楊文娣　曾致中

摘 要：可讀性指文本易于閱讀的程度或性質(zhì)，評(píng)估對(duì)外漢語(yǔ)文本可讀性在對(duì)外漢語(yǔ)教學(xué)中十分重要。文章針對(duì)對(duì)外漢語(yǔ)文本可讀性難以人工評(píng)估的問題，提出了一種基于隨機(jī)森林算法的對(duì)外漢語(yǔ)文本可讀性自動(dòng)評(píng)估方法。該方法從基礎(chǔ)特征、詞性特征、等級(jí)特征和語(yǔ)法特征這四個(gè)維度提取特征，進(jìn)行特征選擇后在訓(xùn)練集上利用隨機(jī)森林算法訓(xùn)練分類器，并在測(cè)試集上證實(shí)了該方法的有效性。

關(guān)鍵詞：對(duì)外漢語(yǔ);可讀性評(píng)估;隨機(jī)森林

中圖分類號(hào)：G40-057 ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? ? ? 文章編號(hào)：1673-8454（2019）14-0089-08

一、引言

發(fā)展閱讀能力是學(xué)習(xí)語(yǔ)言的重要組成部分[1][2]，閱讀材料對(duì)發(fā)展閱讀能力的重要性不言而喻。為了確保閱讀材料符合潛在讀者的熟練程度，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)L2（第二語(yǔ)言）學(xué)習(xí)者閱讀材料的可讀性對(duì)于教育工作者、作者、出版商等非常重要[3]。然而對(duì)L2學(xué)習(xí)者和教師而言，預(yù)測(cè)閱讀材料的難度非常耗時(shí)且常常帶有主觀性。隨著自然語(yǔ)言處理與機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，文本可讀性的研究也隨之進(jìn)步，并可以在一定程度上解決這一問題。

可讀性是文本材料中影響讀者理解、閱讀速度和對(duì)材料感興趣程度的所有要素之和[4]。影響文本可讀性的因素可分為主觀因素和客觀因素兩大方面，其中主觀因素主要指讀者因素，如讀者自身的閱讀水平，客觀因素是指那些脫離具體對(duì)象、不因人的主觀意志為轉(zhuǎn)移、一切實(shí)際存在的影響文本易讀性的因素的總和[5]。

與可讀性研究歷史悠久的英語(yǔ)不同[6][10]，中文的可讀性分析只有少數(shù)研究[11][12]。對(duì)外漢語(yǔ)（Chinese as a Foreign Language）文本可讀性評(píng)估是中文可讀性研究的重要分支，至今為止，對(duì)外漢語(yǔ)文本可讀性評(píng)估的研究大都針對(duì)客觀因素，且大致可以分為兩類：

1.基于傳統(tǒng)文本特征的可讀性公式方法研究

“可讀性公式只是一個(gè)通過(guò)回歸分析得出的數(shù)學(xué)公式”[9]，它“通?？梢越o出數(shù)字得分以評(píng)價(jià)書或者篇章型閱讀材料的難易度，并可以按照其難易程度進(jìn)行排序”[13]，是一種“預(yù)測(cè)性的手段”[14]。在對(duì)外漢語(yǔ)領(lǐng)域中，該研究方法包含但不限于以下成果：①王蕾針對(duì)初中級(jí)日韓學(xué)生制定了一個(gè)可讀性公式[15];②楊金余研制了高級(jí)精讀教材的可讀性公式[16];③郭望皓制定了對(duì)外漢語(yǔ)文本可讀性公式[5];④左虹和朱勇針對(duì)中級(jí)歐美留學(xué)生制定了一個(gè)可讀性公式[17]。

2.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的可讀性評(píng)估

首先提取可讀性相關(guān)指標(biāo)，使用特征向量對(duì)文本進(jìn)行表示，然后應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)中的算法，在訓(xùn)練集上進(jìn)行訓(xùn)練后得到分類模型，最后將測(cè)試集輸入該分類模型并預(yù)測(cè)測(cè)試集文本對(duì)應(yīng)的可讀性等級(jí)。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，可讀性分析領(lǐng)域的學(xué)者們逐漸意識(shí)到基于機(jī)器學(xué)習(xí)的文本分類可以評(píng)估文本的可讀性，而且也從相關(guān)研究中了解到，單獨(dú)使用傳統(tǒng)的可讀性公式并不可靠[18][23]。在對(duì)外漢語(yǔ)可讀性評(píng)估研究中應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)方法的成果相對(duì)較少，具有代表性的成果有我國(guó)臺(tái)灣地區(qū)學(xué)者YAO-TING SUNG等人提出的“基于多層次語(yǔ)言特征與CEFR相結(jié)合”的分類方法：首先對(duì)外漢語(yǔ)專家教師團(tuán)隊(duì)將1，578個(gè)對(duì)外漢語(yǔ)文本分類到適當(dāng)?shù)腃EFR（歐洲語(yǔ)言共同框架）級(jí)別;然后從文本中提取30個(gè)對(duì)外漢語(yǔ)可讀性特征，并使用以F-scores為依據(jù)的重要性對(duì)特征進(jìn)行排序;最后，SVM分類器通過(guò)將特征順序地集成到模型中以優(yōu)化性能而訓(xùn)練得到;該方法得到了精度為74.97%、相鄰準(zhǔn)確率為99.62%的對(duì)外漢語(yǔ)文本可讀性評(píng)估模型[24]。

本研究收集了6個(gè)系列的教材，整理得到文章共計(jì)578篇，使用文本分析工具并編寫代碼從基礎(chǔ)特征、詞性特征、等級(jí)特征和語(yǔ)法特征這四個(gè)維度提取特征共計(jì)86個(gè)，在訓(xùn)練集上使用隨機(jī)森林算法進(jìn)行訓(xùn)練，并在測(cè)試集上進(jìn)行性能評(píng)估，得到了精度為65.51%、相鄰準(zhǔn)確率為92.52%的分類模型。

二、數(shù)據(jù)

1.數(shù)據(jù)收集

劉珣[25]指出新一代對(duì)外漢語(yǔ)教材的編寫應(yīng)參考以下四條原則：①以熟練運(yùn)用為導(dǎo)向，以培養(yǎng)交際能力為基本目標(biāo);②以學(xué)生為中心，較好地體現(xiàn)語(yǔ)言習(xí)得的過(guò)程和規(guī)律;③堅(jiān)持并不斷發(fā)展結(jié)構(gòu)、功能、文化相結(jié)合的原則;④教材的現(xiàn)代化與立體化。

我們參考以上原則，選取了表1中6個(gè)系列的對(duì)外漢語(yǔ)教材。這6個(gè)系列教材在網(wǎng)絡(luò)上只能找到影印版PDF，有的甚至不能找到完整的影印版PDF（以下簡(jiǎn)稱PDF版），遇到這種情況時(shí)我們使用掃描儀對(duì)教材進(jìn)行掃描得到對(duì)應(yīng)電子版（以下簡(jiǎn)稱掃描版）。緊接著我們使用光學(xué)字符識(shí)別（Optical Character Recognition，以下簡(jiǎn)稱OCR）工具對(duì)教材PDF版和掃描版進(jìn)行文字識(shí)別，并將識(shí)別出來(lái)的內(nèi)容存儲(chǔ)在txt格式的文件中。

然而這些txt格式的文件不能直接作為數(shù)據(jù)集使用，因?yàn)镺CR工具識(shí)別得到的文字并不能保證100%的準(zhǔn)確率，并且PDF版和掃描版中存在著大量的插圖、頁(yè)碼、表格等干擾信息。所以必須要對(duì)這些txt文件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，以保證數(shù)據(jù)的有效性。

2.數(shù)據(jù)處理

在數(shù)據(jù)處理的過(guò)程中我們進(jìn)行了3次人工排錯(cuò)：第一次檢查排版格式，去除多余的換行符、空格;第二次通讀全文與原文對(duì)比，排除明顯的文字錯(cuò)誤;第二次檢查易錯(cuò)誤識(shí)別的文字，如“拔”（易錯(cuò)誤識(shí)別為“撥”）、“王”（易錯(cuò)誤識(shí)別為“玉”）等會(huì)因字形相似導(dǎo)致OCR工具錯(cuò)誤識(shí)別的文字。在人工排錯(cuò)中發(fā)現(xiàn)《漢語(yǔ)閱讀教程》中有22篇文章是表單形式的應(yīng)用文，這些文章重點(diǎn)在于教會(huì)L2學(xué)習(xí)者掌握漢語(yǔ)在日常中的應(yīng)用。這些應(yīng)用文漢字?jǐn)?shù)量較少且不是連續(xù)的句子、段落，不適用于作為本研究的數(shù)據(jù)集，所以從數(shù)據(jù)集中剔除了這些文章，得到的中、高級(jí)對(duì)外漢語(yǔ)教材系列統(tǒng)計(jì)表如表2所示。

3.數(shù)據(jù)集打標(biāo)簽與劃分

由于原始數(shù)據(jù)集中包含有中級(jí)上冊(cè)（M1）、中級(jí)下冊(cè)（M2）、高級(jí)上冊(cè)（H1）和高級(jí)下冊(cè)（H2）這四個(gè)由易到難的等級(jí)，所以筆者就以樣本本身所在的等級(jí)為樣本標(biāo)簽，如《故都的秋》這篇文章來(lái)自《大學(xué)漢語(yǔ)高級(jí)精讀》（下），即高級(jí)下冊(cè)，所以樣本《故都的秋》的標(biāo)簽為高級(jí)下冊(cè)（H2），其他文章以此類推。

通常，我們通過(guò)測(cè)試集來(lái)測(cè)試分類器的泛化能力，因此，我們需要將數(shù)據(jù)集劃分成訓(xùn)練集和測(cè)試集兩部分。其中訓(xùn)練集參與特征選擇、分類器訓(xùn)練等步驟，測(cè)試集只參與最終分類器泛化能力評(píng)估。為了保證訓(xùn)練集和測(cè)試集數(shù)據(jù)分布的一致性，我們?cè)?78篇文章中隨機(jī)抽取測(cè)試集，并按照訓(xùn)練集：測(cè)試集=7：3的比例劃分?jǐn)?shù)據(jù)集，得到訓(xùn)練集數(shù)據(jù)404個(gè)、測(cè)試集數(shù)據(jù)174個(gè)。

三、特征工程

1.特征提取

眾所周知，中文文本沒有英文空格這種天然的詞邊界標(biāo)志。所以想要分析中文就要進(jìn)行中文分詞，簡(jiǎn)單地說(shuō)，中文分詞就是要由機(jī)器在中文文本的詞與詞之間自動(dòng)加上空格[26]。詞性是詞的句法功能類別，在各種中文的自然語(yǔ)言處理過(guò)程中，幾乎都要進(jìn)行詞性標(biāo)注[27]。由于詞匯也是本研究中重要的研究對(duì)象，所以在對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征提取之前首先需要進(jìn)行分詞和詞性標(biāo)注。現(xiàn)有的中文分詞、詞性標(biāo)注的工具有很多，其中，由大數(shù)據(jù)搜索與挖掘?qū)嶒?yàn)室研發(fā)的NLPIR漢語(yǔ)分詞系統(tǒng)是國(guó)內(nèi)深受業(yè)界好評(píng)的自然語(yǔ)言處理平臺(tái)，主要功能包括中文的分詞、詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識(shí)別、關(guān)鍵詞提取等。并且NLPIR漢語(yǔ)分詞系統(tǒng)還支持多種編碼、多種操作系統(tǒng)，同時(shí)能夠兼容多種開發(fā)語(yǔ)言和平臺(tái)。

本文根據(jù)對(duì)外漢語(yǔ)的特點(diǎn)編寫代碼，提取了適用于對(duì)外漢語(yǔ)文本可讀性評(píng)估的特征，包括基礎(chǔ)特征、等級(jí)特征、詞性特征、語(yǔ)法特征這四個(gè)維度的特征共計(jì)86個(gè)。接下來(lái)我們?cè)敿?xì)介紹這四個(gè)維度的特征：

（1）基礎(chǔ)特征

基礎(chǔ)特征指文章中較為淺顯且易于提取的特征。基礎(chǔ)特征最初廣泛使用在可讀性公式的研究中[28]。其中，金凱德（Flesch-Kincaid）公式是微軟辦公軟件Word的內(nèi)置可讀性公式[10]。本文根據(jù)英文可讀性公式、對(duì)外漢語(yǔ)可讀性公式的研究成果，提取了21個(gè)基礎(chǔ)特征，如表3所示。

（2）詞性特征

詞的語(yǔ)言學(xué)特征在表征文本方面也是至關(guān)重要的，例如不同詞性的詞對(duì)文本的表征能力是不同的[29]。所以，我們使用PyNLPIR（NLPIR漢語(yǔ)分詞系統(tǒng)提供的Python接口）進(jìn)行詞性標(biāo)注。NLPIR漢語(yǔ)分詞系統(tǒng)提供的《計(jì)算所漢語(yǔ)詞性標(biāo)記集》分別有一類22個(gè)、二類66個(gè)、三類11個(gè)（共計(jì)99個(gè)），基本滿足了本研究提取詞性特征的需求，本文提取了所有的一類詞性（如表4所示）以及國(guó)內(nèi)外第二語(yǔ)言文本可讀性評(píng)估重要特征（如表5所示），共計(jì)34個(gè)，但后期將特征全部提取出來(lái)后發(fā)現(xiàn)“字符串”特征值全部為0，所以該特征無(wú)意義，因此去除這一特征，詞性特征最終有33個(gè)。

（3）等級(jí)特征

在等級(jí)特征提取的過(guò)程中，我們用到了以下標(biāo)準(zhǔn)：《國(guó)際漢語(yǔ)教學(xué)通用課程大綱》（2013年修訂版）（以下簡(jiǎn)稱《大綱》）中的《常用漢字表（一-六級(jí)）》《常用漢語(yǔ)詞語(yǔ)表（一-六級(jí)）》（以下簡(jiǎn)稱分別為《漢字等級(jí)表》《詞語(yǔ)等級(jí)表》）?！洞缶V》由孔子學(xué)院總部組織研制，用于梳理對(duì)外漢語(yǔ)教學(xué)課程目標(biāo)與內(nèi)容，旨在為漢語(yǔ)教學(xué)機(jī)構(gòu)和教師在制訂教學(xué)計(jì)劃、測(cè)評(píng)L2學(xué)習(xí)者語(yǔ)言掌握能力、編寫教材等眾多方面提供參考依據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)?！洞缶V》中的《漢字等級(jí)表》《詞語(yǔ)等級(jí)表》對(duì)于將漢語(yǔ)作為L(zhǎng)2學(xué)習(xí)者而言是標(biāo)準(zhǔn)等級(jí)字詞表，在對(duì)外漢語(yǔ)教學(xué)領(lǐng)域具有普適性、權(quán)威性[30]。我們參考國(guó)內(nèi)外第二語(yǔ)言文本可讀性特征指標(biāo)提取的等級(jí)特征如表6所示。

（4）語(yǔ)法特征

以上“基礎(chǔ)特征”“詞性特征”“等級(jí)特征”都是基于統(tǒng)計(jì)的特征，并沒有提取語(yǔ)義、語(yǔ)法等層次的特征。試想一下，在學(xué)習(xí)英語(yǔ)時(shí)，即使在所有單詞都掌握了的情況下，如果句子的語(yǔ)法復(fù)雜，我們?nèi)匀粫?huì)對(duì)這句英文一知半解，無(wú)法真正掌握句子的意思。同樣，一個(gè)語(yǔ)法結(jié)構(gòu)復(fù)雜的中文句子亦會(huì)對(duì)L2學(xué)習(xí)者造成困惑，即這個(gè)句子的難度較高、可讀性較低。所以接下來(lái)著重介紹一下“語(yǔ)法特征”的提取。我們采用斯坦福NLP小組研發(fā)的斯坦福解析器進(jìn)行對(duì)外漢語(yǔ)文本的語(yǔ)法分析，具體工具使用的是NLTK提供的斯坦福語(yǔ)法解析器的python接口。該工具可以將一句話分析成語(yǔ)法樹，將句子結(jié)構(gòu)用圖形表示，代表了句子的推導(dǎo)結(jié)果，可用于分析句子語(yǔ)法結(jié)構(gòu)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，語(yǔ)法樹就是按照某一規(guī)則進(jìn)行推導(dǎo)后形成的樹狀圖，樹狀圖的層級(jí)是指將語(yǔ)法分析的結(jié)果轉(zhuǎn)換為樹狀圖后各節(jié)點(diǎn)的層次，以此類推[31]。語(yǔ)法分析樹的結(jié)構(gòu)層次如圖1所示，接下來(lái)我們根據(jù)語(yǔ)法樹的分析結(jié)果提取了語(yǔ)法特征12個(gè)，如表7所示。

2.特征預(yù)處理

將以上86個(gè)特征提取完畢后發(fā)現(xiàn)，特征數(shù)據(jù)差異較大，如特征“總字次”的取值區(qū)間為[109，4621]，特征“語(yǔ)法分析樹平均節(jié)點(diǎn)數(shù)”的取值區(qū)間為[39.493151，180.6]，所以在對(duì)特征進(jìn)行特征選擇之前，需要對(duì)特征進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。本研究中采用了區(qū)間縮放法，公式表達(dá)為：

x'= 公式1

采用區(qū)間縮放法后，每個(gè)特征的取值范圍都在[0，1]區(qū)間，避免了由于特征取值范圍差異巨大而影響后期的特征選擇、分類器訓(xùn)練。

3.特征選擇

特征選擇定義如下：給定一組候選特征，選擇出在某個(gè)分類器下最佳的子集[32]。特征選擇可以去除無(wú)關(guān)特征和冗余特征，防止分類器過(guò)擬合[33]、泛化能力降低。此過(guò)程不僅可以通過(guò)減少需要收集的特征數(shù)量來(lái)降低計(jì)算成本，而且在某些情況下，由于樣本大小有限，它還可以提高分類器性能[34]。

想要在初始特征集中找到一個(gè)合適的特征子集，最直接的方式就是遍歷所有特征子集，即窮舉搜索，但這樣會(huì)消耗大量的計(jì)算資源，一般在計(jì)算上是不可行的。常見的特征選擇方法大致可分成嵌入式（Filter）、過(guò)濾式（Wrapper）和包裹式（Embeded）三種。

嵌入式特征選擇將特征選擇過(guò)程與分類器訓(xùn)練過(guò)程同步進(jìn)行，兩者在同一優(yōu)化過(guò)程中完成;過(guò)濾式特征選擇與后續(xù)分類器無(wú)關(guān)，相當(dāng)于先對(duì)初始特征集進(jìn)行“過(guò)濾”，再用“過(guò)濾”后得到的特征子集來(lái)訓(xùn)練模型，具有選擇快速等優(yōu)勢(shì);與過(guò)濾式特征選擇不同，包裹式特征選擇直接將最終要使用的分類器的性能指標(biāo)作為評(píng)價(jià)特征子集的標(biāo)準(zhǔn)，一般情況下，包裹式特征選擇的最終分類器性能比過(guò)濾式特征選擇的效果更好，但是由于包裹式特征選擇過(guò)程中多次訓(xùn)練分類器，其計(jì)算開銷也要比過(guò)濾式特征選擇大得多。目前包裹式特征選擇多與過(guò)濾式特征選擇相結(jié)合輔助特征選擇[33]。在本研究中我們采用了過(guò)濾式特征選擇中的卡方檢驗(yàn)法。

卡方檢驗(yàn)（Chi-Square Test，CHI）是一種用途很廣的假設(shè)檢驗(yàn)方法，在文本分類中可以用于表示特征f與類別c的相關(guān)性，先假設(shè)f與c相互獨(dú)立，然后通過(guò)比較理論值與實(shí)際值的偏差，來(lái)體現(xiàn)f與c的相關(guān)程度。其根本思想就是在于比較理論值和實(shí)際值的吻合程度或擬合優(yōu)度問題。特征f與類別c的卡方統(tǒng)計(jì)量如公式2所示。

CHI（f，c）=公式2

其中：N是樣本總數(shù);A是屬于類別c且包含特征f的樣本頻率;B是不屬于類別c但包含特征f的樣本頻率;C是屬于類別c但不包含特征f的樣本頻率;D是不屬于類別c且不包含特征f的樣本頻率。

我們使用sklearn featureselection庫(kù)的SelectKBest類結(jié)合卡方檢驗(yàn)來(lái)計(jì)算每個(gè)非負(fù)特征和分類（M1、M2、H1、H2，共計(jì)四類）之間的卡方統(tǒng)計(jì)量，該統(tǒng)計(jì)量可以檢驗(yàn)測(cè)量特征與分類之間的依賴關(guān)系，我們可以通過(guò)這個(gè)方法將獨(dú)立于類的特征“過(guò)濾”。

四、隨機(jī)森林算法

傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法有很多，如決策樹、支持向量機(jī)、貝葉斯、K近鄰等，但存在單個(gè)分類器的性能提升有限以及過(guò)擬合的問題。集成學(xué)習(xí)不同于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法，它通過(guò)集成多個(gè)分類器來(lái)提高分類性能，集成學(xué)習(xí)算法中的隨機(jī)森林算法以簡(jiǎn)單高效著稱。

隨機(jī)森林是基于決策樹的一種非參數(shù)集成學(xué)習(xí)分類算法，只需通過(guò)對(duì)給定樣本的學(xué)習(xí)訓(xùn)練分類規(guī)則，并不需要先驗(yàn)知識(shí)[35]。其中隨機(jī)森林分類的基本思想是：使用bootstrap抽樣從訓(xùn)練集全集D中抽取出k個(gè)樣本;這k個(gè)樣本分別建立k個(gè)決策樹模型，將測(cè)試集數(shù)據(jù)輸入這k個(gè)決策樹模型后會(huì)得到k個(gè)分類結(jié)果;最后通過(guò)投票表決預(yù)測(cè)其最終分類。算法示意如圖2所示。

五、實(shí)驗(yàn)

1.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

本文實(shí)驗(yàn)主要分為四大模塊。

（1）數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)收集：選取《大學(xué)漢語(yǔ)精讀》《漢語(yǔ)閱讀教程》《實(shí)踐感悟漢語(yǔ)》（包括《實(shí)踐漢語(yǔ)》和《感悟漢語(yǔ)》兩套）《漢語(yǔ)閱讀與寫作教程》《成功之路》《發(fā)展?jié)h語(yǔ)》等六個(gè)中、高級(jí)對(duì)外漢語(yǔ)教材系列;使用OCR工具、掃描儀將以上六個(gè)系列教材的影印版PDF文件、紙質(zhì)書籍轉(zhuǎn)化為存儲(chǔ)在txt格式文件中的電子版，獲取共計(jì)600篇文章。

數(shù)據(jù)處理：三次人工排錯(cuò)、去除22篇不適用于進(jìn)行特征提取的文章，最終整理出共計(jì)578篇校對(duì)后的文章。具體文章數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)詳見表2。

數(shù)據(jù)集打標(biāo)簽與劃分：將數(shù)據(jù)集打亂后按照訓(xùn)練集：測(cè)試集=7：3的比例劃分?jǐn)?shù)據(jù)集，得到訓(xùn)練集數(shù)據(jù)404個(gè)、測(cè)試集數(shù)據(jù)174個(gè)。

（2）特征工程

特征提?。菏褂肞yNLPIR對(duì)文章數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞、編寫python代碼提取基礎(chǔ)特征、等級(jí)特征、詞性特征、語(yǔ)法特征四個(gè)維度的特征共計(jì)86個(gè)，具體特征詳見表3-表7。

特征預(yù)處理：使用區(qū)間縮放法對(duì)所有特征進(jìn)行區(qū)間縮放，使每個(gè)特征值都分布在[0，1]區(qū)間，詳見公式1。

特征選擇：使用過(guò)濾式特征選擇中的卡方檢驗(yàn)“過(guò)濾”得到卡方值在平均值以上的特征。

（3）分類器訓(xùn)練

將經(jīng)過(guò)特征工程的訓(xùn)練集輸入隨機(jī)森林分類算法中，訓(xùn)練出分類器。

（4）性能評(píng)估

將測(cè)試集輸入上一步得到的分類器中進(jìn)行性能測(cè)試，使用精度（Acc）、相鄰準(zhǔn)確度（±Acc）、查準(zhǔn)率（precision）、查全率（recall）、F1值（F1-score）這5個(gè)指標(biāo)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估。

綜上所述，對(duì)基于隨機(jī)森林的外漢語(yǔ)文本可讀性評(píng)估的整體流程如圖3所示。

2.評(píng)價(jià)指標(biāo)

文本可讀性的評(píng)估與具體的應(yīng)用場(chǎng)景有關(guān)，不同的應(yīng)用場(chǎng)景有不同評(píng)價(jià)指標(biāo)，本次實(shí)驗(yàn)采用了以下五個(gè)可以定量的評(píng)價(jià)指標(biāo)：

（1）精度（Acc）

評(píng)價(jià)一個(gè)分類模型常用的指標(biāo)就是精度，精度也是最為直觀的指標(biāo)，精度的計(jì)算公式為：

其中I（·）表示指示函數(shù)，當(dāng)·為真時(shí)I（·）取值為1，當(dāng)·為假時(shí)I（·）取值為0，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，精度等于所有參與預(yù)測(cè)的樣本總數(shù)中預(yù)測(cè)正確的樣本數(shù)所占的比例。一般情況下精度越高表示分類器性能越好，但過(guò)于籠統(tǒng)粗糙，因此還需要相鄰準(zhǔn)確度、查準(zhǔn)率、查全率和F1值等指標(biāo)來(lái)輔助。

（2）相鄰準(zhǔn)確度（±Acc）

文本可讀性的評(píng)估與其他的分類不盡相同，比如水果的分類，蘋果被錯(cuò)誤地預(yù)測(cè)為香蕉，錯(cuò)了就是錯(cuò)了，因?yàn)樘O果和香蕉之間沒有遞進(jìn)關(guān)系。而文本可讀性的等級(jí)是存在遞進(jìn)關(guān)系的，以本研究的四個(gè)等級(jí)舉例（M1、M2、H1、H2），比如一篇真實(shí)可讀性等級(jí)為H2的文章被分類器錯(cuò)誤地預(yù)測(cè)為H1和被錯(cuò)誤地預(yù)測(cè)為M1是不同的。雖然從精度方面考慮，兩者的情況是一樣的，但是同樣是誤判，被誤判為H1要比被誤判為M1要好得多，所以使用相鄰準(zhǔn)確度作為評(píng)價(jià)指標(biāo)之一是十分有必要的。

（3）查準(zhǔn)率（precision，又稱準(zhǔn)確率）和查全率（recall，又稱召回率）

這兩個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)在實(shí)際研究中經(jīng)常被使用。然而查準(zhǔn)率和查全率是一對(duì)互相矛盾的評(píng)價(jià)指標(biāo)，當(dāng)其中一個(gè)值上升時(shí)，通常情況下，另一個(gè)值會(huì)對(duì)應(yīng)下降。查準(zhǔn)率和查全率可以通過(guò)分類情況混淆矩陣計(jì)算得出，混淆矩陣如表8所示。

其中，TP表示真正例，F(xiàn)N表示假反例，F(xiàn)P表示假正例，TN表示真反例。

3.實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

我們完成上一小節(jié)中的實(shí)驗(yàn)步驟訓(xùn)練好分類器后，將事先劃分出來(lái)的測(cè)試集輸入分類器，得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表9所示。

從表9可以看出，通過(guò)隨機(jī)森林算法，文本可讀性評(píng)估四分類（M1、M2、H1、H2）中單類查準(zhǔn)率最高的是H2，達(dá)到了0.81，單類查準(zhǔn)率最低的是M1，為0.60，但M1的查全率為四類中最高的，達(dá)到了0.85?？傮w上說(shuō)，此次四分類的精度為65.51%、相鄰準(zhǔn)確度達(dá)到了92.52%。

六、總結(jié)

隨著自然語(yǔ)言處理、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的對(duì)外漢語(yǔ)文本可讀性評(píng)估逐漸成為研究熱點(diǎn)。機(jī)器學(xué)習(xí)從使用的個(gè)體分類器數(shù)量上來(lái)說(shuō)又可以分為單分類器機(jī)器學(xué)習(xí)和集成學(xué)習(xí)，集成學(xué)習(xí)中的隨機(jī)森林算法更是以易于理解、性能優(yōu)異著稱，在世界上多個(gè)數(shù)據(jù)挖掘競(jìng)賽上嶄露頭角。因此，本文提出了基于隨機(jī)森林算法的對(duì)外漢語(yǔ)文本可讀性評(píng)估研究。

由于數(shù)據(jù)的稀缺性，本文中使用的數(shù)據(jù)集相對(duì)較小，在小數(shù)據(jù)集上提取了基礎(chǔ)特征、等級(jí)特征、詞性特征、語(yǔ)法特征這四個(gè)維度的特征共計(jì)86個(gè)。進(jìn)行了Filter特征選擇后使用訓(xùn)練集訓(xùn)練隨機(jī)森林分類器，使用測(cè)試集進(jìn)行了性能評(píng)估，得到了精度為65.51%、相鄰準(zhǔn)確度為92.52%的對(duì)外漢語(yǔ)文本可讀性評(píng)估模型。本研究也為同類型的實(shí)驗(yàn)提供了新的方向，可以在接下來(lái)的研究中嘗試使用隨機(jī)森林等集成學(xué)習(xí)進(jìn)行對(duì)外漢語(yǔ)文本可讀性評(píng)估。

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（編輯：魯利瑞）