譚建平 劉波 肖燕珊

摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，文本信息量巨大，大規(guī)模的文本處理已經(jīng)成為一個(gè)挑戰(zhàn)。文本處理的一個(gè)重要技術(shù)便是分類，基于SVM的傳統(tǒng)文本分類算法已經(jīng)無法滿足快速的文本增長分類。于是如何利用過時(shí)的歷史文本數(shù)據(jù)（源任務(wù)數(shù)據(jù)）進(jìn)行遷移來幫助新產(chǎn)生文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類顯得異常重要。文章提出了基于半監(jiān)督的SVM遷移學(xué)習(xí)算法（Semi-supervised TL_SVM）來對(duì)文本進(jìn)行分類。首先，在半監(jiān)督SVM的模型中引入遷移學(xué)習(xí)，構(gòu)建分類模型。其次，采用交互迭代的方法對(duì)目標(biāo)方程求解，最終得到面向目標(biāo)領(lǐng)域的分類器。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了基于半監(jiān)督的SVM遷移學(xué)習(xí)分類器具有比傳統(tǒng)分類器更高的精確度。

關(guān)鍵詞：文本分類；半監(jiān)督學(xué)習(xí)；遷移學(xué)習(xí)；算法

文本分類是挖掘文本信息的處理技術(shù)，在傳統(tǒng)文本分類方法中，大部分都是有監(jiān)督的，即用帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練分類模型，并且只局限于目標(biāo)數(shù)據(jù)域。然而，收集標(biāo)注數(shù)據(jù)是非常困難且耗費(fèi)巨大的，未標(biāo)注數(shù)據(jù)卻相當(dāng)巨大，很容易獲取。如果只有少量標(biāo)注數(shù)據(jù)和大量未標(biāo)注數(shù)據(jù)可用，那么半監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式在一定程度上便能彌補(bǔ)因訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足而導(dǎo)致過擬化的分類誤區(qū)。

很多機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，無論是傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)還是半監(jiān)督學(xué)習(xí)問題，都建立在一個(gè)共同假設(shè)上：測(cè)試數(shù)據(jù)與訓(xùn)練數(shù)據(jù)屬于統(tǒng)一數(shù)據(jù)，分布于同一特征空間。一旦數(shù)據(jù)分布有差異，很多學(xué)習(xí)方法便無法表現(xiàn)得很好。于是又要重新標(biāo)記大量數(shù)據(jù)去訓(xùn)練模型來適應(yīng)新的數(shù)據(jù)分布，這樣的代價(jià)是昂貴的?；谶@個(gè)局限，便引入了遷移學(xué)習(xí)，目的是從其他相關(guān)輔助數(shù)據(jù)域中遷移知識(shí)去幫助目標(biāo)域中解決學(xué)習(xí)任務(wù)。例如，在網(wǎng)頁分類中，能利用遷移學(xué)習(xí)從大學(xué)網(wǎng)頁遷移知識(shí)來幫助Facebook. com分類任務(wù)訓(xùn)練一個(gè)分類器。雖然大學(xué)網(wǎng)頁與社交網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分布十分不同，但是始終存在一些共同的分類知識(shí)來構(gòu)建知識(shí)遷移的橋梁幫助提高分類器性能。

近年來，隨著研究的深入，基于SVM的半監(jiān)督、遷移學(xué)習(xí)等方法也逐漸應(yīng)用于數(shù)據(jù)分類、社交網(wǎng)絡(luò)分析和圖像處理等方面。如Qiang Yang等人遷移學(xué)習(xí)對(duì)于文本挖掘的應(yīng)用。目前，在解決實(shí)際的文本分類問題中，人們提出了不同的基于SVM的分類方法。隨后在這些基本方法的基礎(chǔ)上引入了當(dāng)今熱點(diǎn)研究的遷移學(xué)習(xí)，形成了如跨域SVM方法。遷移學(xué)習(xí)在各領(lǐng)域的應(yīng)用也是層出不窮，如在社交網(wǎng)絡(luò)的推薦系統(tǒng)中便提出了跨域推薦（CDR）和社交網(wǎng)絡(luò)中的異構(gòu)遷移對(duì)于圖像聚類的方法，在圖像處理和信號(hào)處理方面也有應(yīng)用。

在這篇文章中，筆者提出了一種基于半監(jiān)督的SVM遷移學(xué)習(xí)方法，此法的貢獻(xiàn)有：（l）本文合理地利用了目標(biāo)域中未標(biāo)注的文本數(shù)據(jù)與少量標(biāo)注的文本數(shù)據(jù)，采用局部化SVM（LSVM）進(jìn)行局部和全局一致學(xué)習(xí)（LLGC），并通過半監(jiān)督的學(xué)習(xí)方式來加強(qiáng)分類器精度。并給出了這種方法的目標(biāo)方程。（2）為了給分類器得到更好的泛化誤差，本文引入了遷移學(xué)習(xí)的方法對(duì)目標(biāo)方程進(jìn)行迭代，給出了迭代終止目標(biāo)函數(shù)，產(chǎn)生更為精確的分類器，并得到數(shù)據(jù)標(biāo)簽。

1 相關(guān)工作

由于本文關(guān)注的是基于半監(jiān)督的SVM遷移學(xué)習(xí)文本分類方法，所以著重研究算法，而在文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。接下來先回顧半監(jiān)督文本分類學(xué)習(xí)與遷移學(xué)習(xí)等方法。

1.1 半監(jiān)督文本分類學(xué)習(xí)

近年來，半監(jiān)督學(xué)習(xí)在文本分類上受到了廣泛的關(guān)注。所謂半監(jiān)督學(xué)習(xí)就是利用目標(biāo)域中未帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)與帶標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集一同訓(xùn)練分類器。這在某種程度上克服了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)中因?yàn)閹?biāo)簽訓(xùn)練數(shù)據(jù)集不足而導(dǎo)致的分類器不準(zhǔn)確的問題。各式各樣的半監(jiān)督文本分類方法也被陸續(xù)地提出。Wajeed提出基于KNN的半監(jiān)督文本分類方法，這種半監(jiān)督方法使用了不同的相似度測(cè)量與不同向量產(chǎn)生技術(shù)來提高分類的準(zhǔn)確度。v.Vapnik提出的自訓(xùn)練半監(jiān)督SVM算法，很好地利用了大量未標(biāo)記數(shù)據(jù)結(jié)合少量帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)共同訓(xùn)練分類器。接著Yong Ma在v.Vapnik的自訓(xùn)練半監(jiān)督SVM算法上提出了一種改進(jìn)的方法，這個(gè)方法將類別之間的差異性用一個(gè)散度矩陣表示出來，然后優(yōu)化了目標(biāo)方程。

1.2 遷移學(xué)習(xí)

隨著互聯(lián)網(wǎng)信息的高速發(fā)展，遷移學(xué)習(xí)越來越受到數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)領(lǐng)域的關(guān)注，已經(jīng)成為當(dāng)今的一個(gè)研究熱點(diǎn)。遷移學(xué)習(xí)就是利用一個(gè)新環(huán)境中學(xué)習(xí)的相關(guān)知識(shí)去指導(dǎo)當(dāng)前環(huán)境目標(biāo)任務(wù)的學(xué)習(xí)，而在數(shù)據(jù)挖掘中，本文定義新環(huán)境為輔助域，當(dāng)前環(huán)境為目標(biāo)域。現(xiàn)階段的遷移學(xué)習(xí)工作方式分為3個(gè)主要部分：同構(gòu)空間下基于實(shí)例的遷移學(xué)習(xí)、同構(gòu)空間下基于特征的遷移學(xué)習(xí)和異構(gòu)空間下的遷移學(xué)習(xí)。

現(xiàn)在各個(gè)研究方面陸續(xù)有不同的遷移學(xué)習(xí)方法被提出。Feng Yu提出了文本分類的遷移學(xué)習(xí)，這個(gè)方法利用了遷移知識(shí)采樣源數(shù)據(jù)域數(shù)據(jù)構(gòu)建了遷移知識(shí)庫，進(jìn)而幫助目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。C.Do針對(duì)文本分類問題提出了一種通過SoftmaxRegres sion學(xué)習(xí)一個(gè)參數(shù)函數(shù)來分類新的任務(wù)，而QiangYang在社交網(wǎng)絡(luò)分析中提出了一種異構(gòu)遷移學(xué)習(xí)的圖像聚類方法，旨在通過社交網(wǎng)絡(luò)中不相關(guān)的帶注釋的圖片遷移知識(shí)來提高目標(biāo)圖片搜尋的精度。

盡管對(duì)遷移學(xué)習(xí)在文本分類、社交網(wǎng)絡(luò)等不同領(lǐng)域的研究已經(jīng)比較深入，但是在遷移知識(shí)的過程中，不同的遷移方法往往效果差別很大，不能很好地體現(xiàn)出分類器的效果?，F(xiàn)階段的遷移方式用得比較好的還是基于同構(gòu)空間下遷移（分為基于實(shí)例的遷移和基于特征的遷移），而基于異構(gòu)的遷移學(xué)習(xí)方法比較復(fù)雜多變，且實(shí)現(xiàn)起來比較困難，容易造成負(fù)遷移而導(dǎo)致分類器性能下降。

本文引入了一種基于鄰域的SVM方法對(duì)源數(shù)據(jù)知識(shí)進(jìn)行遷移，以便使與目標(biāo)域帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)分布相近的數(shù)據(jù)更大程度地幫助訓(xùn)練目標(biāo)分類器而提高分類器性能。本文利用基于SVM的半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法和局部和全局一致性方法（LLGC）進(jìn)行模型構(gòu)建，并給出了目標(biāo)方程。這種半監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法所獲得的方程能很好地結(jié)合鄰域SVM方法，從而解決遷移學(xué)習(xí)方法運(yùn)用于數(shù)據(jù)分類的問題。

2 半監(jiān)督的SVM遷移學(xué)習(xí)方法

在這一節(jié)中，本文結(jié)合以前提出的半監(jiān)督SVM分類算法與現(xiàn)在的遷移學(xué)習(xí)算法，提出了一種比較新穎的半監(jiān)督遷移學(xué)習(xí)的方法。其原理如圖1所示。

2.1 半監(jiān)督遷移算法的模型

Sem-isupervised_based TL_SVM算法是利用相關(guān)輔助域數(shù)據(jù)遷移合適的知識(shí)來幫助目標(biāo)域任務(wù)的學(xué)習(xí)，并利用了半監(jiān)督迭代的思想來訓(xùn)練分類模型。

首先，定義輔助數(shù)據(jù)集用表示 ，目標(biāo)數(shù)據(jù)集用表示 。目標(biāo)數(shù)據(jù)集中帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集為 ，包含 個(gè)樣本數(shù)據(jù) ，不帶標(biāo)簽的為 ，包含l₂個(gè)樣本 。對(duì)于輔助數(shù)據(jù)域 ，先對(duì)其相應(yīng)的預(yù)處理，找到在輔助數(shù)據(jù)域中的一組SVM支持向量 ，并且學(xué)習(xí)到輔助數(shù)據(jù)域判別函數(shù) 。

定義一個(gè)基本的跨域遷移SVM分類器對(duì)于2類問題：

約束條件：

其中， 是一個(gè)訓(xùn)練實(shí)例的特征向量， 是其通過一個(gè)核函數(shù)映射到高維空間， 是樣本數(shù)據(jù) 所帶的類別標(biāo)記， 是一個(gè)正規(guī)常數(shù)。

類似于LSVM，輔助數(shù)據(jù)集 的知識(shí)遷移的影響能被目標(biāo)域訓(xùn)練集所限制。這個(gè)限制的基本原理就是一個(gè)支持向量 落入目標(biāo)數(shù)據(jù) 的近鄰，它有一個(gè)類似于 的分布并且能被用來幫助分類 指代輔助域中支持向量 和帶標(biāo)簽?zāi)繕?biāo)數(shù)據(jù)集 之間的相似度測(cè)量。

在遷移SVM的優(yōu)化中 ，原來從中學(xué)習(xí)得到支持向量適應(yīng)于新的訓(xùn)練數(shù)據(jù) ，支持向量與新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)結(jié)合一起學(xué)習(xí)一個(gè)新的分類器。特別地，讓 ，則方程（1）可被改寫如下：

類似A_SVM，本文也想要保證這個(gè)新的決策邊界在舊的輔助數(shù)據(jù) 的判別屬性，但是這個(gè)技術(shù)有一個(gè)特別的優(yōu)點(diǎn)：就是沒有強(qiáng)迫這個(gè)正規(guī)項(xiàng)限制新決策邊界相似于舊的。代替這個(gè)，基于本地化的主意，這個(gè)判別屬性僅在與目標(biāo)數(shù)據(jù)有相似分布的重要輔助數(shù)據(jù)樣本中被處理。特別地，δ采用了高斯函數(shù)的形式：

β控制來自V_s的重要支持向量的退化速度。β越大，支持向量的影響就越小，同時(shí)也就遠(yuǎn)離 。當(dāng)盧非常大，一個(gè)新的決策邊界單獨(dú)基于新的訓(xùn)練數(shù)據(jù) 學(xué)習(xí)得到。相反，當(dāng)β非常小，來自V_s的支持向量和目標(biāo)數(shù)據(jù)集 同等對(duì)待并且算法相當(dāng)于運(yùn)用 共同訓(xùn)練一個(gè)SVM分類器。通過這樣的控制，與傳統(tǒng)方法對(duì)比，這個(gè)算法更加一般化和靈活?？刂茀?shù)β實(shí)際上能通過系統(tǒng)驗(yàn)證試驗(yàn)來優(yōu)化。

對(duì)于上面所產(chǎn)生的一個(gè)初始弱SVM分類器，本文得到了目標(biāo)域中未標(biāo)記數(shù)據(jù) 的一組初始標(biāo)簽，接著把 加入訓(xùn)練集中一起訓(xùn)練，就形成了本文所提出的半監(jiān)督遷移的方法。其基于半監(jiān)督的SVM遷移學(xué)習(xí)算法的分類器對(duì)于2類問題的定義如下：

2.2 半監(jiān)督遷移算法的描述

對(duì)于目標(biāo)域數(shù)據(jù) ，假設(shè) 是包含 個(gè)樣本 且給定標(biāo)簽 的訓(xùn)練集， 是包含 個(gè)樣本 且未帶標(biāo)簽。

本文提出的基于半監(jiān)督的SVM遷移算法詳細(xì)描述如下：

算法：Semi-supervised TL_SVM

輸入：目標(biāo)數(shù)據(jù)集 （包含 和 ），經(jīng)過預(yù)處理的輔助域支持向量x_t，閾值δ₀。

輸出：D的類別標(biāo)簽

（1）利用 和x_t訓(xùn)練初始TLSVM分類器。

（2）得到 的初始標(biāo)簽 和TLSVM分類器的初始參數(shù) ， 。

（3）將獲得初始標(biāo)簽的 加入到訓(xùn)練集中一起訓(xùn)練分類器，假設(shè)經(jīng)過k次訓(xùn)練后構(gòu)建一目標(biāo)函數(shù)

（4） Loop k=2，訓(xùn)練TLSVM對(duì) 進(jìn)行類別測(cè)試，并得到每次分類器參數(shù)。

的預(yù)測(cè)標(biāo)簽就為

End If

Else

k++；

End If

3 實(shí)驗(yàn)

本文選取Enron公司提供的內(nèi)部員工通信郵件數(shù)據(jù)集Enron數(shù)據(jù)集作為本文的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，它包含1702封郵件，53個(gè)類別。

3.1 數(shù)據(jù)集說明

Enron數(shù)據(jù)集的描述如表1所示。

3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

文本采用此空間向量表示文本數(shù)據(jù)，即：

上式中， 是詞頻的集合， 是其對(duì)應(yīng)的權(quán)重。首先，將一些沒有實(shí)際分類意義的詞去掉，再根據(jù)有分類意義的詞進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，最后根據(jù)TF-IDF算法將文本表述成文本向量空間，就形成了可以利用的SVM標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集了。然后便可以利用LIBSVM來實(shí)現(xiàn)本文的實(shí)驗(yàn)。

3.3 實(shí)驗(yàn)分析

首先，利用本文提出的基于半監(jiān)督的SVM遷移學(xué)習(xí)算法遷移輔助域數(shù)據(jù)知識(shí)來對(duì)本文的目標(biāo)數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并與半監(jiān)督SVM進(jìn)行對(duì)比。其次，還要調(diào)整參數(shù)β，用來控制輔助域數(shù)據(jù)的退化速度。將隨機(jī)抽取的輔助數(shù)據(jù)集F加入經(jīng)過數(shù)據(jù)知識(shí)遷移幫助目標(biāo)域訓(xùn)練集進(jìn)行分類器的訓(xùn)練，然后找到最佳參數(shù)β。

首先，本文選取152封作為目標(biāo)數(shù)據(jù)集（其中訓(xùn)練數(shù)據(jù)100封，測(cè)試數(shù)據(jù)52封），剩余1650封用來作為輔助數(shù)據(jù)集。也就是目標(biāo)數(shù)據(jù)約占輔助數(shù)據(jù)集的10%。對(duì)比本文提出的算法與半監(jiān)督SVM算法在數(shù)據(jù)集Enron上的分類性能評(píng)估如表2所示，單位（%）。

β參數(shù)的變化就是控制著遷移知識(shí)在訓(xùn)練模型時(shí)所起的作用。在目標(biāo)域數(shù)據(jù)僅占1%時(shí)本文調(diào)整最佳參數(shù)，接下來在不同β的下的進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，這里本文選取了p=[O.OOI，O.O1，0.1，1】這4個(gè)參數(shù)值上實(shí)驗(yàn)。并與半監(jiān)督SVM形成對(duì)照，遷移性能與β的關(guān)系如圖2所示。

通過上面β來控制遷移知識(shí)對(duì)分類器的影響。由圖2可知β越小，遷移知識(shí)越多，遷移數(shù)據(jù)所起的作用越大，然而當(dāng)達(dá)到一定的量時(shí)，遷移學(xué)習(xí)所起的作用可能跟傳統(tǒng)的方法差不多，甚至可能存在負(fù)遷移的情況，所以實(shí)驗(yàn)中本文得到的最佳β是lx 10^-2。

接下來，在確定最佳β參數(shù)值的情況下，本文提高目標(biāo)數(shù)據(jù)占輔助數(shù)據(jù)的比例，利用本文提出的算法進(jìn)一步分析，如圖3所示。

由圖3可知，隨著目標(biāo)域數(shù)據(jù)增多，遷移效果也在提升。當(dāng)目標(biāo)數(shù)據(jù)集占30%時(shí)，遷移學(xué)習(xí)的效果與傳統(tǒng)的算法效果接近。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)目標(biāo)數(shù)據(jù)集較小時(shí)，本文提出的基于SVM的半監(jiān)督遷移學(xué)習(xí)算法效果明顯，而當(dāng)目標(biāo)數(shù)據(jù)集變大到一定數(shù)量時(shí)，本文所提出的算法與半監(jiān)督SVM算法效果接近，可以使用傳統(tǒng)的半監(jiān)督SVM算法。

4 結(jié)語

在本文中，筆者提出了基于SVM的半監(jiān)督遷移學(xué)習(xí)的方法，其主要是在減少目標(biāo)域帶標(biāo)簽訓(xùn)練數(shù)據(jù)的同時(shí)，增加了相關(guān)域帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)。本文在以前方法SVM的基礎(chǔ)上提出了一種新的文本分類方法。將本文所提出的方法與半監(jiān)督SVM方法相比較，證明本文的方法比半監(jiān)督SVM方法好。

基于SVM的半監(jiān)督遷移學(xué)習(xí)方法在數(shù)據(jù)分類中取得了明顯的效果。而考慮利用本文所提的方法對(duì)在線增量進(jìn)行分類將成為筆者的下一個(gè)研究目標(biāo)。