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(海軍航空大學(xué) 艦面航空保障與場(chǎng)站管理系，山東 青島 266041)

0 引言

文本數(shù)據(jù)[1]挖掘(Text Mining)是數(shù)據(jù)挖掘的主要分支之一，是從海量文本數(shù)據(jù)中抽取有價(jià)值的信息和知識(shí)的計(jì)算機(jī)處理技術(shù)，在圖書(shū)分類(lèi)檢索、企業(yè)情報(bào)分析、搜索引擎等領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用[2]。文本數(shù)據(jù)挖掘方法主要包括文本分類(lèi)、文本聚類(lèi)、信息抽取、摘要和壓縮等。其中，文本分類(lèi)是文本數(shù)據(jù)挖掘的主要研究方向。文本分類(lèi)依據(jù)文本之間的差異性特征實(shí)現(xiàn)不同類(lèi)別文本的分類(lèi)，一般包括文本預(yù)處理、統(tǒng)計(jì)和特征抽取、分類(lèi)器設(shè)計(jì)等步驟。首先在預(yù)處理階段將原始語(yǔ)料轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，然后統(tǒng)計(jì)詞頻等特征，采用諸如信息增益、互信息等特征提取方法提取文本描述特征，接著采用諸如支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)方法構(gòu)建特征的分類(lèi)器，實(shí)現(xiàn)特征的分類(lèi)[3-9]。在現(xiàn)代圖書(shū)館管理領(lǐng)域，目前逐漸開(kāi)始使用文本數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)圖書(shū)的管理，如采用機(jī)器學(xué)習(xí)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)中文書(shū)目的自動(dòng)分類(lèi)。該技術(shù)主要包括文本預(yù)處理、特征提取和機(jī)器學(xué)習(xí)三個(gè)部分，目前已經(jīng)有一些成熟的方法[10-14]。如文獻(xiàn)[12]利用ICTCLAS分詞系統(tǒng)對(duì)書(shū)名和摘要信息進(jìn)行中文分詞，為標(biāo)題和摘要的特征詞賦予不同的權(quán)重，采用詞頻-逆向文件頻率提取特征，采用支持向量機(jī)進(jìn)行特征分類(lèi)。文獻(xiàn)[13]同樣采用ICTCLAS分詞系統(tǒng)對(duì)書(shū)名和摘要信息進(jìn)行中文分詞，為每個(gè)書(shū)目構(gòu)建書(shū)目+關(guān)鍵詞的二元關(guān)聯(lián)矩陣，分別采用支持向量機(jī)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征分類(lèi)。文獻(xiàn)[14]采用概率主題模型表示書(shū)目信息，克服因文本短小而產(chǎn)生的特征稀疏問(wèn)題；依據(jù)書(shū)目信息體例結(jié)構(gòu)和類(lèi)目區(qū)分能力等先驗(yàn)知識(shí)構(gòu)建復(fù)合加權(quán)特征，結(jié)合概率主題模型實(shí)現(xiàn)中文書(shū)目信息分類(lèi)。這些方法在中文書(shū)目自動(dòng)分類(lèi)領(lǐng)域都有有益的效果，然而分類(lèi)準(zhǔn)確率還有待進(jìn)一步提高。

1 中文書(shū)目自動(dòng)分類(lèi)框架

在機(jī)器學(xué)習(xí)階段，首先需要對(duì)中文圖書(shū)的書(shū)目數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，抽取中文書(shū)目?jī)?nèi)容特征和中圖法類(lèi)目信息；然后對(duì)中文書(shū)目?jī)?nèi)容特征進(jìn)行預(yù)處理，得到中文書(shū)目?jī)?nèi)容所包含的詞條信息，將非結(jié)構(gòu)化的文本信息轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化的詞條信息；接著依據(jù)詞條信息提取能夠描述不同類(lèi)別中文書(shū)目?jī)?nèi)容的特征向量；最后，結(jié)合數(shù)據(jù)庫(kù)中各個(gè)中文書(shū)目所對(duì)應(yīng)的特征向量以及中圖法類(lèi)目信息組建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，構(gòu)建中文書(shū)目類(lèi)目分類(lèi)器。

在類(lèi)目分析階段，對(duì)于待分類(lèi)的中文書(shū)目，首先抽取中文書(shū)目?jī)?nèi)容特征，然后進(jìn)行預(yù)處理，得到詞條信息；接著提取特征向量；最后將特征向量送進(jìn)中文書(shū)目類(lèi)目分類(lèi)器，得到中文書(shū)目分類(lèi)結(jié)果。

可見(jiàn)，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的中文書(shū)目自動(dòng)分類(lèi)系統(tǒng)架構(gòu)涉及的關(guān)鍵技術(shù)主要有三個(gè)部分：文本預(yù)處理、特征提取和機(jī)器學(xué)習(xí)，簡(jiǎn)要描述如下。

1.1 文本預(yù)處理

該部分主要任務(wù)是將非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化的詞條信息。對(duì)于中文書(shū)目分類(lèi)而言，目前大多是采用中國(guó)科學(xué)院計(jì)算機(jī)研究所開(kāi)發(fā)的ICTCLAS分詞系統(tǒng)來(lái)進(jìn)行文本預(yù)處理工作。該系統(tǒng)對(duì)中文書(shū)目目錄的各個(gè)著錄項(xiàng)的文本進(jìn)行分詞操作，這樣將中文書(shū)目目錄信息轉(zhuǎn)換為詞條信息的集合；然后，將詞條集合中的冗余詞條(如停用詞、部分高頻詞和低頻詞等)刪除。這樣，對(duì)于任意一條中文書(shū)目，可以依據(jù)是否包含詞條來(lái)構(gòu)建一個(gè)詞條向量，表示為:

q=[o1,o2,…,on]T

(1)

其中:n表示詞條的數(shù)量。元素oi;i=1,2,…,n表示第i個(gè)詞條在中文書(shū)目?jī)?nèi)容中是否出現(xiàn)，出現(xiàn)則值為1，否則為0，也即:

(2)

這樣，非結(jié)構(gòu)化的中文書(shū)目文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化向量數(shù)據(jù)。

1.2 特征提取

該部分主要任務(wù)是從中文書(shū)目對(duì)應(yīng)的詞條向量中抽取具有區(qū)分能力的特征。常用的文本特征提取方法有：詞頻(Word Frequency)、文檔頻次(Document Frequency)、詞頻-逆向文件頻率(Term Frequency-Inverse Document Frequency, TF-IDF)、互信息(Mutual Information)、期望交叉熵(Expected Cross Entropy)、信息增益(Information Gain)、文本證據(jù)權(quán)(The Weight of Evidence for Text)。不同特征提取方法對(duì)不同的文本數(shù)據(jù)的表達(dá)能力不同，需要依據(jù)數(shù)據(jù)的分布來(lái)選擇最合適的特征提取方法。在中文書(shū)目分類(lèi)領(lǐng)域，詞頻特征和詞頻-逆向文件頻率特征應(yīng)用較多[12]。

1.3 機(jī)器學(xué)習(xí)

中文書(shū)目數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的特征向量需要經(jīng)過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)方法構(gòu)建的分類(lèi)器來(lái)進(jìn)行分類(lèi)。目前，機(jī)器學(xué)習(xí)方法很多，如Adaboost、決策樹(shù)(Decision Tree)、隨機(jī)森林(Random Forest)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Nerve Net)、支持向量機(jī)(Support Vector Machine，SVM)、樸素貝葉斯(Naive Bayes)、深度網(wǎng)絡(luò)(Deep Net)等。下面簡(jiǎn)要介紹中文書(shū)目分類(lèi)領(lǐng)域常用的決策樹(shù)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)方法。

1.3.1 決策樹(shù)

決策樹(shù)以信息增益為訓(xùn)練依據(jù)，對(duì)訓(xùn)練樣本集中的特征向量進(jìn)行學(xué)習(xí)，構(gòu)建由內(nèi)部節(jié)點(diǎn)和節(jié)點(diǎn)組成的二叉樹(shù)或多叉樹(shù)結(jié)構(gòu)。其中，每一個(gè)節(jié)點(diǎn)都包含一個(gè)邏輯判斷函數(shù)，可以對(duì)輸入該節(jié)點(diǎn)的特征進(jìn)行判決，為其選擇合理的分錄路徑。

1.3.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)模擬人腦思維設(shè)計(jì)學(xué)習(xí)框架，以錯(cuò)誤率為訓(xùn)練依據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和偏移量參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，尋找錯(cuò)誤率最低時(shí)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)來(lái)構(gòu)建，可以對(duì)大規(guī)模樣板數(shù)據(jù)充分學(xué)習(xí)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)未知數(shù)據(jù)的分類(lèi)和預(yù)測(cè)。

1.3.3 支持向量機(jī)

支持向量機(jī)是建立在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小原理基礎(chǔ)上的一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，主要優(yōu)點(diǎn)是可以實(shí)現(xiàn)小樣本集的學(xué)習(xí)，泛化能力強(qiáng)，其決策函數(shù)僅由少數(shù)的支持向量確定，而不是樣本空間的維數(shù)，這樣不僅可以避免“維數(shù)災(zāi)難”，而且計(jì)算復(fù)雜度小，是目前應(yīng)用范圍較廣、具有較好識(shí)別能力的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。

2 改進(jìn)的支持向量機(jī)中文書(shū)目自動(dòng)分類(lèi)

本文仍采用上述的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的中文書(shū)目自動(dòng)分類(lèi)系統(tǒng)架構(gòu)。與之相比，本文主要在文本特征提取部分進(jìn)行改進(jìn)，主要改進(jìn)在于，將現(xiàn)有方法中常用的詞頻特征和詞頻-逆向文件頻率特征進(jìn)行融合，提高特征區(qū)分能力。并采用奇異值分解方法將特征矩陣變換到語(yǔ)義空間，增強(qiáng)特征的穩(wěn)健性，最終提高中文書(shū)目分類(lèi)的準(zhǔn)確率。另外，在機(jī)器學(xué)習(xí)部分，針對(duì)中文書(shū)目分類(lèi)的多元性，在現(xiàn)有二元SVM分類(lèi)器的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)聯(lián)合SVM分類(lèi)器，實(shí)現(xiàn)多類(lèi)中文書(shū)目的自動(dòng)分類(lèi)。下面首先介紹本文方法涉及的基本理論，然后介紹本文方法的實(shí)現(xiàn)方法。

2.1 基本理論

本文方法涉及的基本理論主要有兩個(gè)：奇異值分解和支持向量機(jī)，簡(jiǎn)要介紹如下。

2.1.1 奇異值分解

在線(xiàn)性代數(shù)中，奇異值分解(Singular Value Decomposition，SVD)是一種非常重要的矩陣分解，可以看作是正規(guī)矩陣酉對(duì)角化的推廣。其數(shù)學(xué)公式為:

X=LSRT

(3)

其中:L和R分別表示左奇異向量矩陣和右奇異向量矩陣，S表示奇異值的對(duì)角矩陣。S的對(duì)角元素按從大到小的順序進(jìn)行排列。其中，奇異值越大，說(shuō)明對(duì)應(yīng)向量越重要。

奇異值分解與潛在語(yǔ)義索引(Latent Semantic Indexing)關(guān)系密切，對(duì)于詞條和語(yǔ)料的關(guān)聯(lián)矩陣，如果進(jìn)行一次SVD分解，那么可以實(shí)現(xiàn)相似詞條和語(yǔ)料的分類(lèi)，同時(shí)得到詞條和語(yǔ)料之間的相關(guān)性。因此，SVD也可稱(chēng)為語(yǔ)義空間變換。通過(guò)語(yǔ)義空間變換，將高維的文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為較低維度的隱含語(yǔ)義空間。

2.1.2 支持向量機(jī)

SVM的主要設(shè)計(jì)思想是尋找一個(gè)最優(yōu)的分類(lèi)超平面，使得分為不同類(lèi)別的數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的間隔最大。令{x1,x2,…,xn}表示樣本數(shù)據(jù)集，則SVM分類(lèi)超平面可以表示為:

wTx-b=0

(4)

其中:w表示分類(lèi)超平面的法向量，b表示偏移量，x表示分類(lèi)超平面上的點(diǎn)。

尋找在兩個(gè)類(lèi)別的數(shù)據(jù)集上與分類(lèi)超平面平行的兩個(gè)超平面，表示為:

(5)

(6)

s.t.yi(ωTxi+b)≥1i=1,2,3,…,n

(7)

其中:yi表示樣本數(shù)據(jù)xi的類(lèi)別標(biāo)簽。當(dāng)xi為正樣本時(shí)，yi=1；否則，yi=-1。

通過(guò)最優(yōu)化求解，可以得到最優(yōu)的參數(shù)w和b。這樣，對(duì)于新輸入的數(shù)據(jù)x，計(jì)算wTx-b的值，如果該值大于0，則判定該數(shù)據(jù)為正樣本，否則判定為負(fù)樣本。

SVM對(duì)于小樣本數(shù)據(jù)的處理性能好，泛化能力強(qiáng)。

2.2 實(shí)現(xiàn)方法

本文方法的實(shí)現(xiàn)主要包括三個(gè)環(huán)節(jié)：文本預(yù)處理、語(yǔ)義空間變化和語(yǔ)義特征向量提取、聯(lián)合支持向量機(jī)分類(lèi)。詳細(xì)介紹如下。

2.2.1 文本預(yù)處理

本文仍采用ICTCLAS分詞系統(tǒng)來(lái)進(jìn)行文本預(yù)處理。與文獻(xiàn)[12]不同的是，本文在進(jìn)行文本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化轉(zhuǎn)換時(shí)，更注重詞條出現(xiàn)頻率信息而不是詞條是否存在信息，這樣利于更充分描述文本數(shù)據(jù)。具體地，對(duì)于任意一條中文書(shū)目d，記錄每一個(gè)詞條出現(xiàn)的頻率，可以得到一個(gè)向量f=[f1,d,f2,d,…,fn,d]T。其中，元素fi,d;i=1,2,…,n表示第i個(gè)詞條在中文書(shū)目d中出現(xiàn)的次數(shù)。這樣，非結(jié)構(gòu)化的中文書(shū)目文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化向量數(shù)據(jù)。

在機(jī)器學(xué)習(xí)階段，整個(gè)訓(xùn)練樣本集中的所有中文書(shū)目文本數(shù)據(jù)可以轉(zhuǎn)換為一個(gè)維數(shù)為n×m的矩陣F，其中，m表示中文書(shū)目的數(shù)量。矩陣F可以表示為:

(8)

其中，矩陣中任意元素fi,j;i=1,2,…,n;j=1,2,…,m;表示第i個(gè)詞條在中文書(shū)目j中出現(xiàn)的次數(shù)。

2.2.2 語(yǔ)義空間變換與語(yǔ)義特征向量提取

一般地，詞條與語(yǔ)料庫(kù)之間存在隱含語(yǔ)義關(guān)系，本文通過(guò)挖掘兩者之間隱含的語(yǔ)義空間，來(lái)描述詞條與語(yǔ)料庫(kù)之間的聯(lián)系。本文采用常用的TF-IDF方法進(jìn)行文本數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換。該方法在數(shù)據(jù)挖掘和信息檢索領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，其主要設(shè)計(jì)思想是：某一個(gè)詞條在某文檔中出現(xiàn)的頻率越高，而在語(yǔ)料庫(kù)的其他文檔中出現(xiàn)的頻率越低，則該詞條對(duì)于該文檔而言的重要程度越高。給定語(yǔ)料庫(kù)D，詞條t和中文書(shū)目d，d∈D。則中文書(shū)目d的權(quán)重可以表示為:

tt,d=ft,d×log(|D|ft,D)

(9)

其中:ft,d表示詞條t出現(xiàn)在中文書(shū)目d中出現(xiàn)的次數(shù)，|D|表示語(yǔ)料庫(kù)中中文書(shū)目的數(shù)量，ft,D表示語(yǔ)料庫(kù)D中出現(xiàn)詞條t的中文書(shū)目數(shù)量。

這樣，對(duì)于任意一條中文書(shū)目，采用TF-IDF方法可以得到一個(gè)特征向量t=[t1,d,t2,d,…,tn,d]T。

在機(jī)器學(xué)習(xí)階段，整個(gè)訓(xùn)練樣本集中的所有中文書(shū)目文本數(shù)據(jù)可以采用TF-IDF方法轉(zhuǎn)換為一個(gè)維數(shù)為n×m的矩陣T，表示為:

(10)

也即，用每一個(gè)詞條對(duì)語(yǔ)料庫(kù)中每一個(gè)文檔的權(quán)重來(lái)構(gòu)建矩陣T，將非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

然而，當(dāng)詞條出現(xiàn)頻次過(guò)大時(shí)，TF-IDF方法得到的權(quán)重會(huì)下降，影響特征區(qū)分能力。為此，本文融合詞頻和TF-IDF特征，構(gòu)建的特征矩陣可以表示為:

X=λF+(1-λ)T

(11)

其中:λ表示加權(quán)權(quán)重。

類(lèi)似地，特征向量之間的融合公式為:

q=λf+(1-λ)t

(12)

為了特征矩陣的冗余，盡可能地反映詞條與文檔之間的原始關(guān)系，本文采用SVD方法對(duì)特征矩陣X進(jìn)行分解，如公式(3)所示。奇異值的對(duì)角矩陣S的對(duì)角元素按從大到小的順序進(jìn)行排列。奇異值越大，說(shuō)明對(duì)應(yīng)的詞條向量越重要，詞條與文本的關(guān)聯(lián)性越強(qiáng)?？梢?jiàn)，采用SVD分解之后的三個(gè)矩陣能反映詞條與語(yǔ)料庫(kù)之間語(yǔ)義聯(lián)系。因此，本文將上述變換過(guò)程稱(chēng)之為語(yǔ)義空間變換。考慮到奇異值下降速度非?？?，前10%的奇異值的和通?？梢赃_(dá)到全部奇異值之和的99%以上了。因此，本文采用前k個(gè)奇異值來(lái)近似描述矩陣。簡(jiǎn)化后的矩陣記為:

Xk=LkSkRkT

(13)

其中:與S相比，矩陣Sk中只保留對(duì)角元素的前k個(gè)奇異值，其他位置的奇異值置為0。與L和R相比，矩陣Lk和Rk中只保留前k行向量，其他行的元素都置為0。

這樣，可以通過(guò)語(yǔ)義空間變換，將高維的文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為較低維度的隱含語(yǔ)義空間。具體地，對(duì)于任意一個(gè)中文書(shū)目所對(duì)應(yīng)的特征向量q，可以通過(guò)語(yǔ)義空間的變換將其轉(zhuǎn)換為語(yǔ)義空間中相同維度的語(yǔ)義向量qk，表示為:

qk=Sk-1LkTq

(14)

本文將語(yǔ)義向量作為文檔的特征向量，據(jù)此進(jìn)行文檔的分類(lèi)。

2.2.3 聯(lián)合支持向量機(jī)分類(lèi)

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的書(shū)目分類(lèi)方法通常需要構(gòu)建分類(lèi)器來(lái)完成文檔所對(duì)應(yīng)特征向量的分類(lèi)任務(wù)。考慮到支持向量機(jī)泛化能力強(qiáng)，計(jì)算復(fù)雜度樣本空間維數(shù)關(guān)聯(lián)小的特點(diǎn)，本文選擇支持向量機(jī)方法進(jìn)行特征向量的學(xué)習(xí)與分類(lèi)。

由前面介紹可見(jiàn)，SVM分類(lèi)器是一個(gè)二元分類(lèi)器，分類(lèi)結(jié)果只有正樣本和負(fù)樣本兩類(lèi)。對(duì)于書(shū)目而言，類(lèi)別數(shù)肯定不止兩類(lèi)。為了實(shí)現(xiàn)多類(lèi)書(shū)目數(shù)據(jù)的分類(lèi)，本文設(shè)計(jì)聯(lián)合SVM分類(lèi)器，為每一個(gè)書(shū)目類(lèi)別構(gòu)建一個(gè)SVM分類(lèi)器，通過(guò)各個(gè)SVM分類(lèi)器的投票來(lái)得到最終的分類(lèi)結(jié)果。在訓(xùn)練每一個(gè)書(shū)目的SVM分類(lèi)器時(shí)，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中該書(shū)目的數(shù)據(jù)看作正樣本，而將其他書(shū)目的數(shù)據(jù)看作負(fù)樣本，來(lái)訓(xùn)練SVM分類(lèi)器。假設(shè)書(shū)目類(lèi)別總數(shù)為C，那么可以得到C個(gè)SVM分類(lèi)器，記為:

SVMi={wi,bi|i=1,2,3,…,C}

(15)

在分類(lèi)時(shí)，對(duì)于輸入數(shù)據(jù)x，可以計(jì)算C個(gè)分類(lèi)得分，記為:

si=wiTx+bi

(16)

本文選擇分類(lèi)得分最大的類(lèi)別作為數(shù)據(jù)x的分類(lèi)類(lèi)別，表示為:

(17)

在本文中，用于SVM訓(xùn)練和測(cè)試的數(shù)據(jù)為每一個(gè)文檔所對(duì)應(yīng)的語(yǔ)義向量qk。

3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

本文通過(guò)中文書(shū)目的自動(dòng)分類(lèi)實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證本文所述的基于語(yǔ)義空間變換的中文書(shū)目數(shù)據(jù)挖掘方法的有效性。首先，我們從學(xué)校中文書(shū)目館隨機(jī)抽取了5個(gè)大類(lèi)的中文書(shū)目作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集，包括D類(lèi)書(shū)目3 364條，F(xiàn)類(lèi)書(shū)目5 482條，I類(lèi)書(shū)目3 638條，K類(lèi)書(shū)目2 874條，T類(lèi)書(shū)目4 877條，共計(jì)20 235條中文書(shū)目信息。一般地，中文書(shū)目信息包括書(shū)號(hào)、價(jià)格、書(shū)名、分卷號(hào)、分卷名、作者、版本項(xiàng)、出版地、出版社、出版時(shí)間、頁(yè)碼、開(kāi)本、內(nèi)容摘要、讀者對(duì)象、分類(lèi)號(hào)等字段信息。本文與文獻(xiàn)[12]一樣，選取書(shū)名和內(nèi)容摘要這兩個(gè)字段作為實(shí)驗(yàn)的測(cè)試語(yǔ)料，因?yàn)檫@兩個(gè)字段能有效反映中文書(shū)目的主題?？紤]到基于機(jī)器學(xué)習(xí)的中文書(shū)目自動(dòng)分類(lèi)方法一般包括機(jī)器學(xué)習(xí)和類(lèi)目分析兩個(gè)階段，這里將中文書(shū)目數(shù)據(jù)集分為兩個(gè)子集，一個(gè)為訓(xùn)練數(shù)據(jù)子集，另一個(gè)為測(cè)試數(shù)據(jù)子集。其中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)子集是從每一類(lèi)書(shū)目中隨機(jī)抽取一半書(shū)目條目構(gòu)成的，剩下的一半放入測(cè)試數(shù)據(jù)子集。下面首先介紹本文方法的實(shí)驗(yàn)情況，然后再與現(xiàn)有中文書(shū)目分類(lèi)方法進(jìn)行性能對(duì)比，驗(yàn)證本文方法的優(yōu)勢(shì)。

3.1 本文方法實(shí)驗(yàn)分析

本文方法的訓(xùn)練步驟如下。

Step1：文本預(yù)處理，構(gòu)建矩陣F；

Step2：TF-IDF特征提取，構(gòu)建矩陣T；

Step3：特征融合，構(gòu)建特征向量q和矩陣X；

Step4：語(yǔ)義空間變換，得到矩陣Lk、Rk、Sk和Xk；

Step5：語(yǔ)義向量生成，得到語(yǔ)義向量qk；

Step6：機(jī)器學(xué)習(xí)，對(duì)不同類(lèi)別的語(yǔ)義向量進(jìn)行訓(xùn)練，為每一類(lèi)中文書(shū)目構(gòu)建一個(gè)SVM分類(lèi)器。

本文方法的測(cè)試步驟是：

Step1：文本預(yù)處理，得到向量f；

Step2：TF-IDF特征提取，得到向量t；

Step3：特征融合，得到特征向量q；

Step4：語(yǔ)義向量生成，得到語(yǔ)義向量qk；

Step5：特征分類(lèi)，得到對(duì)每一個(gè)類(lèi)別的分類(lèi)得分；

Step6：選擇分類(lèi)得分最大的類(lèi)別作為分類(lèi)結(jié)果。

本文方法涉及兩個(gè)參數(shù)，分別是特征融合階段的權(quán)重參數(shù)λ和SVD分解階段的參數(shù)k。下面通過(guò)實(shí)驗(yàn)來(lái)選擇最優(yōu)的參數(shù)。

圖1給出了參數(shù)λ取值不同時(shí)本文方法的分類(lèi)準(zhǔn)確率分布情況(此時(shí)SVD階段不進(jìn)行約簡(jiǎn))。當(dāng)λ=0時(shí)表示僅使用TF-IDF特征，當(dāng)λ=1時(shí)表示僅使用詞頻特征。由圖1可見(jiàn)，當(dāng)參數(shù)λ取值為0.3時(shí)中文書(shū)目的分類(lèi)準(zhǔn)確率最大。這說(shuō)明，TF-IDF特征的分類(lèi)效果優(yōu)于詞頻特征，融合TF-IDF特征和詞頻特征的分類(lèi)效果優(yōu)于單獨(dú)采用一種特征的分類(lèi)效果。

圖1 參數(shù)λ取值不同時(shí)分類(lèi)準(zhǔn)確率分布曲線(xiàn)

圖2給出了參數(shù)k取值不同時(shí)本文方法的分類(lèi)準(zhǔn)確率分布情況?？梢?jiàn)，前期隨著k的增加，分類(lèi)準(zhǔn)確率提升。當(dāng)k=80時(shí)分類(lèi)準(zhǔn)確率增加不再明顯，當(dāng)k=120時(shí)分類(lèi)準(zhǔn)確率反而下降。這說(shuō)明，詞條與文檔之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系主要體現(xiàn)在前80個(gè)奇異值上，后面的奇異值所含噪聲偏多，不利于分類(lèi)。

圖2 參數(shù)k取值不同時(shí)分類(lèi)準(zhǔn)確率分布曲線(xiàn)

3.2 不同方法對(duì)比分析

下面將本文方法與文獻(xiàn)[12-14]所述的三種中文書(shū)目分類(lèi)方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比，具體結(jié)果見(jiàn)表1。其中，文獻(xiàn)[12]所述方法中特征選擇混合特征，特征權(quán)重參數(shù)為0.5。文獻(xiàn)[13]所述方法中分類(lèi)器選用其實(shí)驗(yàn)性能更優(yōu)的SVM分類(lèi)器。本文方法的實(shí)驗(yàn)參數(shù)為：λ=0.3、k=80。四種方法所用的實(shí)驗(yàn)環(huán)境相同，計(jì)算機(jī)平臺(tái)性能參數(shù)為：Intel I7 CPU、DDR3 16 G內(nèi)存。軟件開(kāi)發(fā)環(huán)境為Matlab 2012。機(jī)器學(xué)習(xí)模塊使用MATLAB自帶的開(kāi)發(fā)包。分詞系統(tǒng)都采用ICTCLAS分詞系統(tǒng)。

表1 不同方法分類(lèi)準(zhǔn)確率對(duì)比(單位：%)

下面對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行具體的分析。本文方法與文獻(xiàn)[12]所述方法都使用了詞頻和TD-IDF特征，不過(guò)本文方法沒(méi)有區(qū)分特征在標(biāo)題或者摘要中的差異，而是通過(guò)兩類(lèi)特征的加權(quán)融合以及語(yǔ)義空間變換來(lái)生成文本表示特征。這樣可以去除冗余，增強(qiáng)特征的穩(wěn)健性，提高分類(lèi)準(zhǔn)確率。由表1可見(jiàn)，本文方法在D、F、I、K和T五類(lèi)書(shū)目的分類(lèi)準(zhǔn)確率都高于文獻(xiàn)[12]方法，且平均分類(lèi)準(zhǔn)確率高于文獻(xiàn)[12]方法2.76%。與文獻(xiàn)[13]方法相比，本文方法也使用了SVM分類(lèi)器。然而在特征提取階段，文獻(xiàn)[13]中單獨(dú)使用TD-IDF特征，而本文方法在此基礎(chǔ)上融合了詞頻特征，特征區(qū)分能力增強(qiáng)。另外，本文方法在分類(lèi)時(shí)構(gòu)建聯(lián)合SVM分類(lèi)器，這也優(yōu)于文獻(xiàn)[13]方法使用的級(jí)聯(lián)SVM分類(lèi)器。因?yàn)槭褂眉?jí)聯(lián)分類(lèi)器時(shí)如果某一層分類(lèi)錯(cuò)誤，那么分類(lèi)結(jié)果就是錯(cuò)誤的。而聯(lián)合SVM分類(lèi)器相當(dāng)于每一個(gè)分類(lèi)器都對(duì)分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行投票，選擇投票分?jǐn)?shù)最高的類(lèi)別作為最終的分類(lèi)結(jié)果，這明顯優(yōu)于選擇某一層分類(lèi)結(jié)果。因此本文方法在五類(lèi)書(shū)目上的分類(lèi)準(zhǔn)確率也都高于文獻(xiàn)[13]方法，且平均分類(lèi)準(zhǔn)確率高于文獻(xiàn)[13]方法6.09%。文獻(xiàn)[14]所述方法與本文方法和文獻(xiàn)[12-13]所述方法差異都較大，該方法的主要特點(diǎn)是構(gòu)建復(fù)合特征，但在特征構(gòu)建時(shí)使用了一些先驗(yàn)知識(shí)，導(dǎo)致特征的主觀性較強(qiáng)，對(duì)數(shù)據(jù)的魯棒性差。因此，在本文的測(cè)試數(shù)據(jù)下，該方法的分類(lèi)準(zhǔn)確率不高，在某些領(lǐng)域可能分類(lèi)準(zhǔn)確度較高，在五類(lèi)書(shū)目上的分類(lèi)準(zhǔn)確率都低于本文方法，且平均分類(lèi)準(zhǔn)確率低于本文方法3.53%?？偟膩?lái)說(shuō)，本文方法對(duì)五類(lèi)中文書(shū)目的分類(lèi)準(zhǔn)確度都高于其他三種方法，平均分類(lèi)準(zhǔn)確率高于其他方法2.76%以上。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文提出了一種基于語(yǔ)義空間變換的數(shù)據(jù)挖掘方法，主要設(shè)計(jì)思想是：融合詞頻和TF-IDF兩種特征描述文本數(shù)據(jù)，結(jié)合奇異值分解實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義空間變換，生成用于文本表示的語(yǔ)義向量，設(shè)計(jì)聯(lián)合SVM分類(lèi)器實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義向量的學(xué)習(xí)與分類(lèi)。通過(guò)進(jìn)行中文書(shū)目自動(dòng)分類(lèi)實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了本文方法能夠提高中文書(shū)目分類(lèi)的準(zhǔn)確率。類(lèi)似地，本文方法還可以用于其他文本分類(lèi)與檢索領(lǐng)域，有益于挖掘文本數(shù)據(jù)信息。

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