基于改進Single-Pass算法的網絡新聞話題發現

孫紅光, 高 星, 孫鐵利, 楊鳳芹, 彭 楊, 馮國忠

( 1. 東北師范大學 信息科學與技術學院, 長春 130117； 2. 智能信息處理吉林省高校重點實驗室, 長春 130117； 3. 解放軍報社, 北京 100832)

互聯網新媒體產生海量的半結構化新聞數據, 具有時效性短、 動態性強和結構不規范等特點. 因此如何有效地從海量數據中發現新聞話題, 是網絡新聞話題發現的主要問題. 話題檢測與跟蹤(topic detection and tracking ,TDT)旨在研究從大量新聞數據流中發現重要信息, 在無人工干預的情況下自動判斷數據流的主題[1]. 目前, 這方面的研究已取得了許多成果[2-8]. 話題發現的關鍵技術為文本聚類, 以話題為粒度發現新事件并了解事件的進展. 其算法有別于傳統的文本聚類算法, 需同時考慮語料的時間特性、 動態性和數據來源等因素. 雷震等[9]提出了一種改進K均值算法發現熱點話題, 用密度函數法進行聚類中心的初始化, 但該算法當處理新報道時需對所有文檔重新計算, 無法保證話題發現的實時性; 張琛等[10]基于詞項間語義信息的方法進行話題檢測; Amrutha等[11]提出了TDA和TCTR(topic clustering and tweet retrieval)方法對微博進行聚類以發現話題. 本文采用話題發現中應用最廣泛的Single-Pass算法實現新聞文本的聚類, 在特征權重的計算、 相似度計算和聚類中心動態更新三方面進行改進, 并應用于網絡新聞話題發現的研究中.

1 話題發現及模型

1.1 話題發現

網絡話題發現是指將大量討論同一話題的新聞報道聚合在同一個簇下, 從而更好組織信息的過程. 本文研究網絡新聞話題發現技術, 話題發現的處理流程如圖1所示. 話題發現主要包括信息采集、 文本預處理、 特征提取、 文本表示、 相似度計算、 文本聚類6個步驟.

圖1 網絡新聞話題發現處理流程Fig.1 Processing flow for network news topic discovery

1.2 數據預處理及表示模型

首先, 通過主題爬蟲系統從新浪新聞網站上爬取一段時間內的新聞報道, 構建新聞語料庫. 本文采用中科院分詞系統ICTCLAS對新聞語料進行分詞并去除停用詞. 其次, 文本向量表示是基于中文分詞后的詞項作為文本的特征向量, 每個向量都是一個維度. 由于文本向量空間維度較大, 因此采用文本特征選擇方法進行降維, 降低計算的復雜度.

本文采用向量空間模型(vector space model, VSM)進行新聞文本的表示. 每個新聞文本D表示為n維向量形式：D=(t1,w1,t2,w2,…,ti,wi,tn,wn), 其中：n表示文本D中的特征詞總數;ti(1

2 網絡新聞話題聚類算法

經典Single-Pass算法實現簡單、 處理速度快, 可處理動態數據. 但該算法并未考慮新聞報道的時間特性以及特征詞項在新聞標題和正文不同位置對其權重值的影響. 本文充分考慮新聞報道的特性, 即動態性和時間特性等, 對該聚類算法進行如下改進.

2.1 詞項權重計算

通常新聞標題能對事件做主要或關鍵性的描述, 基本體現了新聞的主題. 新聞報道標題的導向性應以具體的方法體現. 而傳統的文本表示模型一般都是對新聞的正文內容進行相關處理. 本文考慮詞項出現在新聞標題和正文不同的位置信息, 對詞項權重的影響也不同, 采用TF-IDF權重計算方法.

由于考慮新聞報道的標題和正文信息, 在統計特征項詞頻時, 對來自標題的特征項詞頻乘上一個加權系數α(α≥1), 則文本特征w的詞頻計算公式為

tfw=α×tft(w)+tfc(w),

(1)

其中tft(w)和tfc(w)分別表示特征項w在標題和正文中的詞頻.α取值太小不能突出標題中特征項的重要性, 取值太大會抑制正文中絕大部分特征項對文本主題的描述能力, 因此α取值直接影響話題的聚類質量.

本文采用網絡新聞報道作為語料庫, 其數據特征是增量型的. 因此引入增量df, 即將語料按時間槽分別存儲, 在第i個時間槽中詞項w的文檔頻率通過前面的(i-1)個時間槽中所有文檔和第i個時間槽的文檔中包含w的文檔數量進行計算. 采用增量文檔頻率的方式可提高文檔處理的效率, 減少資源耗費. 詞項w在時間槽i的文檔頻率計算公式為

dfi(w)=dfi-1(w)+dfci(w),

(2)

其中：ci表示在時間槽i的新聞報道數量;dfi(w)表示新聞報道集中包含詞項w的文檔數;dfi-1(w)表示在時間槽i之前出現w的文檔數量. 由式(2)可知, 在每個時間槽能動態更新文檔頻率可體現出新聞語料的動態性和時間特性.

每篇報道d被表示為n維向量空間模型, 這里的n是d中含有特征詞項的數量.d中每個詞項w權重計算公式為

(3)

其中： weight(w,d)表示在報道d中詞項w的權重;tfw表示詞項w在文檔d中出現的頻率;Ni表示在時間i(包括i)之前的所有新聞文檔數量. 這里對詞項w的詞頻tf進行了歸一化處理, 以防止其偏向長文檔.

文本報道d與話題T之間的內容相似度sim(d,T)采用經典余弦公式計算, sim(d,T)的取值在0～1間, 相似度值越大, 表明報道與話題的相似性越高, 其報道就越有可能聚類到該話題下； 反之, 報道屬于話題的可能性就越小.

2.2 文本相似度計算

對于新聞報道, 發布時間是其重要因素. 在相似度計算時, 僅考慮文本內容之間的相似度是不夠的. 通常對于某個話題中的報道將會持續一段時間, 一篇報道的時間與話題的時間越遠, 這篇報道屬于該話題的可能性就越小. 所以, 在話題生成過程中應考慮時間因素來改進相似度計算公式, 以提高聚類的精度. 基于該思想, 本文在計算相似度時考慮了時間因素, 定義為

dis=10/(10+lg(dt-tt+1)),

(4)

其中：dt表示新聞報道的發布時間;tt表示話題最后的更新時間(指通過聚類得到的話題中新聞報道最新發布時間). 因此, 本文使用的報道與話題的相似度計算公式為

similarly(d,T)=sim(d,T)×dis.

(5)

由式(5)可知, 在相似度計算中要同時考慮基于內容和時間因素的影響.

2.3 改進的Single-Pass聚類算法

通過聚類算法得到的話題中包含有多篇報道, 采用質心向量, 即求該話題中所有文本特征向量的平均值表示該話題的中心向量. 在計算相似度時, 只需將新的報道與話題的中心向量計算相似度值, 而不需要與話題中的每篇報道都進行相似度值的計算, 這樣節省了大量時間, 提高運算效率. 本文對Single-Pass聚類算法進行改進, 改進算法流程如圖2所示.

圖2 改進的Single-Pass算法流程Fig.2 Flow chart of improved Single-Pass algorithm

3 實驗結果及分析

3.1 實驗語料及環境

實驗語料： 將基于主題的網絡爬蟲爬取2015-11-01—2015-11-30的新浪新聞數據作為數據集, 分別為國際、 政治、 體育等方面的新聞, 表1列出了各話題及相關新聞報道數量. 實驗環境： 操作系統為Windows 7及以上, 基于JAVA平臺實現.

表1 網絡新聞話題語料庫

3.2 評價指標

本文采用TDT評價指標：

漏檢率

PM=C/(A+C),

(6)

錯檢率

PF=B/(B+D),

(7)

其中：A,B分別表示被檢測到的相關文檔數和不相關文檔數;C,D分別表示未檢測到的相關文檔數和不相關文檔數. TDT引入耗費函數對結果進行綜合評價, 定義為

Cdet=CMPMP+CFPF(1-P),

(8)

其中：PM和PF分別表示漏檢率和錯檢率；CM和CF分別表示漏檢率和錯檢率系數, 根據經驗值一般取CM=1,CF=0.1;P表示某報道屬于某話題的先驗概率, 一般取值為P=0.02.

3.3 結果分析

本文對選取的600篇新聞文檔進行實驗分析及參數調整. 實驗比較標題中特征加權系數α的不同取值對話題聚類質量的影響, 結果如圖3所示. 由圖3可見, 當α=3時, 聚類算法的PF和PM取值最小. 因此, 本文中選取α=3. Single-Pass算法中相似度閾值的選取對聚類結果的影響如圖4所示.

圖3 加權系數α對話題聚類結果的影響Fig.3 Effects of weighting coefficient α on topic clustering results

圖4 相似度閾值對聚類結果的影響Fig.4 Effects of similarity threshold on clustering results

由圖4可見, 隨著閾值的增加, 耗費代價函數在不斷減少后開始增長, 本文選取耗費函數值最小點所對應的相似度閾值0.02. 經典Single-Pass聚類算法與改進算法的對比結果如圖5所示. 由圖5可見, 改進的Single-Pass方法比經典方法的耗費代價小. 本文方法在耗費代價上降低了0.34%, 錯檢率降低了1.57%. 實驗結果表明, 本文方法能更有效、 更準確地實現話題檢測.

圖5 經典Single-Pass算法與改進算法的對比結果Fig.5 Comparison results between classical Single-Pass algorithm and improved algorithm

綜上所述, 本文針對新聞報道的特性, 從三方面對Single-Pass算法進行了研究, 只對新增加的文本進行處理, 提高聚類的效率, 減少資源的耗費, 提高了算法實現話題發現的速度和效果. 實驗結果驗證了本文方法的可行性.

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