宋呈祥， 陳秀宏， 牛 強

(江南大學(xué) 數(shù)字媒體學(xué)院，江蘇 無錫 214122)

0 引 言

合理的特征選擇，不僅可以降低文本特征維度，還能降低分類時間復(fù)雜度，提高分類效果[1]。近年來，越來越多的特征選擇算法涌現(xiàn)，這些方法大多數(shù)都是基于頻率或者概率對特征詞進(jìn)行權(quán)重計算，并根據(jù)排名選取TOP-K特征詞?？ǚ浇y(tǒng)計量(Chi-square statistics,CHI)是一種常用的特征選擇方法，具備更低的時間復(fù)雜度和應(yīng)用便利性[2]，其統(tǒng)計特征詞在文本中是否出現(xiàn)，但沒有考慮詞頻和特征詞分散度、集中度等信息。Galavotti L等人[3]通過研究特征詞與類別的正負(fù)相關(guān)性問題，引入一種新的相關(guān)系數(shù)方法對CHI模型進(jìn)行優(yōu)化，使得模型性能有了一定的提高。Jin C等人[4]使用樣本方差計算詞的分布信息，并考慮最大詞頻信息來改進(jìn)CHI方法，在三個數(shù)據(jù)集上均取得較好的結(jié)果。葉敏等人[5]通過在CHI特征選擇算法中引入分散度、頻度等特征因子，并考慮位置和詞長信息改進(jìn)詞頻-逆文本頻率(term frequency-inverse document frequency,TF-IDF)賦權(quán)公式，提出一種用來描述特征詞的權(quán)重分布情況的特征選擇算法，提高特征詞的類別鑒別能力。高寶林等人[6]通過引入類內(nèi)和類間分布因子，提出基于類別的CHI特征選擇方法，減少了低頻詞帶來的干擾，并且降低了特征詞在類間均勻分布時對分類帶來的負(fù)貢獻(xiàn)。袁磊[7]考慮不均衡文本長度的影響，對特征詞頻進(jìn)行歸一化處理，同時融合特征詞的類別信息，提出了一種改進(jìn)CHI特征選擇算法。但這些方法都沒有考慮分布在少數(shù)文本集合的高頻特征詞。

由于傳統(tǒng)CHI方法是在全局范圍內(nèi)進(jìn)行特征選擇而未考慮特征詞頻信息，且沒有考慮特征詞的出現(xiàn)與類負(fù)相關(guān)的情況，故本文提出一種新的基于CHI特征選擇方法，考慮位置特性而改進(jìn)TF-IDF權(quán)重計算公式，并分別使用支持向量機(support vector machine,SVM)和樸素貝葉斯(naive Bayes)方法對文本分類。實驗結(jié)果表明，該方法分類效果優(yōu)于傳統(tǒng)CHI方法和文獻(xiàn)[6]的方法。

1 相關(guān)概念與方法

1.1 CHI

CHI是用來衡量特征詞tk和類別ci之間的相關(guān)聯(lián)程度。假設(shè)tk和ci之間符合具有一階的自由度χ2分布，則tk與ci的CHI值定義為[2]

(1)

(2)

式中m為類別數(shù)目。

1.2 特征權(quán)重計算

特征選擇后需計算各特征詞的權(quán)重大小，以衡量某個特征詞在文本中區(qū)別能力的強弱。TF-IDF是一種經(jīng)典的特征權(quán)重計算方法，在信息檢索占有重要地位[8]，其計算公式如下

(3)

式中nij為特征詞wi在第j篇文本中出現(xiàn)的頻度，|Dj|為第j篇文本的長度，n為文本集的文本總數(shù)，df(wi)為文本集中出現(xiàn)特征詞wi的文本數(shù)目。如果一個詞在某篇文本出現(xiàn)的次數(shù)多且在其他文本中包括該詞的文本數(shù)少，那么其就越和該文本主題相關(guān)，區(qū)分能力也就越強[9]。為了消除文本長度對TF-IDF值的影響，一般將其進(jìn)行歸一化處理。

2 改進(jìn)的文本分類方法

2.1 基于位置改進(jìn)的TF-IDF權(quán)重計算公式

傳統(tǒng)的TF-IDF公式在計算特征詞權(quán)重時只考慮詞頻和包含它的文本數(shù)量，沒有考慮特征詞出現(xiàn)的位置，然而特征詞的位置信息從某種程度也反映了其重要性。如果特征詞出現(xiàn)在文本的標(biāo)題、摘要或者關(guān)鍵詞處，則其應(yīng)該獲得更高的權(quán)重。于是，改進(jìn)的頻度 (稱為位置頻度，pos_n)為

pos_nij=nij×(1+log2(T(wi)+1))

(4)

式中T(wi)為特征詞wi出現(xiàn)在標(biāo)題、摘要或者關(guān)鍵詞處的總次數(shù)。當(dāng)T(wi)=0時，pos_nij=nij，該式值即為傳統(tǒng)的特征詞頻度。式(4)表明，如果一個特征詞在標(biāo)題、摘要、關(guān)鍵詞出現(xiàn)的次數(shù)越多，那么它的權(quán)值應(yīng)越高，也就越重要。將式(4)替換式(3)中的nij，便可得到包含特征詞位置的改進(jìn)TF-IDF權(quán)重公式位置 TF-IDF (position TF-IDF,PTF-IDF)

(5)

2.2 CHI的優(yōu)化

針對傳統(tǒng)CHI全局特征選擇以及未考慮詞頻信息等問題，考慮特征分布系數(shù)(feature distribution coefficient，F(xiàn)DC)如下

(6)

(7)

式中N(tk,ci)為類ci出現(xiàn)特征tk的文本數(shù)，N(tk)為文本集中出現(xiàn)tk的文本總數(shù)，m為類別數(shù)。于是，當(dāng)類ci中出現(xiàn)特征tk的文本數(shù)小于平均每個類中出現(xiàn)tk的文本數(shù)時，NCF值為負(fù)數(shù)，CHI值就會是負(fù)數(shù)，此時刪除與類ci負(fù)相關(guān)的特征即可避免負(fù)相關(guān)對分類的影響。最后給出改進(jìn)的特征選擇公式IMPCHI(improved CHI)為

IMPCHI(tk,ci)=CHI(tk,ci)FDC(tk)NCF(tk,ci)

(8)

綜上所述，得到以下改進(jìn)的特征選擇和權(quán)重計算的文本分類算法流程:

1)文本預(yù)處理。文本預(yù)處理包括詞性標(biāo)注、去除特殊符號以及停用詞；只保留名詞、動詞和形容詞等重要詞語，獲取文本詞語(標(biāo)題、關(guān)鍵詞、摘要、正文和類別)集合。

2)特征選擇。使用本文算法計算訓(xùn)練集文本詞語集合和每個類別的NCF,CHI,FDC值，得到每個詞和對應(yīng)類別的IMPCHI值；對于重復(fù)的詞，取最大值作為該詞最終的IMPCHI值。將每個詞按IMPCHI降序排序，根據(jù)語料文本特征選取TOP-K作為整個語料集的特征詞集合。

3)權(quán)重計算。對于每篇文本的詞語集合，若步驟(2)的特征詞集合含有該詞，使用考慮特征詞位置特性的PTF-IDF賦權(quán)公式計算該詞的權(quán)重，構(gòu)造文本特征向量。

4)分類器訓(xùn)練。利用步驟(3)得到訓(xùn)練集文本特征向量，并訓(xùn)練分類器。

5)測試分析。將測試集分別進(jìn)行步驟(1)、步驟(3)處理獲取測試集文本特征向量，并對步驟(4)得到的分類器測試評估，輸出實驗結(jié)果。

3 實驗與結(jié)果分析

實驗數(shù)據(jù)利用網(wǎng)易新聞?wù)Z料庫和復(fù)旦大學(xué)中文語料庫，其中網(wǎng)易新聞?wù)Z料庫包括汽車、文化、經(jīng)濟(jì)、醫(yī)藥、軍事和體育六個大類，隨機選取每個類別的300篇文本，以2∶1的比例組成訓(xùn)練集和測試集；復(fù)旦大學(xué)中文語料庫，隨機選取的訓(xùn)練集和測試集文本數(shù)量如表1。

表1 復(fù)旦大學(xué)中文語料庫訓(xùn)練集和測試集的選取情況

實驗中，使用中科院NLPIR[10]工具對語料進(jìn)行預(yù)處理。實驗分別采用TF-IDF和PTF-IDF公式對特征選擇后的特征詞計算其權(quán)重；并利用臺灣大學(xué)的Chang Chih-chung教授等人[11]開發(fā)的線性核函數(shù)SVM分類器和Weka平臺Naive Bayes分類器[12]對語料文本進(jìn)行分類。

實驗性能評估使用宏F1值 (macro_F1)來度量所有類別的總體分類指標(biāo)

(9)

式中m為類別個數(shù)；Pi,Ri分別為ci類的查準(zhǔn)率(Precision,P)和查全率(Recall,R)；macro_P為宏查準(zhǔn)率；macro_R為宏查全率。

實驗中各個方法表示為：E1為傳統(tǒng)CHI特征選擇+TF-IDF權(quán)重計算的實驗；E2為傳統(tǒng)CHI 特征選擇+PTF-IDF權(quán)重計算的實驗；E3為文獻(xiàn)[6]提出的C-ICHI方法+TF-IDF權(quán)重計算的實驗；E4為IMPCHI特征選擇 +TF-IDF權(quán)重計算的實驗；E5為IMPCHI特征選擇 +PTF-IDF權(quán)重計算的實驗。

3.1 在不同語料庫上的SVM分類實驗

在不同語料庫的SVM分類對比實驗結(jié)果如圖1。

圖1 不同特征維度的SVM分類宏F1值

可見，當(dāng)特征集合維度增大時，宏F1值也隨著變大。在網(wǎng)易新聞?wù)Z料庫中，特征維度1 500時，E5達(dá)到宏F1值最大值87.46 %，但E1此時宏F1已經(jīng)下降，E4,E5雖然宏F1值也在輕微下降,但E1，E3下降更加明顯，表明本文提出的IMPCHI方法更加穩(wěn)定，綜合性能更好。在復(fù)旦大學(xué)新聞?wù)Z料庫中，特征集合維度2 500時，達(dá)到86.27 %的宏F1值，E5比E1，E3分別高出4.31 %，1.47 %，但是當(dāng)特征集合維度繼續(xù)增大時，因為特征詞集合含有很多冗余特征，致使宏F1值變小。E3引入類內(nèi)和類間分布因子等因素，雖然宏F1值比E1高，但低于E4，E5。因為在特征選擇時，對于位置特性、一些大量分布于少量文本集的特征等因素，對于提升CHI特征選擇的分類性能不可忽視。在計算特征權(quán)重時，本文提出的PTF-IDF權(quán)重公式，考慮特征詞位置權(quán)重，出現(xiàn)的位置越重要，得分越高，網(wǎng)易新聞?wù)Z料庫和復(fù)旦大學(xué)中文語料庫中E2比E1分別提升平均1.19 %,2.85 %的宏F1值。PTF-IDF單純考慮位置特性不能達(dá)到理想的分類效果，使E2結(jié)果不如E3和E4方法。

在網(wǎng)易新聞?wù)Z料庫和復(fù)旦大學(xué)中文語料庫中，在宏F1值分別達(dá)到最大值時分析各個類別的宏F1值，如表2、表3。各個類別宏F1值差別明顯，原因是不同文本長度對于結(jié)果的影響，如果文本較短，含有很多空值，使向量稀疏，造成分類結(jié)果較低。若文本含有詞數(shù)較多，并含有一些類別區(qū)分度高頻詞語，使宏F1值較大，本文提出的方法能有效改善傳統(tǒng)CHI和TF-IDF的缺陷，過濾掉低頻詞語，改善不同特征詞的權(quán)重，使得分類效果更好，性能更穩(wěn)定。

表2 網(wǎng)易新聞?wù)Z料庫中特征維度1500時的不同類別的SVM分類宏F1值 %

表3 復(fù)旦大學(xué)中文語料庫中特征維度2500時不同類別的SVM分類宏F1值 %

3.2 在復(fù)旦語料庫上的Naive Bayes分類實驗

為了驗證本文方法在不同分類器的可行性，Naive Bayes分類對比實驗結(jié)果如圖2所示。

圖2 復(fù)旦中文語料庫中不同特征維度的Naive Bayes分類宏F1值

由圖2可得，隨著特征維度增大，宏F1值變化比較平緩；在特征維度3 000維時，E5達(dá)到86.98 %宏F1值，而E3在2 500維達(dá)到最大值84.79 %。同時，還驗證了本文提出的方法在不同分類器上都是可行的。

4 結(jié)束語

特征選擇在文本分類過程中具有重要作用。本文提出了一種改進(jìn)的CHI統(tǒng)計特征選擇方法，同時提出修正因子解決特征詞與類別負(fù)相關(guān)的困擾，并將改進(jìn)后TF-IDF的權(quán)重計算方法用于特征詞的權(quán)值計算，使其分類效果有了明顯提高。在后續(xù)工作中，將考慮特征詞的語義關(guān)系，進(jìn)一步進(jìn)行特征降維，在減少算法時間復(fù)雜度的同時提高分類效果。