王青松，聶振業(yè)，周芳曄

(遼寧大學(xué) 信息學(xué)院，遼寧 沈陽(yáng) 110036)

0 引言

近年來(lái)，隨著社交網(wǎng)絡(luò)的飛速發(fā)展，例如微博和電影評(píng)論等類(lèi)型的短文本數(shù)量在不斷攀升.與傳統(tǒng)的長(zhǎng)文本相比，基于社交網(wǎng)絡(luò)的短文本長(zhǎng)度較短更易處理.因短文本實(shí)時(shí)性強(qiáng)、格式不標(biāo)準(zhǔn)等特點(diǎn)使其成為研究熱點(diǎn).但短文本在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域中仍然是一個(gè)難點(diǎn)問(wèn)題.傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)算法如樸素貝葉斯、支持向量機(jī)在解決短文本分類(lèi)問(wèn)題仍然存在不足.

隨著技術(shù)的發(fā)展，深度學(xué)習(xí)也應(yīng)用到自然語(yǔ)言處理中，特別是應(yīng)用到文本分類(lèi).文獻(xiàn)[4]通過(guò)使用Word2vec將文本轉(zhuǎn)化為詞向量放入LSTM(長(zhǎng)短期記憶人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))訓(xùn)練獲取句子的語(yǔ)義信息和句法結(jié)構(gòu)進(jìn)行分類(lèi)，但是沒(méi)有考慮到特征詞的重要性.文獻(xiàn)[5]通過(guò)引用Attention機(jī)制將深度學(xué)習(xí)推到高潮，選用Self Attention捕獲同一個(gè)句子中單詞之間的一些句法特征或者語(yǔ)義特征，從而更容易獲取句子中長(zhǎng)距離的相互依賴(lài).以上方法并沒(méi)有考慮到短文本特征的稀疏性.

現(xiàn)在語(yǔ)義增強(qiáng)應(yīng)用是通過(guò)知識(shí)庫(kù)對(duì)句子進(jìn)行擴(kuò)增.文獻(xiàn)[6]通過(guò)KBs(知識(shí)庫(kù))中存在的isA、isPropertyOf等重要語(yǔ)義關(guān)系，這些信息對(duì)理解短文本有很多幫助.文獻(xiàn)[7]將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和知識(shí)庫(kù)的先驗(yàn)知識(shí)整合到一起，充分對(duì)短文本進(jìn)行理解，提高了短文本分類(lèi)的準(zhǔn)確性.知識(shí)庫(kù)帶來(lái)了新的先驗(yàn)知識(shí)，也帶來(lái)了很多無(wú)關(guān)的知識(shí)向量，為短文本分類(lèi)增加了負(fù)擔(dān).

本文針對(duì)上述短文本分類(lèi)的算法不足，綜合考慮詞頻、語(yǔ)義和先驗(yàn)知識(shí)等特征，利用BTM主題模型、深度學(xué)習(xí)和知識(shí)庫(kù)多維特征進(jìn)行融合，從而準(zhǔn)確地將多方面特征聯(lián)系在一起，通過(guò)詞向量相似度篩選出相似的文本特征，通過(guò)全連接網(wǎng)絡(luò)操作結(jié)合BTM主題模型的主題概率分布，最終得到更加準(zhǔn)確的分類(lèi)結(jié)果.

1 各個(gè)模塊的計(jì)算

1.1 局部特征計(jì)算

局部特征計(jì)算是為了提取短文本語(yǔ)義的計(jì)算，在眾多的分類(lèi)算法中，有很多算法只是考慮詞頻和關(guān)鍵詞出現(xiàn)的概率，并沒(méi)考慮到短文本語(yǔ)義的影響，為了提高本模型的分類(lèi)準(zhǔn)確性，本文選用文獻(xiàn)[8]深度學(xué)習(xí)中的雙向長(zhǎng)短記憶網(wǎng)絡(luò)(BiLSTM).

(1)

(2)

H=(h1，h2，…，hn)

(3)

然后，使用一種新型的注意力機(jī)制，這種機(jī)制來(lái)源于文獻(xiàn)[9].使用這種注意力機(jī)制的目的在于學(xué)習(xí)特征詞和短文本句子之間的依賴(lài)性并且捕獲短文本的結(jié)構(gòu).給定一個(gè)n個(gè)查詢(xún)向量的矩陣Q∈Rn×2u，鍵為K∈Rn×2u，值為V∈Rn×2u，此注意力機(jī)制的計(jì)算公式為

(4)

1.2 外部特征計(jì)算

外部特征計(jì)算也叫知識(shí)編碼，本模塊的目標(biāo)是從CN-DBpedia知識(shí)庫(kù)[10]中檢索相關(guān)知識(shí)來(lái)擴(kuò)充短文本內(nèi)容，從CN-DBpedia知識(shí)庫(kù)等外部資源獲取的先驗(yàn)知識(shí)可以提供更豐富的信息，幫助確定給定的短文本的類(lèi)標(biāo)簽.本文以isA關(guān)系為例，isPropertyof等其他語(yǔ)義關(guān)系也可以以類(lèi)似的方式應(yīng)用.具體來(lái)說(shuō)，給出一個(gè)簡(jiǎn)短的文本s，希望找到一個(gè)與它相關(guān)的概念集C.通過(guò)2個(gè)主要步驟實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)：實(shí)體鏈接和概念化.實(shí)體鏈接就是短文本中的某些字符映射到知識(shí)庫(kù)中對(duì)應(yīng)的實(shí)體上.概念化就是根據(jù)當(dāng)前上下文動(dòng)態(tài)識(shí)別出實(shí)體對(duì)應(yīng)的上位概念.文獻(xiàn)[11]的實(shí)體鏈接是自然語(yǔ)言處理中的一項(xiàng)重要任務(wù)，用于識(shí)別短文中提到的實(shí)體.文獻(xiàn)[12]通過(guò)利用現(xiàn)有的實(shí)體鏈接解決方案，獲得了一個(gè)包含短文本分詞的實(shí)體集E.然后，對(duì)于每個(gè)實(shí)體e∈E，從已有的CN-DBpedia知識(shí)庫(kù)中獲取概念信息，舉個(gè)例子：林丹和劉翔出生于中國(guó).通過(guò)實(shí)體鏈接得到實(shí)體集E={林丹，劉翔，中國(guó)}，然后對(duì)實(shí)體劉翔進(jìn)行概念化，并從CN-DBpedia中獲得其概念setC={中國(guó)人，運(yùn)動(dòng)員，田徑世錦賽冠軍，110 m欄}等.

1.3 全局特征計(jì)算

全局特征計(jì)算稱(chēng)作主題特征計(jì)算，是針對(duì)文檔進(jìn)行的，主要是通過(guò)使用BTM主題模型進(jìn)行計(jì)算的.LDA主題模型也可以進(jìn)行全局特征計(jì)算，但是考慮到短文本分類(lèi)和文本稀疏的原因，BTM主題模型更適用于本文的模型計(jì)算.BTM模型的核心思想是在整個(gè)語(yǔ)料庫(kù)中使用biterm聚合模式，在短文本上學(xué)習(xí)的模型，此模式解決了單個(gè)文檔的文本稀疏問(wèn)題[13].

全局特征計(jì)算的過(guò)程如公式(5)～(7)所示：

(5)

(6)

(7)

公式(5)～(7)由吉布斯(Gibbs)抽樣推理得出[14]，其中α和β是給定的先驗(yàn)數(shù)，nz是主題z的biterm b出現(xiàn)的次數(shù)，nw|z是單詞w分配給主題z的次數(shù)，一旦一個(gè) biterm b被分配給主題z，關(guān)鍵詞wi，wj將同時(shí)被分配給主題.|B|代表的是biterm模式的總數(shù)量，對(duì)公式(5)～(7)進(jìn)行Gibbs抽樣，更新每個(gè)詞對(duì)應(yīng)的topic，重復(fù)操作，直到Gibbs sampling 收斂得到完整的模型.

算法1BTM吉布斯采樣算法

輸入文本向量化,偏置b1、b2、b3,超參數(shù)，主題模型參數(shù)1，主題模型參數(shù)2，主題數(shù)量，迭代次數(shù)，δ,α,β,K,Niter;

輸出分類(lèi)概率值;

1 BEGIN

2 FOR iter=1 toNiter//迭代器進(jìn)行試驗(yàn)迭代

3 FORi=1 tondo：

5 UPDATEW1//更新卷積核

7 UPDATEW2//更新卷積核

8 Wight(λi，ηi) //相似度計(jì)算

10pi=Softmax(Ak) //得到語(yǔ)義模型概率

11 UPDATEnz，nw|z//更新主題模型參數(shù)

13qi=P(z|Zb，α，β，φw|z，θz) //得到主題模型概率

14Pi=δpi+(1-δ)qi//得到最終概率分布

15 END FOR

16 END FOR

17 END

2 基于語(yǔ)義和主題概率分布的短文本分類(lèi)模型

2.1 語(yǔ)義模型

如圖1所示，語(yǔ)義模型的部分為深度學(xué)習(xí)提取短文本語(yǔ)義特征詞，同時(shí)短文本經(jīng)過(guò)文本處理，停用詞去除和使用Jieba分詞，將關(guān)鍵詞輸入到知識(shí)庫(kù)中進(jìn)行文本擴(kuò)充.擴(kuò)充得到的實(shí)體或者屬性與LSTM模型訓(xùn)練完的語(yǔ)義特征向量進(jìn)行相似度計(jì)算，在知識(shí)庫(kù)擴(kuò)充的時(shí)候產(chǎn)生大量的噪音詞會(huì)影響模型的準(zhǔn)確性，所以將擴(kuò)充的知識(shí)向量與通過(guò)LSTM訓(xùn)練得到的特征向量進(jìn)行相似度計(jì)算，留下相似度較高和特征向量進(jìn)行拼接.

圖1 LABTM語(yǔ)義模型部分

為了減少KBs生成的一些不良、不當(dāng)?shù)钠缌x概念，作者提出用公式(8)對(duì)知識(shí)向量與語(yǔ)義特征向量進(jìn)行相似度計(jì)算.

(8)

式中的λi表示第i個(gè)特征詞對(duì)短文本的重視程度.得到的更大的λi意味著第i個(gè)特征詞在語(yǔ)義上更接近短文本特征.f(·)是一個(gè)非線(xiàn)性激活函數(shù)如tanh函數(shù)，Softmax是用來(lái)標(biāo)準(zhǔn)每個(gè)特征的注意權(quán)重.W1∈Rda×(2u+d)是一個(gè)權(quán)重矩陣，w1∈Rda是一個(gè)權(quán)重向量，da是一個(gè)參數(shù)，b1是一個(gè)偏置.q為短文本經(jīng)過(guò)LSTM訓(xùn)練之后得到的短文本語(yǔ)義向量.

通過(guò)公式(9)將KBs得到的概念轉(zhuǎn)化成概念向量：

(9)

式中ηj是KBs得到的概念詞向量表示形式.其中mj表示每個(gè)KBs得到的概念詞向量，w2∈Rda是權(quán)重向量，其中da是參數(shù)，W2∈Rdb×d是一個(gè)權(quán)重矩陣，b2是偏置.

值得注意的是通過(guò)卷積層進(jìn)行卷積之后，2個(gè)特征詞向量在同一個(gè)維度.接下來(lái)要對(duì)2個(gè)向量進(jìn)行相似度計(jì)算，如公式(10)所示：

(10)

式中向量ηj和向量λi得到的wight越高說(shuō)明2個(gè)詞向量的相似度越高，在本文算法中挑選相似度高的作為拼接對(duì)象，不設(shè)置特殊的閾值作為參考.如果0≤wight≤1，表明在正常范圍內(nèi)，否則說(shuō)明向量ηj和向量λi沒(méi)有任何相似關(guān)系.

然后，得到最高相似度的向量進(jìn)行向量拼接，如公式(11)所示：

(11)

2.2 模型總架構(gòu)

圖2是引入BTM主題概率模型之后的模型總架構(gòu).當(dāng)語(yǔ)義向量進(jìn)入到最終的輸出層進(jìn)行Softmax歸一化之后會(huì)得到一個(gè)分類(lèi)比例，如圖3所示.

圖2 LABTM模型總架構(gòu)

圖3 分類(lèi)結(jié)果圖

因?yàn)檎Z(yǔ)義特征向量與知識(shí)向量進(jìn)行相似度計(jì)算不能得到最終的分類(lèi)結(jié)果，故還需要通過(guò)帶有BTM主題模型的分類(lèi)池進(jìn)行分類(lèi)，最終才能得到每個(gè)主題的概率分布.接下來(lái)進(jìn)行最后一步計(jì)算，如公式(12)所示：

Pi=δpi+(1-δ)qi

(12)

式中pi、qi分別是通過(guò)語(yǔ)義模型得到的分類(lèi)類(lèi)型概率和主題模型分類(lèi)得到的類(lèi)型概率.Pi為最終的分類(lèi)類(lèi)型概率.最后通過(guò)統(tǒng)計(jì)得出Max(Pi)為短文本的類(lèi)型.δ為調(diào)節(jié)權(quán)重的系數(shù)，取值為δ∈[0，1].設(shè)置系數(shù)δ主要是因?yàn)槭懿煌Ｐ徒Y(jié)果的影響會(huì)產(chǎn)生一系列偏差，若主題模型有損，語(yǔ)義模型賦予強(qiáng)系數(shù).設(shè)置系數(shù)δ有很多方式，最簡(jiǎn)單是通過(guò)手動(dòng)調(diào)節(jié)的方式，把δ當(dāng)作超參數(shù)來(lái)獲得更加準(zhǔn)確的分類(lèi)效果.

算法2LABTM模型分類(lèi)算法

輸入 短文本向量ηj，偏置b1、b3，超參數(shù)δ

輸出 分類(lèi)概率值p1～n

1.BEGIN

2.FOR iter=1 toNiter//迭代器進(jìn)行實(shí)驗(yàn)迭代

4.UPDATEW//更新卷積核

5.END FOR

7.pi=Softmax(ak)//得到語(yǔ)義模型概率pi

8.qi=P(z|Z-b，α，β)//得到主題模型概率qi

9.Pi=δpi+(1-δ)qi//得到最終概率分布

10.END

3 實(shí)驗(yàn)過(guò)程結(jié)果與分析

3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與任務(wù)

實(shí)驗(yàn)使用Python語(yǔ)言3.7版本，實(shí)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)和主題模型的短文本分類(lèi)模型，在Pytorch運(yùn)行環(huán)境下，采用Jieba組件進(jìn)行文本分詞，使用word2vec模型訓(xùn)練詞向量.在中國(guó)微博情感分析數(shù)據(jù)集[15]、產(chǎn)品評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)集[16]、中文新聞標(biāo)題數(shù)據(jù)集[17]和通過(guò)借鑒Sogou新聞數(shù)據(jù)集建立的短文本新聞數(shù)據(jù)集上進(jìn)行文本分類(lèi)實(shí)驗(yàn).4個(gè)數(shù)據(jù)集都包含標(biāo)簽，如表1所示.

表1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集的細(xì)節(jié)

3.2 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置

對(duì)于所有的模型，使用Adam優(yōu)化算法進(jìn)行學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)率為0.01.批量大小設(shè)置為64.訓(xùn)練正向傳遞和反向傳遞設(shè)置為20回.LABTM模型在搜狗新聞數(shù)據(jù)集上預(yù)先訓(xùn)練的50維度概念詞向量，如果一個(gè)詞是未知的，將隨機(jī)初始化它的概念詞向量.LABTM模型50維度的概念詞向量，這些概念詞向量也隨機(jī)初始化.使用寬度為[2，3，4]大小為50層的1D CNN濾波一共150個(gè).

超參數(shù)的設(shè)置可基于驗(yàn)證集進(jìn)行估計(jì)，并用于最終測(cè)試集：u=64，da=70，db=35.為了不給算法增加負(fù)擔(dān)和經(jīng)濟(jì)損失，本文沒(méi)有采用自動(dòng)學(xué)習(xí)，而是通過(guò)手動(dòng)調(diào)節(jié)參數(shù)δ，在接下來(lái)實(shí)驗(yàn)中選取若干代表性值，這些值不影響提高模型分類(lèi)準(zhǔn)確性.

由表2可知超參數(shù)δ的值不同，短文本分類(lèi)的準(zhǔn)確率也不同，所以在下面的實(shí)驗(yàn)中根據(jù)表2來(lái)設(shè)置超系數(shù)δ，以便得到更高的文本分類(lèi)準(zhǔn)確率.

表2 超參數(shù)δ對(duì)于文本準(zhǔn)確率的影響

3.3 結(jié)果對(duì)比分析

將提出的LABTM模型與以下方法進(jìn)行對(duì)比：

?TextCNN[18]：該模型是文本分類(lèi)的經(jīng)典基準(zhǔn).它使用基于預(yù)訓(xùn)練單詞嵌入的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN).

?TextRNN[19]：該方法使用遞歸卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行文本分類(lèi).它應(yīng)用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)捕捉上下文信息，并用CNN去捕捉短文本關(guān)鍵詞.

?TextRNN_Att[20]：是TextRNN的強(qiáng)化方法，增加注意力機(jī)制來(lái)提高分類(lèi)水平.

?BiLSTM-MP[21]：該模型是為序列短文本分類(lèi)而提出的.通過(guò)使用最大池來(lái)獲得句子表示，然后使用多層感知器來(lái)輸出分類(lèi)結(jié)果.

?KPCNN[22]：該模型是短文本分類(lèi)的最新方法.它利用CNN根據(jù)短文本和概念的單詞和字符級(jí)別信息進(jìn)行分類(lèi).

由圖4可知，LABTM模型與5個(gè)模型相比，各方面不一定都優(yōu)于它們，比如在中國(guó)微博情感分析數(shù)據(jù)庫(kù)中就不是讓人很滿(mǎn)意.可能的原因是微博存在一些網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)或者表情等因素造成的準(zhǔn)確性不是很強(qiáng)，但是整體的分類(lèi)準(zhǔn)確率高于傳統(tǒng)沒(méi)有使用知識(shí)庫(kù)和主題模型的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括TextCNN、TextRNN、TextRNN_Att、BiLSTM-MP和KPCNN.主要原因是LABTM模型借助于KBs豐富了短文本信息，并通過(guò)全局主題分布，以及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取語(yǔ)義特征，這對(duì)短文本分類(lèi)有很大的貢獻(xiàn).與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，LABTM模型更像是一個(gè)人，“他”有內(nèi)在的能力來(lái)處理基于觀察(即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和主題模型)以及自身現(xiàn)有的知識(shí).此外LABTM模型也比BiLSTM-MP模型表現(xiàn)得好，因?yàn)長(zhǎng)ABTM模型在深度學(xué)習(xí)的模型中加入了注意力機(jī)制，能夠更關(guān)注特征詞的重要性.最后通過(guò)在不同數(shù)據(jù)集上取得不同值得到更高效的分類(lèi)準(zhǔn)確度.綜上所述，LABTM模型在短文本分類(lèi)中得到了好的效果.

圖4 不同數(shù)據(jù)集上比較模型的準(zhǔn)確性

4 結(jié)束語(yǔ)

本文研究短文本分類(lèi)，綜合考慮了局部和全局以及外部知識(shí)的特征.分別從主題概率分布、語(yǔ)義和外部知識(shí)進(jìn)行分類(lèi).利用了BTM主題模型、深度學(xué)習(xí)、知識(shí)庫(kù)知識(shí)增益等方法，提高了分類(lèi)的準(zhǔn)確性.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比傳統(tǒng)單一方法進(jìn)行分類(lèi)，本文的綜合性分類(lèi)方法準(zhǔn)確性更高些.在實(shí)驗(yàn)中還發(fā)現(xiàn)知識(shí)庫(kù)的實(shí)體概念缺乏，下一步將研究知識(shí)庫(kù)的語(yǔ)義消歧和多方面增加注意力機(jī)制，并補(bǔ)充知識(shí)庫(kù)的不完全性，以及對(duì)于一些網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言和聊天工具中的微表情進(jìn)行向量轉(zhuǎn)化，通過(guò)分類(lèi)使其模型得到更高的準(zhǔn)確率.