王 鋒 白 宇 蔡東風(fēng) 王鐵錚

(沈陽航空航天大學(xué)計算機學(xué)院 遼寧 沈陽 110136) (遼寧省知識工程與人機交互工程技術(shù)研究中心 遼寧 沈陽 110136)

0 引 言

計算網(wǎng)頁主題和特定主題的相關(guān)度能輔助技術(shù)人員在海量的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)與特定主題相關(guān)的網(wǎng)頁。目前最普遍的相關(guān)度計算的模型是向量空間模型[1](VSM)，而最典型的向量空間模型是Bag-of-Words，因為它具備簡單性、有效性和經(jīng)常令人驚奇的準(zhǔn)確性。該方法以文本中的詞作為特征項形成向量表示，并且特征權(quán)重以詞的TF-IDF值的形式表示。盡管Bag-of-Words經(jīng)常被使用，但它有兩個主要缺點：一是失去了詞的順序，二是忽略了詞的語義。當(dāng)詞的順序丟失時，不同的句子可以具有完全相同的表示，只要使用相同的詞即可。即使n-grams在短時間內(nèi)考慮了單詞順序，它也受到數(shù)據(jù)稀疏和高維度的影響。Bag-of-Words和Bag-of-n-Gram對于這些詞的語義或單詞之間的距離幾乎沒有意義。這意味著“高鐵”、“動車”和“沈陽”同樣遙遠(yuǎn)，盡管語義上“高鐵”應(yīng)該比“沈陽”更接近“動車”。

本文綜合現(xiàn)有方法的優(yōu)缺點，提出一種基于雙向LSTM[2]和分布式表示的網(wǎng)頁主題相關(guān)度計算方法。首先將查詢關(guān)鍵詞通過分布式表示和雙向LSTM表示成向量形式，然后在詞向量空間中找出與其語義上相近的詞，并將其添加到查詢關(guān)鍵詞中，再將搜索到的網(wǎng)頁通過基于文檔的分布式表示方法形成網(wǎng)頁向量與主題關(guān)鍵詞進(jìn)行相關(guān)度計算。本文將上述方法實現(xiàn)并在搜狗實驗室公開的測試數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了測試。

1 相關(guān)研究

1.1 詞的向量表示

自然語言處理中，將詞的向量表示的最簡單方法是One-hot 表示方法。其主要思想是將詞形成一個與詞表長度一致的稀疏向量，除詞所在維度為1，其余維度都為0。比如：“動車”和“高鐵”，“動車”表示為[0，0，1，0，0，…，0，…]，“高鐵”表示為[0，0，0，0，1，0，…，0，…]。如果采用稀疏方式存儲，會非常簡單。但“動車”和“高鐵”是語義上近似的詞，而這種方法表示出的向量卻無法反映這點[3]。這種方法存在兩個缺點，一方面是向量的維度會隨著文本中詞匯數(shù)目的增加而增加；另一方面是任意兩個詞語都是獨立存在，沒有語義層面的表示[4]。

1.2 相關(guān)度計算

早在20世紀(jì)70年代，Salton等就提出來VSM算法來計算文檔間的相似度。VSM是一種簡單有效的計算文檔相似度的方法，VSM常采用TF-IDF算法計算文檔特征詞的權(quán)重，然后將文檔表示成向量形式就可以用余弦公式[5]來計算文檔相似度了。但是這種方法丟失了詞序且沒有考慮詞語背后的語義信息，忽視了詞與詞之間的相似度。人們?yōu)榱烁珳?zhǔn)地計算文本相似度，提出了一些基于語義的相似度計算方法，如文獻(xiàn)[6]利用WordNet語義詞典研究局部相關(guān)性信息以此來確定文本之間的相似性。上述方法采用領(lǐng)域知識庫來構(gòu)建詞語間的語義關(guān)系，與基于統(tǒng)計學(xué)的方法相比準(zhǔn)確率有提高，但是知識庫的建立是一項復(fù)雜而繁瑣的工程，需要耗費大量人力。

網(wǎng)頁主題相關(guān)度計算的研究是為了提高特定主題相關(guān)網(wǎng)頁的發(fā)現(xiàn)，隨著研究的深入，研究者們提出來許多網(wǎng)頁主題相關(guān)度計算方法。文獻(xiàn)[7]提出了基于VSM的計算方法，根據(jù)向量空間模型思想，結(jié)合網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)和概念層次關(guān)系，優(yōu)化網(wǎng)頁特征和權(quán)重，以提高網(wǎng)頁主題相關(guān)度計算的準(zhǔn)確性。綜合上述的網(wǎng)頁主題相關(guān)度計算方法的優(yōu)缺點，本文提出一種基于雙向LSTM和分布式表示的網(wǎng)頁主題相關(guān)度計算方法，通過將詞的分布式表示應(yīng)用到查詢關(guān)鍵詞擴展中，同時將文檔的分布式表示應(yīng)用到網(wǎng)頁主題相關(guān)度計算上，提升了相關(guān)網(wǎng)頁識別的精度。

2 基于雙向LSTM和分布式表示的網(wǎng)頁主題相關(guān)度計算

本文在傳統(tǒng)的VSM的基礎(chǔ)上，在進(jìn)行主題關(guān)鍵擴展時采用了基于雙向LSTM和詞的分布式向量表示的查詢擴展方法，在進(jìn)行網(wǎng)頁主題相關(guān)度計算時采用了基于文檔的分布式向量表示的網(wǎng)頁相關(guān)度計算方法。

2.1 分布式表示

2.1.1 詞的分布式表示

詞的分布式表示[8]是指將詞表中的詞映射為一個稠密的、低維的實值向量，深度學(xué)習(xí)中一般用到的詞向量就是用分布式表示的一種低維實數(shù)向量。詞的分布式向量表示可以通過上下文中給出的其他單詞來預(yù)測下一個詞。在分布式表示中，每個詞被映射到由矩陣W中的列表示的唯一向量，該列通過詞在詞匯表中的位置進(jìn)行索引。然后將向量的連接或平均值作為特征來預(yù)測句子中的下一個詞。如圖1所示，使用三個詞(“小明”，“提交”和“一篇”)的上下文來預(yù)測第四個單詞(“論文”)。將輸入詞映射到矩陣W的列以預(yù)測輸出詞。

圖1 詞的分布式向量表示的學(xué)習(xí)框架

訓(xùn)練時，詞向量模型的目的是使平均對數(shù)概率L如式(1)最大化(分類器是Softmax)，其中p(wt|wt-k,…,wt+k)如式(2)，y如式(3)所示:

(1)

(2)

y=b+Uh(wt-k,…,wt+k;W)

(3)

詞分布式表示的訓(xùn)練方法有很多，Bengio等[9]提出FFNNLM模型(Feed-Forward Neural Net Language Model)可以訓(xùn)練出詞的向量表示形式，不過FFNNLM并非是專門用來訓(xùn)練詞向量的。相比較FFNNLM模型，Word2Vec運行速度更快。Word2vec作為一種高效地將詞表示為低維實數(shù)向量的詞向量工具，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)分布式向量表示，每個單詞由在上下文中與其他單詞向量連接或平均的向量表示，并且所得到的向量用于預(yù)測上下文中的其他單詞[10]。例如“動車”的分布式向量表示為[0.452，-2.194,1.095，2.094，…]，“高鐵”的分布式向量表示為[2.831，-1.369，-0.350，-1.202，…]。

2.1.2 文檔的分布式表示

文檔的分布式向量表示可以從可變長度的文本片段(如句子、段落和文檔)中學(xué)習(xí)固定長度的特征表示，通過密集的向量表示每個文檔，該向量被訓(xùn)練來預(yù)測文檔中的單詞[11]。文檔的分布式向量表示無監(jiān)督為文本片段學(xué)習(xí)連續(xù)的分布式向量表示。文本可以是可變長度，從句子到文檔。即該方法可以應(yīng)用于可變長度的文本段，從短語或句子到大型文檔的任何內(nèi)容。

每個段落被映射到由矩陣D中的列表示的唯一向量，并且每個單詞也被映射到由矩陣W中的列表示的唯一向量。段落向量記住當(dāng)前上下文中丟失的內(nèi)容或段落的主題，即PV-DM模型如圖2所示。該模型的唯一變化是在式(1)中，其中h由W和D構(gòu)成。算法本身有兩個關(guān)鍵的階段：第一是訓(xùn)練以獲得已經(jīng)看到的段落的單詞向量W，Softmax權(quán)重U、b和段落向量D。第二是通過在D中添加更多的列和在D上梯度下降來獲得新段落的段落向量D，同時保持W、U、b固定。

圖2 文檔的分布式向量表示的學(xué)習(xí)框架(PV-DM)

文檔的分布式向量表示的一個重要優(yōu)點是它們是從沒有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的，且包含語義信息和詞序。上述方法考慮了段落向量與詞向量的連接以預(yù)測文本窗口中的下一個詞。另一種方法是PV-DBOW模型如圖3所示，在給定段落向量的情況下形成一個分類任務(wù)，而不是前面PV-DM模型，在PV-DBOW模型中段落向量被訓(xùn)練以預(yù)測小窗口中的詞。在本文中，每個段落向量是兩個向量的組合：一個向量是分布式記憶的標(biāo)準(zhǔn)段向量模型(PV- DM模型)，一個向量是沒有詞序信息的分布式詞袋模型(PV-DBOW模型)。

圖3 文檔的分布式向量表示學(xué)習(xí)框架(PV-DBOW)

在進(jìn)行網(wǎng)頁主題相關(guān)度計算時采用文檔的分布式表示即用Doc2Vec[12]生成網(wǎng)頁的分布式向量表示和主題關(guān)鍵詞計算網(wǎng)頁主題相關(guān)度，確定其相關(guān)度閾值φ,由φ來判斷網(wǎng)頁是否相關(guān)，相似度計算小于φ的網(wǎng)頁則認(rèn)為不相關(guān)。

2.2 雙向LSTM

詞嵌入(詞的分布式表示)可以在緊湊低維的詞向量表示中捕獲單個詞的語義和句法信息，但是預(yù)訓(xùn)練的詞嵌入所包含的關(guān)于詞與句子語境作為一個整體的信息是有限的，多數(shù)都是對詞窗口內(nèi)的詞有所傾向性的。而雙向RNN尤其是LSTM，適用于在更大范圍的句子語境中學(xué)習(xí)內(nèi)在表示，可以有效學(xué)習(xí)長句的語境向量。將整個句子語境和目標(biāo)詞嵌入到同一低維空間，進(jìn)一步優(yōu)化以反映目標(biāo)詞和其整個句子語境作為整體的內(nèi)部依賴關(guān)系。

為了從詞周圍可變長度的句子語境學(xué)習(xí)一個通用的嵌入函數(shù)，如圖4所示，在Word2Vec的CBOW模型中，將它原來在固定窗口內(nèi)的詞嵌入取平均作為語境模型，替換成一個更有效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型——雙向LSTM。

圖4 Word2vec的CBOW模型

兩個模型都同時學(xué)習(xí)語境和目標(biāo)詞的分布式表示，通過一同嵌入低維向量空間，目的是用上下文語境預(yù)測目標(biāo)詞，通過一個對數(shù)線性模型。不同的是，雙向LSTM更能有效地捕捉句子語境的本質(zhì)。

圖5說明了雙向LSTM是如何表示句子語境的，把句子中的詞從左到右輸入一個LSTM，從右往左輸入另一個LSTM，這兩個網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)是完全分開的，包括兩個獨立的從左至右和從右至左的語境詞向量。

給定一個句子w1:n，我們對目標(biāo)詞wi的雙向LSTM語境表示定義為以下向量連接：

biLS(w1:n,i)=lLS(l1:i-1)⊕rLS(rn:i+1)

(4)

式中：l/r表示句子中詞的從左到右和從右到左詞嵌入，和標(biāo)準(zhǔn)的雙向LSTM不同，我們并不將目標(biāo)詞wi本身輸入到LSTM中。

圖5 雙向LSTM

為表示句子中目標(biāo)詞的語境(例如，“小明 [提交] 畢業(yè) 論文”) ，首先將LSTM輸出的從左到右語境(“小明”)的向量表示和從右到左(“畢業(yè) 論文”)的向量表示連接起來，這樣做的目的是獲得句子語境中的相關(guān)信息，即使有時它離目標(biāo)詞很遠(yuǎn)。

接下來，對左右語境表示的連接使用非線性函數(shù)。

MLP(x)=L2(ReLU(L1(x)))

(5)

式中：MLP代表多層感知機，ReLU[13]是激活函數(shù),Li(x)=Wix+bi是全連接線性操作。將連接后的向量輸入到多層感知機，就可以表示兩側(cè)文本的重要依賴。將此層的輸出作為目標(biāo)詞整個連接句子語境的嵌入。雙向LSTM和Word2Vec的CBOW模型之間的唯一差別是CBOW模型是對目標(biāo)詞語境表示為周圍一定窗口內(nèi)語境詞的簡單平均，雙向LSTM則使用了語境的全句神經(jīng)表示。讓c=(w1,…，wi-1,-,wi+1,…,wn)代表目標(biāo)詞wi的句子語境。目標(biāo)詞及其語境的向量維度相同，語境向量C：

C=MLP(biLS(w1:n,i))

(6)

式中：求和遍歷訓(xùn)練語料中的每一個詞t和它所對應(yīng)的句子語境c、σ表示sigmoid函數(shù)[14]。采用word2vec中的負(fù)采樣目標(biāo)函數(shù)如式(7)來學(xué)習(xí)語境嵌入網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)、目標(biāo)詞向量和語境向量?？梢愿鶕?jù)詞向量的余弦相似度找出與其語義上相近的詞，在本文中主要是根據(jù)詞的分布式表示和雙向LSTM來做查詢擴展。

(7)

3 實驗及結(jié)果分析

3.1 查詢擴展實驗

查詢擴展分別是基于詞的分布式表示和雙向LSTM的，詞的分布式表示實驗使用Word2Vec工具，搜狗實驗室公開的搜狗全網(wǎng)新聞數(shù)據(jù)作為詞向量訓(xùn)練語料，使用Skip-gram模型訓(xùn)練且訓(xùn)練的窗口大小為5，生成200維的詞向量，基于雙向LSTM的查詢擴展實驗使用相同的訓(xùn)練語料生成詞向量。設(shè)計了三個實驗，實驗1是比較查詢擴展詞的個數(shù)對檢索性能的影響，得到擴展詞后，逐漸增加擴展次數(shù)，比較檢索結(jié)果；實驗2是比較查詢擴展詞的相關(guān)度閾值對檢索性能的影響，同時和實驗1的結(jié)果作比較；實驗3是把本文方法和其他查詢擴展方法做個比較。

為了精確地判定擴展查詢結(jié)果的準(zhǔn)確度，用平均準(zhǔn)確率MAP和n位置的準(zhǔn)確率Pn來評測。MAP是所有標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)網(wǎng)頁的所有查詢的AP平均值，檢索到的相關(guān)網(wǎng)頁位置越靠前，那么MAP值便會越靠前，如公式所示：

(8)

式中：r為標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)網(wǎng)頁數(shù)；wi為第i個相關(guān)網(wǎng)頁；n(wi)為第i個相關(guān)網(wǎng)頁的排序。

Pn是指對一個排序結(jié)果，返回前n個結(jié)果的準(zhǔn)確率。有時用戶使用搜索引擎時可能只對返回的前n個網(wǎng)頁感興趣，Pn就是從這樣的角度對檢索性能進(jìn)行衡量的評價標(biāo)準(zhǔn)，如公式所示：

(9)

式中：n是返回的前n個網(wǎng)頁，Wn是前n個網(wǎng)頁的相關(guān)與否。

從圖6中可以看出，擴展詞數(shù)量在0到6之間時，隨著查詢擴展詞數(shù)的增加，檢索性能MAP和Pn都有一定幅度的提高，當(dāng)擴展詞數(shù)達(dá)到6時，檢索性能達(dá)到最優(yōu)。當(dāng)擴展詞數(shù)達(dá)到6之后。增加擴展詞個數(shù)并沒有繼續(xù)增加檢索性能，反而性能有一定的下降。由此可見，查詢擴展詞數(shù)應(yīng)該選擇6的時候檢索性能最好，太多的話會引入噪聲。

圖6 不同擴展詞個數(shù)的實驗結(jié)果

為了進(jìn)一步驗證實驗1，對查詢擴展的相關(guān)度閾值設(shè)置進(jìn)行實驗，如圖7所示，當(dāng)查詢擴展的相關(guān)度閾值大于0.6時，MAP和Pn的檢索性能達(dá)到最優(yōu)，平均閾值為0.6時，檢索性能最優(yōu)，這時的擴展詞數(shù)也是接近6，驗證了實驗1的查詢擴展詞數(shù)。

圖7 不同相關(guān)度閾值的實驗結(jié)果

實驗3是把本文擴展方法和其他查詢擴展方法做了比較，相同實驗參數(shù)下，查詢擴展詞數(shù)為6個時，基于HowNet[15]語義詞典的查詢擴展方法為W1，基于本體和局部共現(xiàn)的查詢擴展方法[16]為W2，本文基于雙向LSTM和詞的分布式表示方法為W3，實驗3的平均準(zhǔn)確率和n位置的準(zhǔn)確率如圖8所示。

圖8 不同擴展方法的實驗結(jié)果

從圖8中可以看出，本文的方法和其他查詢擴展方法相比較平均準(zhǔn)確率和n位置的準(zhǔn)確率都有一定的提高。這主要是因為詞的分布式表示和雙向LSTM生成的詞向量都包含了語義相關(guān)的信息，同時也包含了上下文及詞序信息，這使得查詢擴展方法的效果有所提升。

3.2 網(wǎng)頁主題相關(guān)度計算實驗

查詢擴展在基于詞分布式表示和雙向LSTM的關(guān)鍵詞擴展后得到最終的主題關(guān)鍵詞集合，再做進(jìn)一步的實驗。本文提出的基于分布式表示的網(wǎng)頁主題相關(guān)度計算方法在Sogou實驗室的評測數(shù)據(jù)中的國際類、體育類、社會類和娛樂類語料上進(jìn)行測試。文檔的分布式表示實驗采用DBOW模型，訓(xùn)練的窗口大小為8，迭代200次生成200維的文檔向量。

文檔的分布式表示實驗使用Doc2Vec生成文檔向量計算網(wǎng)頁主題相關(guān)度，與查詢擴展后基于VSM和LDA[17]的網(wǎng)頁主題相關(guān)度計算形成對比。

根據(jù)實驗設(shè)定網(wǎng)頁主題相關(guān)度閾值φ=0.28，計算查詢關(guān)鍵詞和網(wǎng)頁的余弦相似度大于φ時，則網(wǎng)頁與查詢關(guān)鍵詞主題相關(guān)，否則不相關(guān)。

用正確率式(10)、召回率式(11)和F值式(12)來評測分別基于VSM和LDA的網(wǎng)頁主題相關(guān)度計算和本文方法的實驗對比結(jié)果。

(10)

(11)

(12)

如表1和表2所示為基于VSM、LDA的網(wǎng)頁主題相關(guān)度計算在Sogou評測數(shù)據(jù)上四類語料上述指標(biāo)下的實驗結(jié)果，表3為本文方法在Sogou評測數(shù)據(jù)上四類語料上述指標(biāo)下的實驗結(jié)果。從表中可以看出基于雙向LSTM和分布式表示的網(wǎng)頁主題相關(guān)度計算(Bi-LSTM and DP)在準(zhǔn)確率、召回率和F值上相較基于VSM和基于LDA的網(wǎng)頁主題相關(guān)度計算都有了明顯的提高，主要是因為考慮了特征詞和文檔在語義層次上的相關(guān)，同時還沒有丟失詞序的信息。

表1 基于VSM的網(wǎng)頁主題相關(guān)度計算

表2 基于LDA的網(wǎng)頁主題相關(guān)度計算

表3 基于Bi-LSTM和分布式表示的網(wǎng)頁主題相關(guān)度計算

4 結(jié) 語

用戶通過查詢關(guān)鍵詞得到相關(guān)網(wǎng)頁時，VSM僅從查詢關(guān)鍵詞的詞頻等統(tǒng)計信息與網(wǎng)頁進(jìn)行余弦相似度計算，從而判斷網(wǎng)頁相關(guān)與否，沒有考慮到查詢關(guān)鍵詞的語義相關(guān)以及關(guān)鍵詞的上下文語境。本文通過雙向LSTM和詞的分布式表示來擴展查詢關(guān)鍵詞，對最終的主題關(guān)鍵詞集合與搜索網(wǎng)頁進(jìn)行余弦相關(guān)度計算，得到主題相關(guān)網(wǎng)頁。本文的查詢擴展方法根據(jù)查詢詞的上下文語境可以得到其語義相關(guān)詞，同時還包含了詞的語序。進(jìn)行余弦相似度計算時將文檔的分布式表示應(yīng)用到網(wǎng)頁主題相關(guān)度計算上，考慮了網(wǎng)頁中的段落信息，可以提高主題相關(guān)網(wǎng)頁計算的準(zhǔn)確率。