李軍+高立群+蔡翔

摘要：隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)地不斷發(fā)展，網(wǎng)民針對(duì)各種話題發(fā)出的博文、評(píng)論呈爆炸式增長(zhǎng)。該文針對(duì)各大網(wǎng)站產(chǎn)生的海量新聞、微博文及其評(píng)論信息，將網(wǎng)絡(luò)中海量的新聞、微博文及其評(píng)論轉(zhuǎn)變?yōu)槲谋拘畔⑦M(jìn)行分析，識(shí)別出其中的消極性信息，對(duì)于現(xiàn)代商業(yè)企業(yè)、政府輿情監(jiān)控具有較高應(yīng)用價(jià)值。

關(guān)鍵詞：支持向量機(jī)；消極性短文本；識(shí)別

中圖分類號(hào)：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2017）06-0209-03

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、特別是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為了人們獲取信息，發(fā)表意見的新媒介。各類網(wǎng)絡(luò)論壇、新聞點(diǎn)評(píng)、微博等漸漸成為了網(wǎng)絡(luò)輿論重要力量，無處不在的網(wǎng)絡(luò)，讓網(wǎng)民們可以極為容易地通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)表自己的意見和觀點(diǎn)，各種博文、評(píng)論呈爆炸式增長(zhǎng)。而在當(dāng)前的社會(huì)意識(shí)形態(tài)下，因不少網(wǎng)民熱衷于對(duì)消極性的，甚至帶有攻擊性、貶低性色彩的帖子進(jìn)行圍觀、轉(zhuǎn)發(fā)和評(píng)論，導(dǎo)致類似負(fù)面情緒主導(dǎo)輿論走勢(shì)，產(chǎn)生了消極甚至惡劣的影響，所以對(duì)負(fù)面評(píng)論較正面或客觀性評(píng)論的識(shí)別在輿情導(dǎo)向中就顯得更為重要。

在以往的研究中，人們主要針對(duì)網(wǎng)民的情感傾向進(jìn)行分類研究，也就是褒貶性進(jìn)行了計(jì)算和分析。而在實(shí)際的生活、工作、學(xué)習(xí)中，網(wǎng)民對(duì)某一事物進(jìn)行圍觀、轉(zhuǎn)發(fā)、探討以及尋求建議，往往更加注意到的是對(duì)該事物的消極性評(píng)價(jià)上，這種特點(diǎn)更加體現(xiàn)在購物和突發(fā)輿情事件上面。本文在不同的語言模型下提取文本特征，利用支持向量機(jī)分類方式，對(duì)消極性文本情感識(shí)別進(jìn)行了研究和對(duì)比，取得了一定的效果。

1 相關(guān)工作研究

情感分析，也稱為意見挖掘，是指通過計(jì)算技術(shù)對(duì)文本的主客觀性、觀點(diǎn)、情緒、極性的挖掘和分析，對(duì)說話者的情感傾向做出分類判斷。隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，人們?cè)絹碓饺菀祝苍絹碓节呌谠诰W(wǎng)絡(luò)上發(fā)表自己的觀點(diǎn)和意見，同時(shí)，也越來越受到網(wǎng)絡(luò)上他人的觀點(diǎn)和意見的影響，這就決定了情感分析研究的重要現(xiàn)實(shí)意義。當(dāng)前，情感分析在網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)、企業(yè)營銷策略、突發(fā)事件檢測(cè)、經(jīng)濟(jì)分析預(yù)測(cè)等方面均有著較好應(yīng)用。在中文情感分析領(lǐng)域，涉及文本預(yù)處理、語言模型、文本分類等方面工作。

1.1 文本預(yù)處理

文本預(yù)處理是為了提取文本中對(duì)于情感文本分類有價(jià)值的信息因素。首先，中文不像英文，詞與詞之間有用空格符號(hào)進(jìn)行分隔，而是一個(gè)句子與另一個(gè)的句子之間才有標(biāo)點(diǎn)符號(hào)進(jìn)行間隔。這樣就需要將本是一個(gè)個(gè)句子的文本處理成為一個(gè)個(gè)詞或者詞組，因此，在各項(xiàng)處理前，首先要對(duì)文本進(jìn)行分詞。其次，文本中經(jīng)常性地含有大量人名、地名、時(shí)間、助動(dòng)詞等詞語，這些詞語不僅與情感分析無關(guān)，還會(huì)提高情感分析的維度，致使分類的復(fù)雜度提高，而且還會(huì)嚴(yán)重影響分類的效果。文獻(xiàn)[1] 專門對(duì)適應(yīng)不同領(lǐng)域的中文分詞方法進(jìn)行了研究，對(duì)不同專業(yè)領(lǐng)域分詞起了較好領(lǐng)路作用。

目前，分詞技術(shù)有基于詞典匹配、統(tǒng)計(jì)分析和語義分析三類?；谠~典匹配是使用已有或者自建的情感詞典，采取正/逆向最大匹配方式與詞典中的詞條進(jìn)行逐條匹配，匹配成功就認(rèn)為是一個(gè)詞，但是，當(dāng)文本中有新的情感詞語出現(xiàn)時(shí)不能很好識(shí)別。統(tǒng)計(jì)分析的方法是基于統(tǒng)計(jì)相鄰漢字出現(xiàn)的次數(shù)，次數(shù)越多，說明它們是詞的可能性就更大，這就有效地避免了基于詞典匹配帶來的弊端。常用的分詞系統(tǒng)中科院的ICTCLAS分詞系統(tǒng)，清華大 學(xué)的SEGATG中文分詞系統(tǒng)，復(fù)旦大學(xué)的中文分詞系統(tǒng)，哈爾濱工業(yè)大學(xué)的 統(tǒng)計(jì)分詞系統(tǒng)，微軟公司漢語句法分析器中的自動(dòng)分詞系統(tǒng)等。

1.2 語言模型

詞袋模型（Bag of Words）和詞向量模型（Word Embedding）是自然語言和文本分析中最為常見的兩種模型。詞袋模型是假定一個(gè)文本，不顧詞的順序和語法結(jié)構(gòu)，僅僅將其視為是詞的集合，將每一個(gè)詞都看成是獨(dú)立的出現(xiàn)，而不是依賴于其他詞是否出現(xiàn)。這種假設(shè)將文本有效地進(jìn)行了簡(jiǎn)化，便于模型化處理。詞向量模型則是文本中的詞語處理為向量，然后將所有向量置于一起形成一個(gè)向量空間，每一個(gè)向量視為空間中的一個(gè)點(diǎn)，這時(shí)，在空間中加上“距離”這個(gè)概念，這樣就可以計(jì)算向量間的相似度來衡量文本之間的相似度。下面，對(duì)本文使用到的詞袋模型中的詞頻TF（Term Frequency）、詞頻—逆向文檔頻率TF—IDF（Inverse Document Frequency）和詞向量模型中的doc2vec特征提取辦法進(jìn)行闡述。

1.2.1 詞頻TF

詞頻TF是一種常見的、但比較簡(jiǎn)單的權(quán)重計(jì)算方法，其思想是統(tǒng)計(jì)詞語在文本中出現(xiàn)的頻數(shù)，如果某個(gè)詞或短語在一篇文章中出現(xiàn)的頻數(shù)高，TF越大，而在其他文章中卻出現(xiàn)不多，則認(rèn)為該詞語具有很好的類別區(qū)分能力。

對(duì)于某一文檔dj來說，假設(shè)文檔中某一特定詞語wi共出現(xiàn)了n次，則該詞語對(duì)于文檔區(qū)分的重要性為：

ni，j指wi在文檔dj出現(xiàn)的次數(shù)，則表示文檔中所有詞出現(xiàn)次數(shù)之和。

逆向文檔頻率（IDF） 的思想是統(tǒng)計(jì)出現(xiàn)詞語出現(xiàn)在文本中的頻率，如果包含某詞語的文檔越少， IDF越大，則說明該詞語具有很好的類別區(qū)分能力。

假定整個(gè)文本庫的文本總數(shù)為N，出現(xiàn)了某一詞語的文檔數(shù)目為nk，則該詞的IDF值計(jì)算如下：

為了避免nk為零時(shí)，導(dǎo)致以上式子分母為零，所以引入一個(gè)常數(shù)λ。

以上面文檔d1，d2為例，此時(shí)文檔僅為2，為了避免出現(xiàn)負(fù)數(shù)，在分子中加入一個(gè)常數(shù)，得到每個(gè)詞的idf值為：A：0.4，B：0.4，C：0.4，D：1.1，E：0.4，F(xiàn)：0.4，G：0.4。

結(jié)合前面的TF和IDF，TF-IDF公式為：

以上d1，d2tfidf值如下：

d1 [0.032，0.032，0.032，0.044，0.64，0.032，0.032]，

d2 [0.016，0.032，0.016，0，0.048，0.016，0.032]。

由此可以看出，在某一文檔中的高詞語頻率，如果該詞語又在整個(gè)文檔庫中的低文檔頻率，則該詞語可以產(chǎn)生高權(quán)重的TF-IDF。

1.2.3 doc2vec的詞向量

doc2vec實(shí)際是基于Word2vec思想的算法，Word2Vec使用了兩種方法，連續(xù)詞袋CBOW （Continuous Bag of Words）和Skip-gram。在CBOW方法中，通過某個(gè)詞的上下文經(jīng)過模型預(yù)測(cè)該詞，而在Skip-gram方法則是用給定的詞來預(yù)測(cè)其周邊的詞。在訓(xùn)練前，每一個(gè)詞都會(huì)首先初始化為一個(gè)N維的向量，訓(xùn)練過程中，會(huì)對(duì)輸入的向量進(jìn)行反饋更新，在進(jìn)行大量語料訓(xùn)練之后，便可得到每一個(gè)詞相對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練向量。doc2vec與其類似，它分為DM （Distributed Memory）和DBOW （Distributed Bag of Words），它在此基礎(chǔ)上將文本作為一個(gè)特殊的token id引入訓(xùn)練語料中，也就是對(duì)文本也配置了向量，并在訓(xùn)練中進(jìn)行更新。

1.3 分類器選擇

對(duì)于文本情感分析的研究，主要思路有基于語義的情感詞典方法和基于機(jī)器的學(xué)習(xí)的方法?；谡Z義的情感詞典方法較為簡(jiǎn)單，主要通過情感知識(shí)來對(duì)微博文本進(jìn)行情感分析。文獻(xiàn)[1]根據(jù)語義分析的方法，構(gòu)建語境歧義詞搭配詞典，進(jìn)而利用該詞典對(duì)句子進(jìn)行情感傾向性分析。基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法較為常見的有基于樸素貝葉斯、基于最大熵值、基于支持向量機(jī)、K最近鄰分類和條件隨機(jī)場(chǎng)等方法。Pang[2]在2002年就使用支持向量機(jī)、最大熵和樸素貝葉斯3種分類器對(duì)篇章級(jí)別電影評(píng)論文本進(jìn)行分類對(duì)比，發(fā)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)方法比基于人工標(biāo)注特征的方法更有效，并且SVM在3種分類器中平均表現(xiàn)最好。文獻(xiàn)[3]使用了多種特征提取、量化方法，用不同機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)微博進(jìn)行分析，實(shí)驗(yàn)表明采用SVM分類模型、信息增益特征提取以及TF-IDF量化權(quán)重的方式對(duì)微博的情感分類效果最好。本文以樸素貝葉斯作為baseline，使用支持向量機(jī)（SVM）的分類方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

支持向量機(jī)（SVM）是Vapnik[3]等在多年研究統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)上于1995年對(duì)線性分類器提出的一種設(shè)計(jì)最佳準(zhǔn)則，是一種能夠解決小樣本模式識(shí)別的十分有效的方法，其基本思想是尋找一個(gè)超平面作為兩類訓(xùn)練樣本點(diǎn)的分割，以保證最小的分類錯(cuò)誤率。在線性可分的情況下，存在一個(gè)或多個(gè)超平面使得訓(xùn)練樣本完全分開，SVM的目標(biāo)是找到其中的最優(yōu)超平面。

假設(shè)有訓(xùn)練樣本集合{ x[i] ， y[i]} ， i = 1 ，2，3 ， …， n ，{ x[i]} ∈ Rn 由兩類點(diǎn)組成， 如果x[i]屬于第1類， 則y[i] = 1 ， 如果x[i]屬于第2類， 則y[i] = -1。所要求的用來分割的超平面方程w便可以表示成：

與以上1/-1分類相對(duì)應(yīng)的，Logistic回歸的目的是從特征中學(xué)習(xí)到一個(gè)0/1，只是因?yàn)槠鋵⑻匦缘慕M合作為自變量，取值范圍是從負(fù)無窮到正無窮。此時(shí)，使用Logistic函數(shù)將自變量映射到（0，1）上，由此得到的值就是屬于y=1的概率，設(shè)x為n維特征向量，函數(shù)g為L(zhǎng)ogistic函數(shù)，表示如下：

當(dāng)g函數(shù)為一元變量時(shí)，它就將（-∞，+∞）映射到了（0，1），則有：

此時(shí)，需要對(duì)一個(gè)新來的數(shù)據(jù)進(jìn)入分類判定時(shí)，只要求hθ是否是大于0.5即可。

在前面的超平面構(gòu)建中，需要將-1/1替換Logistic中的0/1，并將θ換成w和b。這樣，，更進(jìn)一步，則得到：

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

本文實(shí)驗(yàn)環(huán)境為：python3+sklearn+gensim+nltk，語料來源為5001條賓館住宿評(píng)論語料，其中正面語料2774條，負(fù)面語料2227條，測(cè)試樣本與訓(xùn)練樣本比例為7/22。用當(dāng)前流行的jieba分詞系統(tǒng)對(duì)語料進(jìn)行分詞和去停用詞，以貝葉斯分類器為baseline，分別使用TF、TF—IDF和doc2vec特征選擇加支持向量機(jī)分類器的方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，設(shè)置以下評(píng)價(jià)指標(biāo)如下：

TP：正確識(shí)別消極性文本數(shù)；FP：錯(cuò)誤識(shí)別消極性文本數(shù)；

TN：正確識(shí)別正面/客觀性文本數(shù)；FN：錯(cuò)誤識(shí)別正面/客觀性文本數(shù)；

從實(shí)驗(yàn)結(jié)果來看，tf-idf+svm的效果最好。首先，相對(duì)于tf+svm方法，它多引進(jìn)行了逆向文檔頻率作為特征，使得召回率增大，雖然對(duì)精確率有一點(diǎn)點(diǎn)影響，但很明顯，影響極小。其次，單獨(dú)的樸素貝葉斯分類器在分類中的精確率最高，但召回率明顯偏低，這很大程度上因?yàn)槠錀l件獨(dú)立假設(shè)，丟棄了詞與詞之間的相互信息，還有就是訓(xùn)練樣本的偏少，導(dǎo)致測(cè)試樣本中的部分特征詞語在訓(xùn)練樣本中沒有出現(xiàn)。第三，同樣存在召回率低的還有doc2vec+svm方法，主要是doc2vec為了降低復(fù)雜度，對(duì)原有特征空間進(jìn)行了壓縮，在此過程就很有可能出現(xiàn)特征信息的損失，加上線性不可分和樣本量不足，導(dǎo)致了召回率以及F1值和準(zhǔn)確率均不高。

參考文獻(xiàn)：

[1] 修馳.適用于不同領(lǐng)域的中文分詞方法研究與實(shí)現(xiàn)[D].北京：北京工業(yè)大學(xué)，2013.

[2] 宋艷雪，張紹武，林鴻飛.基丁.語境歧義詞的句子情感傾向性分[J].中文信息學(xué)報(bào)，2012，26（3）： 38-43.

[3] 劉志明，劉魯.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的中文微博情感分類實(shí)證研究[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2012， 48 （1） ： 1-4.

[4] Pang Bo， Lee L.Shivakumar Vaithyanathan. Sentiment Classification using Machine Learning Techniques[C]. the 2002 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing，2002：79-86.

[5] Corte C， Vapnik V. Suport Vector Netwoks [M] . Machine Learning， 1995（20）：273-297.