鄭秋生，翟琳琳

（中原工學(xué)院，鄭州450007）

隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速普及和發(fā)展，人們的生活方式也在發(fā)生著變化，博客、論壇、微博、聚合新聞（RSS）等成為人們表達(dá)感情、傳播思想的主要渠道.短文本信息，通常是指文本篇幅較短、字?jǐn)?shù)不超過200個(gè)的文本，比如來自微博、即時(shí)通訊、新聞評論、貼吧等的信息，都可以歸結(jié)為短文本信息.近年來，短文本信息因其內(nèi)容長度較短、表達(dá)方式靈活而備受人們青睞.面對撲面而來的大量短文本，如何能夠快速分門別類，找到用戶所關(guān)注的信息和類別？這就使短文本的自動(dòng)分類問題的研究顯得尤為重要.

目前，對長文本信息的自動(dòng)分類研究很多，提出了多種分類算法，如K近鄰算法、樸素貝葉斯算法、決策樹算法、支持向量機(jī)算法等.但是，這些適用于長文本的自動(dòng)分類算法在短文本信息分類的應(yīng)用中有一定的局限性.基于此，本文提出利用簡單向量距離算法（Rocchio）［1］來對短文本進(jìn)行分類，在實(shí)施分類過程中，改進(jìn)了訓(xùn)練集和分類算法，使得分類效果更好.

1 Rocchio算法描述

簡單向量距離法是一種基于向量空間模型的分類算法.該算法的分類思路十分簡單，根據(jù)算數(shù)平均為每類文本集生成一個(gè)代表該類的原型向量，然后在新文本到來時(shí)，確定新文本向量，計(jì)算該向量與每個(gè)類的原型向量的距離（相似度），最后判定文本屬于與文本距離最近的類.具體步驟如下：

（1）計(jì)算每類文本集的原型向量，計(jì)算方法為訓(xùn)練集中所有文本的算數(shù)平均.

（2）新文本到來后經(jīng)過預(yù)處理，然后將文本表示為特征向量.

（3）計(jì)算新文本特征向量與每個(gè)類原型向量的相似度.

（4）比較每個(gè)類原型向量與新文本向量的相似度，將文本分到相似度最大的那個(gè)類別中.

2 基于改進(jìn)Rocchio算法的文本分類

文本自動(dòng)分類的過程通常包括文本預(yù)處理、文本特征表示、特征選取、建立模型并分類、模型評價(jià).

2.1 文本預(yù)處理

預(yù)處理是進(jìn)行文本分類的必經(jīng)階段，主要是對訓(xùn)練集中的文本和新到來的文本進(jìn)行去除停用詞和稀有詞、過濾非法字符、進(jìn)行分詞等［2］工作.短文本信息內(nèi)容精煉，噪音相對較少，預(yù)處理過程主要是分詞.目前的分詞工具很多，這里采用中科院的ICTCLAS對文本進(jìn)行分詞和詞性標(biāo)注.

從詞性方面來說，對文本所屬類別影響最大的是名詞.因此，預(yù)處理過程中選擇保留所有的名詞，并將這些名詞作為文本的特征項(xiàng).這樣，訓(xùn)練集中已經(jīng)分好類別的文本集經(jīng)過預(yù)處理就形成了一部由若干個(gè)“小詞典”（每個(gè)類中的名詞組成的詞典）組成的“大詞典”（整個(gè)訓(xùn)練集中的名詞組成的詞典）.對于訓(xùn)練集，這里選擇搜狗實(shí)驗(yàn)室和復(fù)旦大學(xué)提供的長文本語料庫，這樣可以豐富、擴(kuò)充形成的“大詞典”，提高分類精度.

2.2 文本表示

文本表示模型有3種：布爾邏輯模型；向量空間模型（VSM）；概率模型.其中，向量空間模型使用最為廣泛.VSM的思想是將預(yù)處理后的文本D表示成一個(gè)向量V＝（T1，W1；T2，W2；T3，W3；…；Tn，Wn）.其中，T表示短文本中的特征項(xiàng)；W 表示特征項(xiàng)在文本中的權(quán)重值（特征項(xiàng)在文本中的重要程度），簡單記為V＝（W1，W2，W3，…，Wn）［3］.

目前廣泛使用的權(quán)重計(jì)算方法是TF－IDF.TF－IDF是一種統(tǒng)計(jì)方法，多用來評估某個(gè)字或者詞在一個(gè)文件集或語料庫中的某份文件中的重要程度.字或者詞的重要程度與它在文件中出現(xiàn)的頻率成正比，與它在文件集或語料庫中出現(xiàn)的頻率成反比［4］.TF－IDF公式表示為：

其中，Wik表示文本Di中第k個(gè)特征項(xiàng)的權(quán)重值；TFik表示特征項(xiàng)Tk在文本Di中出現(xiàn)的頻率；IDFik是反文檔頻率.TF－IDF公式經(jīng)過歸一化處理后表示為：

其中，N代表所有訓(xùn)練文本的數(shù)目；n代表訓(xùn)練文本中出現(xiàn)該特征項(xiàng)的文本數(shù)；m代表文本Di中特征項(xiàng)的數(shù)目.

本文采用的權(quán)重計(jì)算方法是將原有TF－IDF公式作了改進(jìn)，使其更適用于短文本信息的自動(dòng)分類.改進(jìn)后TF－IDF公式表示為：

其中，Y和y分別表示第k個(gè)特征項(xiàng)在“大詞典”和“小詞典”中出現(xiàn)的次數(shù).

改進(jìn)后的TF－IDF公式經(jīng)過歸一化處理后表示為：

其中，m代表文本Di中特征項(xiàng)的數(shù)目.

2.3 特征選取

在對長文本分類過程中，通常采用文本頻率（DF）、信息增益（IG）、x2統(tǒng)計(jì)量、互信息（MI）等方法進(jìn)行特征提取，這樣既可以降低文本向量空間維度，還能提高分類效率和精度［5］.短文本內(nèi)容短小，文本表示成向量后的維數(shù)也不高，并且預(yù)處理中留下的名詞就能夠代表文本的類別特征，所以將文本中的名詞都作為特征項(xiàng)，這也是本文中特征選取方法的特別之處.文本表示成向量的維數(shù)沒有一定的限制，可以根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果做適當(dāng)?shù)恼{(diào)整.

2.4 建立模型并分類

建立分類模型是實(shí)施文本分類的核心部分.分類模型主要由分類方法來完成.一般將分類方法劃分為訓(xùn)練和分類2個(gè)子過程.訓(xùn)練是通過對訓(xùn)練集進(jìn)行學(xué)習(xí)，建立分類器，然后使用該分類器對新到來的短文本信息進(jìn)行分類［6］.訓(xùn)練集的大小和質(zhì)量對分類的結(jié)果有很大的影響.考慮到短文本內(nèi)容較短、字?jǐn)?shù)較少等原因，本文使用的訓(xùn)練集中的文本全是長文本，這樣既可以豐富詞典，還可以提高分類器的準(zhǔn)確度.

在Rocchio算法基礎(chǔ)上，本文對訓(xùn)練集中每個(gè)類別的原型向量的計(jì)算方法做了改進(jìn)，改進(jìn)后計(jì)算方法如公式（5）所示.

對于訓(xùn)練集中的文本類別C，其原型向量中第k項(xiàng)特征的權(quán)重Vk定義如下：

其中，Vk是文本類別C的原型向量中第k項(xiàng)的權(quán)重值；｜Rc｜是文本類別C中的總文本數(shù)；i是文本類別C中的文本序號；Wik是第i個(gè)文本中第k項(xiàng)特征的權(quán)重值.從公式（5）中可以看出，原型向量就是文本類別C中所有訓(xùn)練文本對應(yīng)的特征項(xiàng)權(quán)重的平均值.

對于新到來的短文本信息，將其表示成向量后，本文采用計(jì)算新文本向量與每個(gè)原型向量夾角的cosine值來度量兩者的相似度sim（di，dj），其公式表示為：

其中，v（di）表示新到來的短文本向量；v（dj）表示原型向量；h是短文本向量的維數(shù).計(jì)算得出的相似度值越大，表示新文本與該類別越相似；反之，兩者的差距越大.根據(jù)公式（6）計(jì)算新到來的短文本與訓(xùn)練集中所有類別的原型向量的相似度，最終將新文本歸入相似度值最大的類別中.

2.5 模型評價(jià)

模型評價(jià)主要考慮分類結(jié)果的效率和準(zhǔn)確度兩方面［7］.目前真正適用于短文本信息分類的模型不多，并且每種模型都不完美，都有一定的局限性；這就需要不斷地實(shí)驗(yàn)，并在實(shí)驗(yàn)過程中做適當(dāng)調(diào)整和改進(jìn)，盡量使效率和準(zhǔn)確度都有所提高.

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

實(shí)驗(yàn)中采用的2個(gè)語料庫分別來自搜狗實(shí)驗(yàn)室和復(fù)旦大學(xué).搜狗實(shí)驗(yàn)室提供的語料庫中共有9個(gè)類別，其中每個(gè)類別有訓(xùn)練文本1 999篇［8］；復(fù)旦大學(xué)語料庫提供的語料庫中共有20個(gè)類別，去除部分重復(fù)文本和損壞文本后，有訓(xùn)練文本8 214篇［9］.這里從2個(gè)語料庫中選取6個(gè)文本類別進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，如表1所示.測試文本選用從互聯(lián)網(wǎng)上搜取的短文本信息，共計(jì)1 336篇，如表2所示.

表1 訓(xùn)練語料庫情況篇

表2 測試文本集情況篇

采用3個(gè)通用的評價(jià)指標(biāo)對分類結(jié)果進(jìn)行評價(jià)：準(zhǔn)確率P、召回率R 和平均F1值［10－11］.

準(zhǔn)確率P＝c／a＊100%召回率R＝c／r＊100%

其中，c是正確分到某類的文本數(shù)；a是實(shí)際分到某類的文本數(shù)；r是應(yīng)分到某類的文本數(shù).

其中，｜C｜是訓(xùn)練集中類別的數(shù)目；b是訓(xùn)練集中的某個(gè)類別；Pb和Rb分別表示某個(gè)類別的準(zhǔn)確率和召回率.

采用改進(jìn)的Rocchio算法實(shí)現(xiàn)短文本的分類，并與改進(jìn)之前進(jìn)行對比，比較結(jié)果如表3所示.

表3 兩種分類算法在不同語料庫中的比較

根據(jù)F1值的計(jì)算方法，可以得到各個(gè)類別的F1值，結(jié)果對比如圖1所示.

圖1 兩種分類方法的F1值對比圖

從表3和圖1可以看出，改進(jìn)后的Rocchio算法的平均F1值整體上要高于改進(jìn)前的算法.

4 結(jié) 語

本文采用大量長文本作為訓(xùn)練集，以此形成詞典，并對傳統(tǒng)Rocchio算法中的特征項(xiàng)權(quán)重計(jì)算公式（TF－IDF）做了改進(jìn)，最后利用改進(jìn)的Rocchio算法對短文本信息進(jìn)行分類.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的Rocchio算法分類效果較好.

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