主客觀分類中的有效性。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果使用計(jì)算精確率(P)、召回率(R)、平均值(F)最為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。其中，語(yǔ)料初始分布情況如表2 所示:

表2 樣本初始分布情況

通過(guò)訓(xùn)練，將SVM 訓(xùn)練算法作為基線與Adaboost 算法的測(cè)試結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比，表3 中展示了Adaboost算法及其改進(jìn)算法的訓(xùn)練精確率P 的結(jié)果，改進(jìn)算法中使用a=1.5。

表3 Adaboost 結(jié)果對(duì)比

表3 的實(shí)驗(yàn)結(jié)果反映了Adaboost 在迭代15 次時(shí)達(dá)到頂峰，改進(jìn)后的算法在迭代初期就有較好性能，達(dá)到頂峰后也比經(jīng)典算法穩(wěn)定性強(qiáng)。表4 是將SVM 作為基線與Adaboost 進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果表明Adaboost 作為主客觀分類的強(qiáng)分類器是有效的。使用了Adaboost 訓(xùn)練算法后，分類結(jié)果分別在P 值、R 值、F 值上均有提高。

表4 Adaboost 與SVM 結(jié)果對(duì)比

4 結(jié)語(yǔ)

該課題探索了Adaboost 集成學(xué)習(xí)算法在主客觀文本分類中的應(yīng)用。在運(yùn)用Adaboost 方法時(shí)考慮到了權(quán)重過(guò)度擴(kuò)張對(duì)分類性能的影響并作出了相應(yīng)的優(yōu)化。最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)，表明運(yùn)用Adaboost 方法能夠有效地提高主客觀分類效果。中文語(yǔ)法、語(yǔ)義是相當(dāng)復(fù)雜的，目前的研究成果中短文本主客觀分類成功率不高，還有許多努力方向，選擇性集成和半監(jiān)督集成學(xué)習(xí)在主客觀分類中的效率也是值得研究的方向。

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