張 偉，石 倩，何 霄，王 晨，李禾香，李驥然

(1.中國(guó)石油工程技術(shù)研究院有限公司 北京石油機(jī)械有限公司，北京102206；2.中國(guó)人民大學(xué) 信息學(xué)院，北京100872)

0 引言

TF-IDF算法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，類別區(qū)分力強(qiáng)，且容易實(shí)現(xiàn)，被廣泛應(yīng)用于信息檢索、文本挖掘、文本分類、信息抽取等領(lǐng)域中。但是，該算法僅考慮詞頻方面的因素，沒(méi)有考慮詞語(yǔ)出現(xiàn)的位置、詞性、樣本分布等信息，存在一定局限性。對(duì)此很多研究者都提出過(guò)改進(jìn)算法，王小林在傳統(tǒng)TF-IDF算法基礎(chǔ)上，提出利用段落標(biāo)注技術(shù)，對(duì)處于不同位置的詞語(yǔ)給予不同的位置權(quán)重，并對(duì)分詞結(jié)果中詞頻較高的同詞性詞語(yǔ)進(jìn)行相似度計(jì)算，合并相似度較高的詞語(yǔ)，改進(jìn)傳統(tǒng)算法中忽視特征詞位置因素和語(yǔ)義對(duì)相似度的問(wèn)題[1]。覃世安針對(duì)傳統(tǒng)TF-IDF算法在分類文本類的數(shù)量分布不均時(shí)提取特征值效果差的問(wèn)題，提出使用特征值在類間出現(xiàn)的概率比代替特征值在類間出現(xiàn)次數(shù)的改進(jìn)TF-IDF算法[2]。葉雪梅認(rèn)為傳統(tǒng)的特征詞權(quán)重TF-IDF算法未考慮到網(wǎng)絡(luò)新詞，針對(duì)特征項(xiàng)中的新詞對(duì)分類結(jié)果的影響給予不同權(quán)重值，提出基于網(wǎng)絡(luò)新詞改進(jìn)文本分類TF-IDF算法[3]。這些改進(jìn)算法都有效提高了模型性能，優(yōu)化分類結(jié)果，取得了不錯(cuò)的實(shí)驗(yàn)效果。但以往改進(jìn)算法研究主要集中在通過(guò)完善算法本身的缺陷以實(shí)現(xiàn)詞條在文本中更加準(zhǔn)確的權(quán)重賦值，忽略了其他類別區(qū)分特征因子。

在對(duì)企業(yè)日常經(jīng)營(yíng)活動(dòng)文本的數(shù)字化處理中，包含信息抽取和文本分類的多任務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景，信息抽取結(jié)果蘊(yùn)含大量文本信息，是文本重要的類別區(qū)分特征。對(duì)此，本文提出一種改進(jìn)的TF-IDF算法，將文本信息抽取結(jié)果作為文本重要類別區(qū)分特征，引入信息增益方法得到改進(jìn)的權(quán)重計(jì)算公式，進(jìn)而得到改進(jìn)的文本特征向量空間表示，再構(gòu)建文本分類模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，改進(jìn)的TF-IDF算法可以有效提高分類器文本分類的正確率。

1 文本分類

1.1 問(wèn)題描述

文本分類問(wèn)題包括學(xué)習(xí)和分類兩個(gè)過(guò)程，學(xué)習(xí)過(guò)程的目標(biāo)是根據(jù)已知的訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建分類模型得到分類器；分類過(guò)程的任務(wù)是利用得到的分類器，預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)的類別。假設(shè){(x1，y1)，(x2，y2)，…，(xn，yn)}表示已作類別標(biāo)注的文本訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，n表示文本個(gè)數(shù)，xi表示文本實(shí)例，yi表示xi對(duì)應(yīng)的類別標(biāo)號(hào)，學(xué)習(xí)系統(tǒng)以訓(xùn)練數(shù)據(jù)集為基礎(chǔ)，從中學(xué)習(xí)到分類器y=f(x)，分類器對(duì)新輸入實(shí)例xn+1進(jìn)行分類，以預(yù)測(cè)其輸出的類標(biāo)記yn+1[4]。分類問(wèn)題描述如圖1所示。

圖1 分類問(wèn)題描述圖

1.2 文本分類關(guān)鍵技術(shù)

中文文本分類問(wèn)題包含文本預(yù)處理、文本預(yù)處理、文本表示、特征降維、分類算法等。其流程圖和關(guān)鍵應(yīng)用技術(shù)如圖2所示。

圖2 文本分類關(guān)鍵技術(shù)

1.2.1 中文文本預(yù)處理

中文文本不同于英文文本，詞與詞之間沒(méi)有明顯的區(qū)分，需要使用分詞器對(duì)中文文本分詞。具體到實(shí)際應(yīng)用中，因?yàn)椴煌袠I(yè)都有較多屬于自己行業(yè)內(nèi)不常用的專業(yè)術(shù)語(yǔ)、特殊詞匯，并且不同類型文本中常用詞的表達(dá)也有差異，單使用分詞器的通用詞庫(kù)獲得的分詞結(jié)果錯(cuò)誤率較高，會(huì)直接影響文本特征的表示效果。所以通過(guò)加入自定義行業(yè)詞典和文本關(guān)鍵詞詞典，來(lái)有效提高分詞器對(duì)中文文本分詞的準(zhǔn)確率。

文本預(yù)處理時(shí)還需要過(guò)濾掉常見(jiàn)停用詞和標(biāo)點(diǎn)符號(hào)，這類詞和符號(hào)往往對(duì)文本類別區(qū)分沒(méi)有什么作用，但會(huì)占用大量文本特征向量維度空間，增加計(jì)算復(fù)雜度。通過(guò)載入停用詞表，除去分詞結(jié)果中不重要的詞條，保留重要的詞條。

1.2.2 文本表示

文本預(yù)處理結(jié)果為多詞條集合的文本數(shù)據(jù)，分類算法無(wú)法直接處理文本數(shù)據(jù)，需要把文本數(shù)據(jù)表示為計(jì)算機(jī)能處理的數(shù)值型數(shù)據(jù)[5]，目前常用的文本表示方法有：布爾模型、向量空間模型(Vector Space Model)、概率模型、圖空間模型[6]、詞嵌入模型[7]。

向量空間模型(簡(jiǎn)稱VSM)是目前應(yīng)用最廣泛的文本表示方法，VSM把每篇文檔都表示為特征詞-權(quán)重向量形式，把文本看作是一系列特征項(xiàng)t的集合，對(duì)每個(gè)特征項(xiàng)賦予對(duì)應(yīng)的權(quán)值。如表1所示，其中t1，t2，…，tn可以看作文本中的詞條，w1，w2，…，wn表示詞條對(duì)應(yīng)的權(quán)重值，d1，d2，…，dm表示每篇文本映射的一個(gè)特征向量。特征項(xiàng)權(quán)重值的計(jì)算方法有：TF-IDF權(quán)重法、布爾權(quán)重法、熵權(quán)重法[8]。

表1 文本特征向量空間

1.2.3 特征降維

在使用VSM模型時(shí)，如果訓(xùn)練文本集較大，文本特征向量的維度可能過(guò)大，十分浪費(fèi)計(jì)算機(jī)的資源，不利于計(jì)算，同時(shí)，特征的冗余以及缺乏有效關(guān)聯(lián)也會(huì)影響分類性能[9]。因此，對(duì)文本特征降維尤為重要。

特征降維的方法包括特征選擇和特征抽取兩種，特征選擇指不改變?cè)继卣骺臻g的性質(zhì)，只是從原始特征空間中選擇一部分重要的特征，組成一個(gè)新的低維空間，常用的特征選擇方法有互信息、信息增益法，卡方檢驗(yàn)法，文檔頻次(Document Frequency)法等。特征抽取則通過(guò)將原始高維度特征空間進(jìn)行映射(或變換)，生成低維度的特征空間[10]。常用的特征抽取方法有主成分分析(Principle Component Analysis)、特征聚類等。

1.2.4 分類算法

得到了文本的數(shù)值型向量空間表示后，可以使用分類算法構(gòu)建分類模型、訓(xùn)練分類器。常用的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法有：樸素貝葉斯、K最近鄰、支持向量機(jī)、決策樹(shù)等。通常情況下，作為有監(jiān)督學(xué)習(xí)，其分類準(zhǔn)確率高于無(wú)監(jiān)督和半監(jiān)督方法[11]。

1.3 評(píng)價(jià)

文本分類任務(wù)結(jié)果包含4種情況，TP表示屬于該類別的文本，被正確分類為該類的文本數(shù)；FN表示屬于該類的文本，被錯(cuò)誤分類為其他類目；FP屬于其他類的文本，被錯(cuò)誤分類到該類目；TN表示屬于其他類的文本，被正確分類到其他類目；一般以精確率P、召回率R和F值作為文本分類性能的評(píng)價(jià)指標(biāo)，其計(jì)算公式如式(1)～式(3)所示[12]。

式中：P(Precision)為精確率，它表示在所有被分類為該類的文本中分類正確的概率；R(Recall)為召回率，它表示在所有屬于該類的文本中分類正確的概率；F值為精確率和召回率的調(diào)和平均值。

2 TF-IDF算法

2.1 傳統(tǒng)的TF-IDF算法

2.1.1 權(quán)重值計(jì)算

TF-IDF(Term Frequency and Inverted Document Frequency)是最常用的權(quán)重值的計(jì)算方法，用以評(píng)估某一詞條對(duì)于整個(gè)文件集或語(yǔ)料庫(kù)中的某一份文檔的重要程度。詞頻tf表示該詞項(xiàng)在文檔中出現(xiàn)的頻率；逆向文件頻率idf反映該詞項(xiàng)在文檔數(shù)據(jù)集中的重要程度［13］，主要計(jì)算公式如式(4)～式(6)所示。

tfdt值通常需要被歸一化，一般是特征項(xiàng)t在文本d中出現(xiàn)的頻次mdt除以文本d中總詞數(shù)Md，以防止它偏向長(zhǎng)的文件。idft由總文件數(shù)N除以包含特征項(xiàng)t的的文件數(shù)nt(加0.1是為了避免分母為0的情況)，再將得到的商取對(duì)數(shù)得到。wdt表示特征項(xiàng)t在文本d中的權(quán)重值。

2.1.2 歸一化

為使各特征項(xiàng)權(quán)重值都處于[0，1]區(qū)間內(nèi)，使用余弦歸一化的方式進(jìn)行歸一化處理，得到新的權(quán)重計(jì)算公式如式(7)所示，k為文本d中特征項(xiàng)個(gè)數(shù)。

2.2 改進(jìn)的TF-IDF算法

2.2.1 定義文本關(guān)鍵詞集合

信息抽取任務(wù)是指從自然語(yǔ)言文本中抽取指定類型的實(shí)體、關(guān)系、事件等信息，其中包含大量文本特有內(nèi)容，對(duì)文本具有很好的類別區(qū)分能力。在使用基于規(guī)則的信息抽取任務(wù)中，通過(guò)識(shí)別文中觸發(fā)抽取任務(wù)的關(guān)鍵詞來(lái)定位要抽取信息所在的位置[14]。構(gòu)建與信息抽取結(jié)果直接關(guān)系的文本關(guān)鍵詞集合。

2.2.2 信息增益方法

信息增益(InformationGain，IG)，定義為數(shù)據(jù)集D的信息熵H(Y)與條件X給定條件下Y的條件熵H(Y|X)之差[15]。信息增益值越大，說(shuō)明特征項(xiàng)對(duì)數(shù)據(jù)類別區(qū)分能力越強(qiáng)。具體公式如式(8)～式(10)所示。

在分類問(wèn)題中，通過(guò)統(tǒng)計(jì)某一特征項(xiàng)xi在類別yi中出現(xiàn)與否，來(lái)計(jì)算信息增益值。其計(jì)算公式如式(11)所示，pyi表示yi類別文本在語(yǔ)料中出現(xiàn)的概率，即yi類別文本數(shù)除以總的文本數(shù)；pxi表示語(yǔ)料中包含特征項(xiàng)xi的文本的概率，即包含特征項(xiàng)xi的文本數(shù)除以總的文本數(shù)；xˉi表示不包含特征項(xiàng)xi的文本；p(yi|xi)表示文本包含特征項(xiàng)xi時(shí)屬于yi類別的條件概率，即包含特征項(xiàng)xi且屬于類別yi的文本數(shù)除以包含特征xi的文本數(shù)。

2.3.3 改進(jìn)的權(quán)重計(jì)算公式

改進(jìn)的TF-IDF算法將信息抽取結(jié)果項(xiàng)與對(duì)文本類別的信息增益值φ，融入到權(quán)重計(jì)算公式中，以增加特征項(xiàng)對(duì)類別區(qū)分能力，得到改進(jìn)的權(quán)重計(jì)算公式如式(12)所示。

在文本表示過(guò)程中，識(shí)別文中與信息抽取結(jié)果直接關(guān)系的關(guān)鍵詞，如關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)信息抽取結(jié)果為真，則使用改進(jìn)的權(quán)重計(jì)算公式計(jì)算特征項(xiàng)權(quán)重值，否則按傳統(tǒng)權(quán)重計(jì)算公式wdt計(jì)算。文本特征項(xiàng)權(quán)重賦值如式(13)所示。t表示文本中特征項(xiàng)；T表示與抽取結(jié)果直接關(guān)系的文本關(guān)鍵詞集合；R表示對(duì)應(yīng)信息抽取結(jié)果為真。

3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境

數(shù)據(jù)集使用包含信息抽取結(jié)果的石油行業(yè)中文文本2 006條，文本中包含油服日?qǐng)?bào)、完鉆簡(jiǎn)報(bào)、其他3類。本實(shí)驗(yàn)編程語(yǔ)言使用Python 3.6；主要運(yùn)行環(huán)境包括Jupyter Noetbook軟件、Windows 10系統(tǒng)、8 GB內(nèi)存。

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

實(shí)驗(yàn)使用結(jié)巴分詞器加載自定義石油行業(yè)和文本關(guān)鍵詞詞典、去除常見(jiàn)停用詞和標(biāo)點(diǎn)符號(hào)，實(shí)現(xiàn)對(duì)石油行業(yè)中文文本分詞預(yù)處理。使用傳統(tǒng)TF-IDF算法和改進(jìn)的TF-IDF算法在K最近鄰、支持向量機(jī)、決策樹(shù)3種不同分類模型下進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn)，得到F1-score結(jié)果如圖3所示。

圖3 改進(jìn)的TF-IDF算法在不同分類模型F1值比較

使用準(zhǔn)確率P、召回率R、F值等評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)油服日?qǐng)?bào)、完鉆簡(jiǎn)報(bào)、其他3類文本分類實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，結(jié)果如表2所示。

表2 分類效果評(píng)價(jià)

3.3 結(jié)果分析

(1)使用相同TF-IDF算法在不同分類模型下對(duì)樣本數(shù)據(jù)的分類效果略有不同，其中K 最近鄰分類模型相比于其他兩種分類模型分類效果更好。

(2)改進(jìn)的TF-IDF算法在K最近鄰、支持向量機(jī)、決策樹(shù)3種不同分類模型下分類結(jié)果都要優(yōu)于傳統(tǒng)TF-IDF算法。

(3)改進(jìn)的TF-IDF算法對(duì)樣本數(shù)據(jù)中不同類別文本的準(zhǔn)確率P、召回率R、F值都得到了明顯提高。

4 結(jié)論

本文針對(duì)在包含信息抽取和文本分類的多任務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景下，提出一種改進(jìn)的TF-IDF算法，將文本信息抽取結(jié)果也作為文本重要類別區(qū)分特征，引入信息增益方法得到改進(jìn)的權(quán)重計(jì)算公式，進(jìn)而得到改進(jìn)的文本特征向量空間表示，再構(gòu)建文本分類模型。通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的TF-IDF算法具有更好的文本分類效果，可以有效提高分類器文本分類的正確率。但使用基于TF-IDF的向量空間模型，前提是假設(shè)特征詞之間相互獨(dú)立的，但在實(shí)際中詞與詞之間會(huì)有一定的關(guān)聯(lián)，因而會(huì)忽略文本上下文關(guān)系，無(wú)法表征特征詞的語(yǔ)義信息。后期研究可以使用包含語(yǔ)義關(guān)系的詞向量來(lái)替代TF-IDF算法實(shí)現(xiàn)文本向量空間表示。