基于主題本體擴展特征的短文本分類

湛燕，陳昊

（河北大學 數學與計算機學院，河北省機器學習與計算智能重點實驗室，河北 保定 071002）

自動文本分類有著悠久的歷史，可以追溯到至少20世紀60年代，直到20世紀80年代末，作為知識工程自動分類的一個重要分支問題，即構建一套規則來編碼專家知識從而用于文檔分類.在20世紀90年代，隨著蓬勃發展的在線文檔的廣泛應用，自動文本分類增加和擴展了新的研究范圍［1］.

文本分類是信息組織和信息管理任務中非常重要的組成成分.而短文本分類指的是一些短小文章（通常少于100字）的分類.國際上對于文本分類已經有了很多年的研究［1－2］，但是對于短文本分類問題的研究相對較少［3－4］.

短文本分類問題是文本分類的一個分支，除了在某種程度上與傳統文本分類類似，但是仍然需要面臨一些特殊問題需要解決，因為文本長度短、特征稀疏，很難衡量文章之間的相似性，常見的文本分類相似度測量方法應用在短文本分類中，通常并不能得到一個好的結果.

目前較為常用的傳統文本分類算法有貝葉斯、支持向量機、近鄰方法、神經網絡方法、決策樹法等［2］.根據不同的文本表示形式的特點，這些方法可以分為2 種：一種是傳統的基于向量空間模型（vector space mode，VSM）的分類，另一個是基于語義信息的分類［5］.一般來說，傳統的基于向量空間模型的分類方法，不使用語義信息來提高分類性能；同時，由于文檔比較短，描述特征詞信息的能力弱，在測試文檔中出現的詞不一定出現在訓練文檔中，所以第2種方法也不能直接應用于短文本的分類.

使用互信息［1］（mutual information，MI）特征選擇，通過單詞測量文檔之間的相關性，但是短文本提供更少的單詞相關信息，因此有必要考慮其他語義關系（如：同義關系或近義關系等等）.傳統的貝葉斯分類器（Naive Bayes）在知識儲備的不足的情況下，容易發生分類分錯的情況，如果分錯了文本過早加入分類器中，會降低其分類性能［6］.除了文章短小的原因外，概念描述信息弱.單詞數量的缺少等特點，使得在短文本分類中很難準確衡量文本的相似性.由于本體理論強調相關領域的概念，但也強調這些概念之間的聯系.但是由于特征數量較少的缺陷，所以有必要強調語義之間的聯系，這和本體理論的表示一致.

1 基于主題本體的擴展特征

1.1 本體

本體論（ontology）原是哲學的分支，研究客觀事物存在的本質，它與認識論（epistemology）相對，認識論研究人類知識的本質和來源，也就是說，本體論研究客觀存在，認識論研究主觀認知.而本體的含義是形成現象的根本實體（常與“現象”相對）.在人工智能領域，知識建模必須在知識庫和2個子系統之間建立聯系：agent行為（問題求解技能）和環境（問題存在的領域）.而長期以來，人工智能領域的研究者較為注重前一個子系統，而領域知識的表達依賴于特定的任務，這樣做的好處是只需要考慮相關的領域知識，但是，大規模的模型共享、系統集成、知識獲取和重用依賴于領域的知識結構分析，因此，進入20世紀90年代以來，與任務獨立的知識庫（本體）的價值被發現，并受到廣泛關注〔7－8〕.

本體的目標是抓住相關的領域知識，提供領域知識中共同的認識，使用通用的字詞來定義領域知識，并且定義不同模式的領域詞之間的聯系.本體一方面屬于認知概念集的領域，這些概念有很多相關的語義，這些語義反映了概念之間的聯系.本體描述了概念和上下文之間內在的語義.總之，本體強調了相關領域間的重要性，同時也強調了這些重要概念的聯系.

由于短文本的獨有特點，例如文本長度較短，特征選擇分散不一，詞語測量較困難，使得短文本文類需要處理這些特殊的問題.基于本體理論涉及到了領域概念，但是對于短文本分析而言，難以處理短文本特征稀少的問題，所以需要重點強調文本特征之間的語義聯系.本文使用了基于主題本體的特征擴展方法，考慮了特征之間的語義關聯，達到了較好的分類性能［9－10］.

1.2 基于主題本體的擴展特征

定義 主題本體 主題本體意味著最重要的核心和最必要的組合，可以對概念特征給出正式的描述，這些概念在其他領域很少出現，所以可以確定一個領域.

在特定的應用程序有許多不同的方式來表示本體，可以使用自然語言、框架和語義網絡或邏輯語言描述本體.在現有的本體模型中，對于不同的問題領域和不同的工程考慮，結構和過程在本體方法也不同.語言的邏輯表達式可以很強大，但其推理過程比較復雜，所以很難完成本體模型的創建.鑒于這個原因，本文提出了一種命名為主題本體擴展特征的分類.

在主題本體中主要有兩方面的內容：

第一，得到高頻域詞，指的是在某些領域高頻率域和其他場域的幾率很小的詞（即是在本領域中區分能力強的詞），這些高頻詞只能確定一個領域，所以可以使用它們作為高頻詞用于分類.

第二，通過概念來擴展高頻詞，使用主題本體對概念特征給出正式的描述，使原來的特征詞匯不是孤立的，所以這些特征詞語可以看作一種概念的集合以及相關詞匯.普通詞匯和特征詞的區別在于，它可以把概念進行比較，這樣可以更準確地確定2個領域之間的相似性.

通過以下詳細步驟得到主題本體的特征擴展.

1）對訓練文本進行預處理：通過詞性分析，保留名詞、動詞和形容詞，通過詞特征的選擇，過濾掉不適合用于分類的詞，從而減少計算的復雜度.

2）計算單詞的頻率，計算每個單詞在不同的類別中出現的次數，過濾掉出現頻率較少的單詞，同時對詞頻可以進行歸一化處理，如下公式：

其中TFij表示單詞i在文檔j 中出現次數，DFi表示所有文檔集合中出現單詞i的文檔數目.

3）提取出現頻率比較高的單詞作為一個主題本體的高頻詞匯，過濾掉和本主題本體不相關的單詞，得到初始詞匯.

4）運用同義詞來擴展特征詞匯，通過概念來擴展高頻詞，例如“程序”，“編程”，“網頁設計”，“動畫設計”都可以屬于電腦編程方面的近義詞匯.使用主題本體對概念擴充以擴展其特征詞匯，從而可以解決在短文本分類中特征詞少的問題.

1.3 CBM（Case－base Maintenance）方法

本文使用了CBM（case－base maintenance）方法，它可以在K－近鄰算法中減少樣本個數，從而可以提高搜索近鄰的檢索效率.首先，本文介紹了一個概念叫做樣本的擴展能力.基于這個概念，提出了一種減少樣本個數的方法.樣本的擴展能力（generalization capability）表明了樣本解決分類問題的能力.根據這種方法，具有更好擴展能力的樣本會保留下來作為樣本的代表，其他多余的在其覆蓋范圍內的樣本就可以刪除了，從而減少了樣本個數.實驗表明這種方法在分類算法中，可以大大減少多余樣本或者對于分類用處不大的樣本，從而獲得更高的分類效率.

這種啟發式算法介紹如下（稱為GC算法）：

1）集合R 被初始化為空集，其中S＝X∪Y.

2）對于集合X 中的每一個樣本x，根據公式（2）計算Coverage（x）.

3）找到這樣的樣本x＊，其中｜Coverage（x＊）｜＝maxx∈S｜Coverage（x）｜.如果存在多于1個樣本的覆蓋范圍等于這個最大值，那么從中選擇rx最大的那個樣本x＊＊.如果這時有很多樣本達到了這個最大值，那么可以隨機選擇1個即可.

4）置R＝R∪｛x＊｝和S＝S－Coverage（x＊），如果｜S｜＝0那么停止，否則轉到2）.

因此，集合R 就是最后選擇的有代表性的樣本集合，完整的正例集合是集合X.實際上，被選擇的樣本已經排除了負例樣本集合Y.

其中，樣本x 的覆蓋范圍Coverage（x）定義如下：

接著本文定義2個樣本之間的距離.對于每個樣本x＝｛x1，x2，…，xn｝和y＝｛y1，y2，…，yn｝，它們之間的距離定義為

這里的距離測試ρj（xj，yj）依賴于特定的域，M 是位于0～1之間的一個正數.通常，參數M 是這樣確定的

假設X∪Y 沒有交集，也就是不存在2個樣本x∈Xand y∈Y，即x＝y.

對于每一個正例x＝（x1，x2，…，xn）∈X，正例樣本x 到負例樣本集合Y 的最短距離為

因此，保證了rx＞0.

本文定義了一個正例的覆蓋范圍.如果x是一個正例，q是任意一個樣例，如果滿足公式（6）就說x覆蓋q

其中rx根據公式（5）進行計算.

一個正例覆蓋范圍有負例是不可能的，所以，換句話說，一個正例的覆蓋范圍一定是樣本集合X 的子集.一個樣本的覆蓋范圍表示了這個樣本的擴展能力.樣本覆蓋范圍包括的樣本個數越多，說明這個樣本的擴展能力越強.從公式（2）中，可以定義每個正例的覆蓋范圍.主要目標就是選擇正例樣本的一個子集，它們的覆蓋范圍可以代表整個正例集合X.實際上，所選擇的樣本已經排除了負例樣本集合Y.

把這種方法應用在K－近鄰分類算法中，選擇擴展能力強的樣本進行分類，刪除其他樣本，從而減少了樣本的個數，獲得更高的分類效率，這和主題本體的思想是一致的［11］.

2 實驗

2.1 性能測試標準

為了評估文本分類系統的有效性，筆者使用召回率、準確率和F1 度量作為評估標準.召回率（recall（R））是定義為所有準確的文檔有多少被檢索出來.準確率（precision（P））是檢索出來的文檔正確的數量.F1度量結合了以上兩者的加權調和平均

2.2 實驗及其分析

筆者在人民日報選擇了1 000篇文章，分別屬于計算機編程、國際新聞、婦女、軍事和體育新聞等.在訓練樣本中使用基于主題本體的特征擴展方法，并對測試樣本進行預處理，只保留名詞、動詞和形容詞，使用K－近鄰分類算法進行文本分類.

在實驗中，每個數據集都被隨機分成2個獨立的集合，90%的文章作為訓練數據和10%的文章作為測試數據.

表1 準確率、召回率和F1度量Tab.1 Comparison of precision，recall and F1

實驗1使用傳統的互信息進行特征選擇和進行K－近鄰文本分類.實驗2使用基于主題本體的特征擴展以及通過CBM 進行K－近鄰文本分類.從表1中可以看到實驗2的基于主題本體的特征擴展學習提高了準確率，召回率和F1值.因此，由于考慮到了語義聯系，可以得到比傳統方法更好的分類性能.

3 結論

由于短文本的獨有特點，例如文本長度較短，特征選擇分散不一，詞語測量較困難，使得短文本文類需要處理這些特殊的問題.基于本體理論涉及到了領域概念，但是對于短文本分析而言，難以處理短文本特征稀少的問題，所以需要重點強調文本特征之間的語義聯系.本文使用了基于主題本體的特征擴展方法，考慮了特征之間的語義關聯，達到了較好的分類性能.本文通過基于CBM 方法的K－近鄰分類應用在短文本分類算法中，并且使用了基于主題本體的特征擴展方法.由于考慮了語義關系，可以得到比傳統的方法更好的分類性能.自從近鄰分類算法應用了特征擴展方法，可以提高分類性能，通過優化該算法使其廣泛的應用在文本分類中.

［1］ SEBASTIANI F.A tutorial on automated text categorisation［Z］.Proceedings of ASAI－99，1st Argentinian Symposium on Artificial Intelligence，Buenos Aires，AR，1999.

［2］ SEBASTIANI F.Machine learning in automated text categorization［J］.ACM Computing Surveys，2002，34（1）：1－47.

［3］ FAN Xinghua，SUN Maosong.A high－performance text categorization of two classes［J］.Chinese Journal of Computer，2006，29（1）：124－131.

［4］ ZELIKOVITZ S，TRANSDUCTIVE M F.Learning for short－text classification problem using latent semantic indexing international［J］.Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence，2005，19（2）：143－163.

［5］ 翟延冬，王康平，張東娜，等.一種基于WordNet的短文本語義相似性算法［J］.電子學報，2012，40（3）：617－620.ZHAI Yandong，WANG Kangping，ZHANG Dongna，et al.An algorithm for semantic similarity of short text based on wordnet［J］.Chinese Journal of Electronics，2012，40（3）：617－620.

［6］ 王永恒，賈焰，楊樹強.基于頻繁詞集聚類的海量短文分類方法［J］.計算機工程與設計，2007，28（8）：1744－1780.WANG Yongheng，JIA Yan，YANG Shuqiang.Massive short documents classification method based on frequent term set clustering［J］.Computer Engineering and Design，2007，28（8）：1744－1780.

［7］ SONG D，BRUZA P D，HUANG Z，et al.Classifying document titles based on information inference［Z］.Proceedings of the 14th International Symposium on Methodologies for Intelligent Systems，Maebashi City，Japan，2003.

［8］ CHEN Enhong，WU Gaofeng.An ontology learning method enhanced by frame semantics［Z］.Seventh IEEE International Symposium on Multimedia，Irvine，California，2005.

［9］ 黃九鳴，吳泉源，劉春陽，等.短文本信息流的無監督會話抽取技術［J］.軟件學報，2012，23（4）：735－747.HUANG Jiuming，WU Quanyuan，LIU Chunyang，et al.Unsupervised conversation extraction in short text message streams［J］.Journal of Software，2012，23（4）：735－747.

［10］ 彭澤映，俞曉明，許洪波.大規模短文本的不完全聚類［J］.中文信息學報，2011，25（1）：54－59.PENG Zeying，YU Xiaoming，XU Hongbo.Incomplete clustering for large scale short texts［J］.Journal of Chinese Information Processing，2011，25（1）：54－59.

［11］ ZHAN Yan，CHEN Hao.Chinese text categorization study based on cbm learning［Z］.2010 7th International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery，Yantai，2010.