薛佳奇 楊凡

摘 要：目前對于中文影視劇本的分類主要借助人工經(jīng)驗(yàn)，具有成本高、效率低等特點(diǎn)。當(dāng)前沒有針對中文影視劇本主題自動(dòng)分類的相關(guān)研究，本文將對主題提取進(jìn)行研究，傳統(tǒng)主題生成模型借助于文檔和段落、段落和語句、語句和詞的相似性，而忽略了文本語句與語句之間的相似性。首先，采用ISOMAP方法降低樣本集的向量空間維度;其次，提出交叉熵結(jié)合困惑度的算法模型，進(jìn)而確定LDA需要提取的最優(yōu)主題數(shù)目;最后，通過劇本-主題的方式，利用LDA算法挖掘劇本的隱含主題詞，同時(shí)利用SVM對主題詞做出進(jìn)一步的分類。

關(guān)鍵詞：中文影視劇本;ISOMAP降維;LDA;交叉熵;困惑度;SVM文章編號(hào)：2095-2163（2019）04-0045-06 中圖分類號(hào)：TP391.1 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引 言

互聯(lián)網(wǎng)上文本類型數(shù)據(jù)數(shù)量呈現(xiàn)指數(shù)式的激增，則使得當(dāng)今社會(huì)各個(gè)方面對互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘方法的需求也越來越大[1-2]。與此同時(shí)，人們正更加傾向于隨時(shí)隨地瀏覽信息和觀看影視作品，文學(xué)劇本的數(shù)量也開始急劇上升，也就必然給影視審核人員帶來巨大的挑戰(zhàn)，即劇審人員需要快速熟知海量劇本的主題。目前，自動(dòng)化的劇本主題分析鮮有學(xué)者進(jìn)行相關(guān)研究，本文即擬對影視劇本的主題詞發(fā)現(xiàn)展開探討與論述。

研究可知，劇本與文本同時(shí)存在維數(shù)過高的問題，因此需要采取降維方法。常見的降維方法有PCA降維和ISOMAP降維，其中PCA降維存在信息丟失問題，故而本文選用了ISOMAP降維方法。而研究中，將通過LDA來選取主題詞，但考慮到LDA的參數(shù)K多會(huì)通過困惑度進(jìn)行計(jì)算，本文則有針對性地提出了困惑度與交叉熵結(jié)合度的方法。文中對此可做研究分析如下。

1 主題提取相關(guān)研究

選擇劇本主題特征詞時(shí)，應(yīng)選擇能代表劇本類別的詞作為特征，而在通過向量來表示劇本時(shí)，向量空間稀疏和高特征維數(shù)問題就是劇本提取特征詞的研究熱點(diǎn)。針對這一狀況，通常需要進(jìn)行特征降維，降維不僅能夠縮減劇本的特征維數(shù)，減小模型訓(xùn)練時(shí)的迭代次數(shù)，也可以消除相似語義的特征，進(jìn)而提高劇本主題分類的準(zhǔn)確率、召回率和效率。相較于英文劇本，中文劇本有著更多的字詞組合、更大的編碼空間、更稀疏的原始特征空間，更高的矩陣維度等特點(diǎn)，為了獲取高效的劇本特征降維方法，不影響劇本主題的分類性能，就需要選取適合于中文影視劇本的降維方法。這里可得研究內(nèi)容分述如下。

1.1 PCA與ISOMAP降維

1.1.1 PCA降維

PCA[3]降維算法是為了去除劇本向量空間中相似的元素，消除維度災(zāi)難，從而得到有效的特征空間。PCA的計(jì)算過程詳見如下。

在此基礎(chǔ)上，計(jì)算協(xié)方差矩陣。協(xié)方差矩陣的第h行第g列的維度值的運(yùn)算將用到如下計(jì)算公式：

將特征值按照從大到小排序，選出前K大個(gè)特征值。通常情況下，前K大特征值之和占總特征值之和的80%，即用前K個(gè)特征值來取代矩陣中的m個(gè)特征。第j個(gè)POI的Rank值公式具體如下：

1.1.2 ISOMAP降維

ISOMAP算法可以進(jìn)行非線性降維，將高維空間中數(shù)據(jù)信息映射到低維空間，再通過特征提取方法獲得提取后特征，該算法依據(jù)多維尺度變換（MDS），將數(shù)據(jù)點(diǎn)之間原來使用的歐幾里得距離替換為測地線距離，保證降維后的數(shù)據(jù)信息損失最小，同時(shí)將高維空間有效映射到低維空間里，在減小計(jì)算量的基礎(chǔ)上，提高運(yùn)算速率。

ISOMAP算法引進(jìn)了鄰域圖，距離很近的點(diǎn)可以用歐氏距離來代替，較遠(yuǎn)的點(diǎn)可通過最短路徑算出距離，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行降維保距。鄰域圖中相鄰且靠近的點(diǎn)之間存在連接，而與之相反的便不存在連接，因此計(jì)算2個(gè)點(diǎn)之間的距離問題就是測地線距離計(jì)算問題，也即演變成了鄰域圖中2點(diǎn)之間的最短路徑計(jì)算問題，最短路徑的計(jì)算常采用經(jīng)典Floyd算法或Dijkstra算法。

1.2 交叉熵與困惑度

1.2.1 交叉熵

在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，利用困惑度評價(jià)模型的性能優(yōu)劣，能夠給測試數(shù)據(jù)得出更高概率值的算法顯然更好[4]，即困惑值越小，模型對實(shí)驗(yàn)的文本數(shù)據(jù)有更好的預(yù)測能力，因此困惑值與劇本潛在主題數(shù)量呈反比。在LDA主題模型中，困惑度計(jì)算公式可表示如下：

1.2.2 交叉熵結(jié)合困惑度方法

在計(jì)算主題相似度時(shí)，目前常用的方法有：Kullback-Leibler散度（KL散度）[5]、Jensen-Shanon散度（JS散度）[6]、交叉熵（Cross Entropy，CE）。其中，KL散度不滿足對稱性和三角不等式，JS散度也不能很好地衡量每個(gè)真實(shí)主題和預(yù)測的主題之間的相似性，因此本文選取交叉熵作為衡量劇本各個(gè)主題間相似度的標(biāo)準(zhǔn)。在交叉熵的基礎(chǔ)上，將隨機(jī)變量方差的概念引入到潛在主題空間中，即可衡量主題空間的整體差異性[7]。主題方差Var（T）是各個(gè)主題分別與其均值之間的距離平方和的平均數(shù)。主題方差的計(jì)算方法詳述如下。

先計(jì)算求出主題-詞概率分布均值-;再利用未曾應(yīng)用于劇本主題的交叉熵來得到各個(gè)主題間的方差，數(shù)學(xué)公式可寫作如下形式：

Var（T）可以計(jì)算得到隱藏主題之間的穩(wěn)固性，Var（T）越大，穩(wěn)固性越好，主題易于分類。困惑度可以用來作為模型預(yù)測能力評價(jià)指標(biāo)，過分追求指標(biāo)值會(huì)導(dǎo)致主題數(shù)偏大，因此可將二者相結(jié)合。由此提出如下的Perplexity-Var指標(biāo)的公式：

Perplexity-Var指標(biāo)含義是：從以上關(guān)系式分析得出，Perplexity-Var值最小時(shí)，則尋求的LDA主題模型為最優(yōu)。

1.3 LDA主題模型

LDA模型可以提取出研究篇章中的隱含主題，通過主題、詞頻生成文檔，因此屬于生成模型。針對劇本，使用LDA模型可以生成主題，提取劇本的隱含語義并對劇本進(jìn)行形式化的表示。假設(shè)劇本集D包含M篇?jiǎng)”荆科獎(jiǎng)”镜拈L度是Ni，在LDA模型中，LDA概率圖模型如圖1所示。完整的文檔生成步驟參見如下。

圖1中，M表示劇本數(shù)量，N表示單篇?jiǎng)”局性~的數(shù)量，K表示主題數(shù)量，W表示劇本集中的所有詞，Z表示所有主題;參數(shù)θ表示文檔-主題分布，由Dirichlet先驗(yàn)知識(shí)α控制產(chǎn)生;ψ表示主題-詞分布，由Dirichlet先驗(yàn)知識(shí)β控制產(chǎn)生;矩形表示連續(xù)重復(fù)過程，外層矩形表示從Dirichlet分布中為劇本集D中的每篇?jiǎng)”痉磸?fù)抽取主題分布，內(nèi)層矩形表示從主題分布中反復(fù)抽樣產(chǎn)生劇本d的詞。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與處理

本文的數(shù)據(jù)來源于互聯(lián)網(wǎng)資源，共計(jì)317篇外國劇本。該數(shù)據(jù)集是PDF格式，利用程序?qū)DF格式劇本文件轉(zhuǎn)化為實(shí)驗(yàn)所需要的txt劇本格式，通過人工標(biāo)注將317篇?jiǎng)”痉譃?0種類別，分別是愛情、傳記、動(dòng)作、犯罪、歌舞、記錄、家庭、驚悚、劇情、科幻等。

首先，分詞;然后，通過停用詞表過濾掉劇本中的一些無關(guān)詞，將劇本文字形式轉(zhuǎn)化為TD-IDF的向量形式，使用TF-IDF算法;最后，將TF-IDF向量矩陣進(jìn)行降維，降維后的TF-IDF作為LDA的輸入?yún)?shù)。

2.2 基于ISOMAP的TF-IDF降維實(shí)驗(yàn)

SVM模型中的輸入是數(shù)據(jù)，因此本文可任選向量空間模型，權(quán)重采用TF-IDF權(quán)重值，但由于劇本轉(zhuǎn)化為TF-IDF時(shí)維數(shù)達(dá)到了50萬，超出了普通計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力，故而仍需繼續(xù)降維。而降維時(shí)，在保證信息損失最少的同時(shí)，同時(shí)還要保證可靠的計(jì)算效率。通過實(shí)驗(yàn)對比來觀測PCA降維與ISOMAP降維的處理時(shí)間的對比，將高維數(shù)據(jù)降到2維，再聚類為10類，最終可得各種降維算法處理時(shí)間的結(jié)果對比如圖2所示。

由圖2可以看出，ISOMAP算法的處理時(shí)間要好于PCA算法，但是聚類效果明顯優(yōu)于PCA，如此就降低了信息的丟失率。故而，對于劇本特征降維，本文選擇了ISOMAP算法。

通過實(shí)驗(yàn)得到4組數(shù)據(jù)，將得到的稀疏矩陣維數(shù)降為1 000維、3 000維、5 000維、10 000維。對這4組數(shù)據(jù)使用帶有高斯核函數(shù)的SVM訓(xùn)練模型，并以訓(xùn)練語料測試分類準(zhǔn)確率，研究得到的結(jié)果見表1。

PCA與ISOMAP降維對比結(jié)果曲線如圖3所示。根據(jù)表1與圖3的結(jié)果，當(dāng)PCA與ISOMAP降到3 000維的時(shí)候，分類的準(zhǔn)確率最高，同時(shí)可以證明，在劇本分類中，使用ISOMAP在特征降維方面要優(yōu)于PCA降維，因此本實(shí)驗(yàn)中選取降維后的維數(shù)為3 000維。在圖3中，PCA降維至5 000維之后，基本呈一條直線，考慮到PCA降維時(shí)可能造成大量信息損失，會(huì)使得分類準(zhǔn)確率大致呈現(xiàn)線性下降趨勢。

2.3 基于交叉熵與困惑度的最優(yōu)主題數(shù)實(shí)驗(yàn)

研究中，根據(jù)困惑度、以及困惑度與交叉熵相結(jié)合的算法，并結(jié)合各種分類器進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)，通過仿真來驗(yàn)證該算法的優(yōu)越性。在進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)時(shí)，將降維算法加以統(tǒng)一，LDA主題個(gè)數(shù)尋優(yōu)實(shí)驗(yàn)選擇PCA降維，同樣，選擇TF-IDF特征向量加權(quán)算法;SVM的核函數(shù)，選擇高斯核函數(shù)。定義困惑度計(jì)算得到的主題數(shù)為Perp_K，定義困惑度和交叉熵相結(jié)合的主題數(shù)量為PerpSimla_K，通過本文提出的交叉熵與困惑度計(jì)算公式分別得到最優(yōu)主題個(gè)數(shù)，Perp_K=200，PerpSimla_K=230。不同主題數(shù)的分類器的準(zhǔn)確率見表2。

由表2得到的結(jié)果數(shù)據(jù)顯示，利用交叉熵與困惑度結(jié)合的方法，使得各個(gè)分類器的分類準(zhǔn)確率明顯高于單獨(dú)使用困惑度方法，困惑度計(jì)算可以為主題數(shù)量的確定提供有效參考，但并未能夠保障構(gòu)造得到最優(yōu)分類器。因此需要進(jìn)一步的仿真研究驗(yàn)證最優(yōu)主題數(shù)是否準(zhǔn)確且有效，需要將LDA的主題個(gè)數(shù)K值范圍設(shè)置在經(jīng)驗(yàn)數(shù)值50～450之間。交叉熵和困惑度結(jié)合下的不同主題數(shù)的對比結(jié)果值如圖4所示。

由圖4與表2可以得知，基于困惑度與交叉熵結(jié)合的方法，得到的最優(yōu)主題數(shù)明顯優(yōu)于單純基于困惑度計(jì)算劇本最優(yōu)主題數(shù)。在接下來的部分實(shí)驗(yàn)中將會(huì)采用此方法，進(jìn)行LDA主題提取。

2.4 LDA隱含主題特征詞提取

一個(gè)主題下有大量相近的詞，一個(gè)詞也會(huì)依附于不同的主題，這些詞語和該主題有很強(qiáng)的相關(guān)性，也正是這些詞語共同定義了這一主題。對于一篇?jiǎng)”緛碚f，通常是由若干個(gè)主題生成。綜上分析可知，LDA主題模型，能夠發(fā)現(xiàn)隱含的主題。對降維過后的數(shù)據(jù)，進(jìn)行LDA主題提取，以確保更低的維數(shù)，進(jìn)而提取更準(zhǔn)確的特征，后續(xù)即以LDA提取的特征作為SVM的輸入。

由于劇本數(shù)量多，因此采用了stem圖（火彩梗圖）。此處，顯示了前3篇?jiǎng)”镜目赡艿闹黝}詞的概率大小。運(yùn)行結(jié)果如圖5所示。

2.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

由前文的實(shí)驗(yàn)部分確定了LDA的K值，緊接著將提取的特征向量，輸入到各類分類器中，用來驗(yàn)證融合核函數(shù)對于劇本主題分類的優(yōu)越性。

本節(jié)將從KNN、貝葉斯以及向量機(jī)分類器進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)。在python環(huán)境里，SVM的模型參數(shù)可以選擇自定義的核函數(shù)。各類分類器對比實(shí)驗(yàn)結(jié)果見表3。

由表3可以看出，線性核的準(zhǔn)確率逼近融合核，驗(yàn)證了從低維映射到高維線性可分的理論，而且由于使用了ISOMAP降維方法以及LDA，使得特征空間基本處于線性可分的狀態(tài)。同時(shí)表3給出的實(shí)驗(yàn)結(jié)果還驗(yàn)證了，相比其它核函數(shù)和分類器而言，SVM核函數(shù)對劇本及其它文本分類能夠獲得更好的研究效果。

3 結(jié)束語

本文首先將劇本集向量化，得到向量空間;傳統(tǒng)的文本向量空間，通常是利用詞頻作為分析的依據(jù)。而劇本向量空間，采用TF-IDF算法得到詞語加權(quán)向量空間。對比了PCA與ISOMAP降維效果，通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)PCA與ISOMAP相比有著更快的執(zhí)行速率，而ISOMAP有著更好的降維效果，因此在更大程度上有效提升了劇本主題的分類準(zhǔn)確率。提出交叉熵結(jié)合困惑度的方法，通過實(shí)驗(yàn)表明，提出的交叉熵結(jié)合困惑度的方法，可以顯著改善劇本主題詞的個(gè)數(shù)不準(zhǔn)確問題，進(jìn)而提高劇本主題分類準(zhǔn)確率。本文不足之處在于，沒有對SVM核函數(shù)做進(jìn)一步的實(shí)驗(yàn)研究，未來工作將是利用核函數(shù)融合進(jìn)行深入的探討與分析。

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