萬(wàn)磊，張立霞，時(shí)宏偉

（1.四川大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，成都610065；2.金航數(shù)碼科技有限責(zé)任公司，北京100028）

0 引言

數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，海量數(shù)據(jù)的有效的進(jìn)行自動(dòng)化分類日趨重要，與傳統(tǒng)的文本二分類單個(gè)標(biāo)簽不同，現(xiàn)實(shí)生活存在更多的數(shù)據(jù)往往帶有多個(gè)標(biāo)簽；例如一篇文章既可以對(duì)應(yīng)歷史也可以對(duì)應(yīng)文化等標(biāo)簽，一首音樂(lè)可以對(duì)應(yīng)民謠以及不同曲風(fēng)等標(biāo)簽。多標(biāo)簽文本分類的研究一直是自然語(yǔ)言處理的熱點(diǎn)，多標(biāo)簽文本分類問(wèn)題定義如下：樣本集X ，標(biāo)簽集L，Y ?L，對(duì)于每一個(gè)Xi,總能找到Y(jié)i與其相對(duì)應(yīng)。近年來(lái)，針對(duì)多標(biāo)簽文本分類領(lǐng)域主要基于兩個(gè)研究方向：①基于問(wèn)題轉(zhuǎn)化的方法；②基于現(xiàn)有算法模型改進(jìn)。其中Boutell 等人[1]將多標(biāo)簽文本分類問(wèn)題轉(zhuǎn)化成單標(biāo)簽文本分類,通過(guò)訓(xùn)練 ||L 個(gè)二分類模型，然后基于不同二分類模型輸出結(jié)果判定該樣本是否屬于該標(biāo)簽。該算法的主要問(wèn)題有：①?zèng)]有考慮到標(biāo)簽之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；②當(dāng)標(biāo)簽集過(guò)大時(shí)，模型的訓(xùn)練復(fù)雜度不斷提升。分類器鏈算法[2]由Jesse Read 提出，用于改進(jìn)傳統(tǒng)二分類算法，但沒(méi)有考慮到標(biāo)簽之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；通過(guò)將當(dāng)前標(biāo)簽作為分類器之前所有的標(biāo)簽作為當(dāng)前模型的輸入因子，進(jìn)而考慮了多標(biāo)簽之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

基于問(wèn)題轉(zhuǎn)化的方法主要有：Label Powerset[3]將多標(biāo)簽文本分類轉(zhuǎn)化為多分類問(wèn)題，通過(guò)將每個(gè)樣本對(duì)應(yīng)標(biāo)簽集看成是一個(gè)類別從而進(jìn)行模型構(gòu)建；Seq2Seq[6]模型的提出，將多標(biāo)簽文本分類問(wèn)題轉(zhuǎn)為成序列生成問(wèn)題；基于現(xiàn)有算法模型改進(jìn)主要有：MLKNN[4]通過(guò)聚類的算法找出樣本附近樣本的標(biāo)簽分布情況從而通過(guò)后驗(yàn)概率來(lái)判定當(dāng)前樣本是否屬于該標(biāo)簽。

本文基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN 模型進(jìn)行文本語(yǔ)義化表示，同時(shí)提出根據(jù)文本的先驗(yàn)知識(shí)得出多標(biāo)簽之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明該模型即考慮到了多標(biāo)簽之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，又考慮到文本語(yǔ)義化的表示，相關(guān)評(píng)估指標(biāo)得到進(jìn)一步提升。

1 CNN算法

1.1 模型結(jié)構(gòu)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN 過(guò)去一直在圖像處理方面大放異彩，Yoon Kim[5]于2012 年提出將CNN 運(yùn)用與處理文本數(shù)據(jù)分類。本文訓(xùn)練模型基于CNN，具體模型結(jié)構(gòu)圖如圖1 所示。

圖1 訓(xùn)練模型結(jié)構(gòu)圖

該訓(xùn)練模型由嵌入層、卷積層、池化層、全連接層所構(gòu)成。不同層相關(guān)定義以及功能表達(dá)所下：

（1）嵌入層

訓(xùn)練集中的每個(gè)單詞可以由詞向量進(jìn)行表示，由所有單詞向量組成嵌入矩陣M ∈Rn*d，其中n 表表示單詞的個(gè)數(shù)，d 表示為單詞向量的維度。訓(xùn)練經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理后表示成索引數(shù)字后，通過(guò)嵌入層映射將索引轉(zhuǎn)化為詞向量表示。假設(shè)單個(gè)樣本經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理后由s 個(gè)單詞組成，那么對(duì)于每個(gè)單詞，通過(guò)與嵌入矩陣M 相乘，得到該單詞對(duì)應(yīng)的詞向量表示。該樣本向量矩陣便可由s 行d 列的矩陣A ∈Rs*d表示。

（2）卷積層

卷積層用于去提取樣本向量矩陣特征。通過(guò)不同卷積核得到不同的特征集合，本文定義卷積核的寬度為詞向量維度d，卷積核高度h 為可變參數(shù)。假設(shè)存在一個(gè)卷積核，由寬度為d，高度為h 的向量矩陣w 所表示，對(duì)于一個(gè)樣本，經(jīng)過(guò)嵌入層之后可以得到向量矩陣A ∈Rs×d，那么卷積操作可以用如下公式表示：

其中A[i :i+h-1] 表示A 的第i 行到第i+h-1 行，在通過(guò)激活函數(shù)F 激活后,得到所需的特征。激活函數(shù)公式如下：ci=f(oi+b)，其中b 為偏置項(xiàng)。對(duì)于一個(gè)卷積核，可以得到特征c ∈Rs-h+1，總共s-h+1 個(gè)特征。通過(guò)使用更多高度不同的卷積核，可以得到更豐富的特征表示。

（3）池化層

池化層是降低卷積層的輸出結(jié)果以及提取更深層次的特征表達(dá)，不同高度的卷積核得到的特征集合大小不同，本文對(duì)每個(gè)特征集合使用池化函數(shù)，采用1-max pooling，提取出特征集合中的最大值。對(duì)于每一個(gè)卷積核輸出特征為該特征集合的最大值，公式如下：

對(duì)所有卷積核使用1-max pooling，將所有輸出特征值級(jí)聯(lián)，得到該文本最終的特征向量表示。

（4）全連接層

經(jīng)過(guò)池化層后級(jí)聯(lián)后的特征向量與標(biāo)簽集 ||L 個(gè)神經(jīng)元進(jìn)行全連接，作為模型的輸出層。同時(shí)該模型采用sigmoid 函數(shù)作為模型的輸出函數(shù)。公式為：

通過(guò)設(shè)定不同閾值來(lái)判定該文本是否屬于該標(biāo)簽。

（5）正則化

為了預(yù)防訓(xùn)練模型過(guò)程中出現(xiàn)過(guò)擬合的現(xiàn)象，本文采用Srivastava 等人[8]提出的dropout 方法，通過(guò)將一定比例隱藏層中的神經(jīng)元權(quán)重設(shè)置不工作。從而降低模型的計(jì)算，同時(shí)也一定程度上避免了模型在訓(xùn)練過(guò)程中出現(xiàn)的過(guò)擬合現(xiàn)象。

1.2 改進(jìn)方法

基于傳統(tǒng)訓(xùn)練模型在訓(xùn)練過(guò)程中并未考慮多標(biāo)簽之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，本文提出改進(jìn)兩種方案。首先定義（Li，,Lj）∈Rm*1為標(biāo)簽集L 中第i，第j 個(gè)標(biāo)簽的向量表示，其中每個(gè)標(biāo)簽向量維度為m。同時(shí)基于標(biāo)簽是否可用語(yǔ)義化向量表示提出兩種改進(jìn)方法：

（1）通過(guò)Google 的Word2Vec[7]預(yù)訓(xùn)練模型我們可以將每個(gè)標(biāo)簽用預(yù)訓(xùn)練好的詞向量進(jìn)行表示。通過(guò)計(jì)算曼哈頓距離來(lái)判斷兩個(gè)標(biāo)簽是否相關(guān)。公式如下：

其中k 表示Li，Lj向量的第k 維。

（2）當(dāng)標(biāo)簽不能用語(yǔ)義化向量表示時(shí)，根據(jù)文本先驗(yàn)知識(shí)標(biāo)簽與標(biāo)簽之間排列組合計(jì)算共同出現(xiàn)的概率，我們定義：

其中Count(Li)，Count(Lj)，Count(Li∩Lj)分別表示標(biāo)簽Li，Lj各自以及共同出現(xiàn)的次數(shù)。通過(guò)設(shè)置不同的閾值得到有關(guān)聯(lián)的標(biāo)簽集，通過(guò)將這些強(qiáng)關(guān)聯(lián)的向量重組用一個(gè)新的向量進(jìn)行表示。這樣即可以考慮多個(gè)標(biāo)簽之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，又可以降低模型的輸出空間。

2 算法實(shí)現(xiàn)

2.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與數(shù)據(jù)

為了驗(yàn)證改進(jìn)算法的可行性，本文基于Windows 10 操作系統(tǒng)，深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow 1.14，顯卡：NVIDIA GTX1060 6GB。數(shù)據(jù)部分本文采用了Arxiv Academic Paper Dataset 數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)是由Yang 論文中[6]提供,該數(shù)據(jù)集從包含了55840 每篇學(xué)術(shù)論文摘要以及對(duì)應(yīng)54 個(gè)不同的學(xué)科標(biāo)簽主題。一篇學(xué)術(shù)論文摘要可能對(duì)應(yīng)多個(gè)學(xué)科名稱。通過(guò)將該數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集以及測(cè)試集。模型訓(xùn)練結(jié)束采用在驗(yàn)證集上模型效果最好的模型作為測(cè)試集的預(yù)測(cè)模型。其中訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)試集的大小分別設(shè)置為：53840,1000,1000。

2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

該數(shù)據(jù)處理主要分為55840 篇摘要文本進(jìn)行處理以及對(duì)應(yīng)的54 門(mén)學(xué)科名稱標(biāo)簽集處理。針對(duì)該標(biāo)簽集不能用語(yǔ)義向量表示，該實(shí)驗(yàn)采用第二種方案，通過(guò)兩兩標(biāo)簽出現(xiàn)概率對(duì)比得出標(biāo)簽之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。訓(xùn)練集的文本處理主要是將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成數(shù)字索引表示，具體數(shù)據(jù)處理如圖2 所示。

圖2 數(shù)據(jù)預(yù)處理流程圖

（1）首先對(duì)訓(xùn)練樣本去除低頻詞以及停用詞。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練樣本標(biāo)簽集找到相關(guān)聯(lián)的標(biāo)簽集，通過(guò)使用改進(jìn)方法中的第二種方案我們發(fā)現(xiàn)math.ST 標(biāo)簽與stat.TH，cs.IT 標(biāo)簽與math.IT 標(biāo)簽λ=1。由此可以得出math.ST 標(biāo)簽與stat.TH 標(biāo)簽，cs.TH 標(biāo)簽與math.IT標(biāo)簽是強(qiáng)關(guān)聯(lián)的。通過(guò)使用兩個(gè)不同新的不同標(biāo)簽簇來(lái)代表這兩組標(biāo)簽集合。

（2）通過(guò)Google 預(yù)訓(xùn)練詞向量模型加載相應(yīng)的詞向量，構(gòu)成相應(yīng)的詞向量矩陣。

（3）生成詞匯映射表，將樣本輸入轉(zhuǎn)化成單詞索引表示，同時(shí)也將標(biāo)簽映射成標(biāo)簽單詞索引表示。

（4）定義每個(gè)訓(xùn)練樣本序列為定長(zhǎng)，超過(guò)長(zhǎng)度閾值的進(jìn)行截取，未達(dá)到閾值的進(jìn)行補(bǔ)全。

（5）將處理完的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型輸入，模型開(kāi)始訓(xùn)練。

2.3 模型訓(xùn)練

經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理后數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成模型的輸入矩陣,其中嵌入層采用Google 預(yù)訓(xùn)練好的詞向量構(gòu)成嵌入矩陣，模型訓(xùn)練相關(guān)參數(shù)定義如下：訓(xùn)練時(shí)期（epoch）為10，批量大?。╞atchsize）為64，詞向量大?。╡medding_size）為200，將每個(gè)樣本處理為定長(zhǎng)的序列，其中序列長(zhǎng)度為200，卷積核個(gè)數(shù)為128，為提取更高的特征表示，卷積核高度分為定義為[2,3,4,5,6]，同時(shí)卷積層激活函數(shù)采用Relu 函數(shù)，sigmoid 函數(shù)輸出閾值定義為0.5，模型訓(xùn)練損失函數(shù)采用交叉熵?fù)p失函數(shù)，梯度下降學(xué)習(xí)率（learning_rate）為0.0001。通過(guò)反向傳播算法不斷更新模型權(quán)重參數(shù)。為加速模型訓(xùn)練，使模型收斂的更快，本文采用Adam[9]優(yōu)化算法。模型訓(xùn)練過(guò)程中損失函數(shù)值變化如圖3 所示。

圖3 Loss變化圖

2.4 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果

通過(guò)對(duì)比使用改進(jìn)方法找到相關(guān)標(biāo)簽集與未改進(jìn)直接進(jìn)行模型訓(xùn)練結(jié)果后，相關(guān)結(jié)果如下表1 所示。我們定義使用改進(jìn)方法后的模型為ML-CNN。同時(shí)基于Tsoumakas[3]在多標(biāo)簽文本分類綜述里提到了HammingLoss、Precision、Mirco-F1 等指標(biāo)作為測(cè)試集的評(píng)估指標(biāo)。其中HammingLoss、Precision 公式定義如下：

其中D 表示測(cè)試集大小，Zi表示對(duì)于每個(gè)測(cè)試文本模型的預(yù)測(cè)所屬標(biāo)簽集，Yi表示測(cè)試文本對(duì)應(yīng)真實(shí)的標(biāo)簽集。L 表示整個(gè)標(biāo)簽集。

表1 對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表

通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)我們發(fā)現(xiàn)，在考慮了多標(biāo)簽之間關(guān)系之后進(jìn)行模型訓(xùn)練，評(píng)估指標(biāo)中的精確度Precision提高了1.7%，同時(shí)漢明損失降低了0.8%。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明在考慮了多標(biāo)簽之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，先將有關(guān)聯(lián)的標(biāo)簽集進(jìn)行聚類由新的標(biāo)簽代表該標(biāo)簽集合，不僅在一定程度上降低了模型的輸出空間，加快了模型的訓(xùn)練速度，同時(shí)也提高了模型的精確度以及降低了漢明損失。

3 結(jié)語(yǔ)

本文基于訓(xùn)練樣本先驗(yàn)知識(shí)對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN用于多標(biāo)簽分類算法進(jìn)行了改進(jìn)，通過(guò)將有關(guān)聯(lián)關(guān)系標(biāo)簽集聚類由新的標(biāo)簽簇表示；考慮了傳統(tǒng)文本分類過(guò)程只關(guān)注文本語(yǔ)義化表示，但并未考慮多標(biāo)簽之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，在存有標(biāo)簽集關(guān)系的數(shù)據(jù)集中，本文的改進(jìn)算法可以提高模型訓(xùn)練速度以及相關(guān)評(píng)估指標(biāo)，具有一定的應(yīng)用指導(dǎo)意義。