孔潔

摘 要 為了彌補(bǔ)傳統(tǒng)文獻(xiàn)分類方法的不足，滿足信息時(shí)代下激增的文獻(xiàn)分類需求，文章提出了一種文獻(xiàn)自動(dòng)分類算法，結(jié)合NLPIR分詞系統(tǒng)與Skim-gram詞向量模型提取文獻(xiàn)的特征向量矩陣，并在此基礎(chǔ)上結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)文獻(xiàn)的中圖法分類號(hào)進(jìn)行預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，文章提出模型的基本大類準(zhǔn)確率為97.66%，二級(jí)分類準(zhǔn)確率為95.12%，詳細(xì)分類的準(zhǔn)確率為92.42%。結(jié)果證明，結(jié)合特征詞向量預(yù)處理與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠有效提升文獻(xiàn)分類精度，這為實(shí)現(xiàn)智能圖書分類提供了新的思路。

關(guān)鍵詞 智能圖書館? 深度學(xué)習(xí)? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)? 文獻(xiàn)分類

分類號(hào) G254.11

DOI 10.16810/j.cnki.1672-514X.2021.05.009

Research on Automatic Literature Classification System Based on Deep Learning and Chinese Library Classification

Kong Jie

Abstract In order to make up for the shortage of traditional literature classification methods and meet the demand of literature classification in the information age， this paper proposes an automatic literature classification algorithm， which combines NLPIR word segmentation system and Skim-gram word vector model to extract the eigenvector matrix of the literature， and on this basis， combine with the convolution neural network to predict the classification number of the literature. The experimental results show that the accuracy of the model proposed in this paper is 97.66% for basic categories， 95.12% for secondary classification， and 92.42% for detailed classification. The results show that the combination of feature vector preprocessing and convolutional neural network can effectively improve the classification accuracy of literature， which provides a new idea for the realization of intelligent book classification.

Keywords Intelligent library. Deep learning. Convolutional neural network. Literature classification.

1 文獻(xiàn)分類方法發(fā)展概述

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)的規(guī)模效益開始顯現(xiàn)，大數(shù)據(jù)時(shí)代推動(dòng)了科技文化的發(fā)展，也帶來了新的挑戰(zhàn)。圖書館作為數(shù)據(jù)文獻(xiàn)索引的中心，如何科學(xué)管理分類海量的文獻(xiàn)已經(jīng)成為一個(gè)重要課題。在圖書館的眾多業(yè)務(wù)工作中，對(duì)文獻(xiàn)的編目標(biāo)引是其中重要的一環(huán)[1]。傳統(tǒng)的手工分類方法是將一篇篇文檔按照某種規(guī)則歸類到某一個(gè)特定類別或主題之中。在我國使用最廣泛的分類方法與體系是《中國圖書館分類法》。這是我國編制出版的一部具有代表性的大型綜合性分類法，是當(dāng)今國內(nèi)圖書館界使用最廣泛的分類法體系，簡稱《中圖法》。但是，由于其類目較多，單純依靠人工對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行分類，存在工作量大、效率低、對(duì)人員專業(yè)技能要求高等問題，因此尋求一種自動(dòng)化文獻(xiàn)分類方法一直是專家學(xué)者研究的重難點(diǎn)[2]。

自動(dòng)化文本分類系統(tǒng)主要依靠計(jì)算機(jī)來實(shí)現(xiàn)，因此如何讓計(jì)算機(jī)“理解”這些文本便是文本分類首先需要解決的問題。文獻(xiàn)中的字詞都是以句子形式出現(xiàn)的，不利于文本的處理識(shí)別。需要通過分詞將連續(xù)的句子切割組合成有意義的詞語。中文分詞不同于英文，英文由于語言特性，單詞之間有空格符作為天然的分界，而中文的漢字是相連沒有分界符的。此外，中文的詞語長短不一，包含的漢字個(gè)數(shù)也有差別，這也給分詞任務(wù)增加了不少難度[3-4]。現(xiàn)有的分詞方法可分為三大類：基于字符串匹配的分詞方法、基于理解的分詞方法和基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法[5-7]。基于字符串匹配的分詞方法主要利用機(jī)械匹配的方法將待分析的漢字串與一個(gè)“充分大的”機(jī)器詞典中的詞條進(jìn)行匹配，若在詞典中找到某個(gè)字符串，則匹配成功?；诶斫獾姆衷~方法是通過讓計(jì)算機(jī)模擬人對(duì)句子的理解，達(dá)到識(shí)別詞的效果，其基本思想就是在分詞的同時(shí)進(jìn)行句法、語義分析，利用句法信息和語義信息來處理歧義現(xiàn)象?；诮y(tǒng)計(jì)的分詞方法是在給定大量已經(jīng)分詞的文本的前提下，利用統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)詞語切分的規(guī)律（稱為訓(xùn)練），從而實(shí)現(xiàn)對(duì)未知文本的切分，如最大概率分詞方法和最大熵分詞方法等。隨著大規(guī)模語料庫的建立，以及統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)方法的研究和發(fā)展，基于統(tǒng)計(jì)的中文分詞方法漸漸成為主流方法。

但是，漢字難以直接作為分類網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行輸入，需要將漢字或詞語轉(zhuǎn)化成對(duì)應(yīng)的數(shù)學(xué)向量。傳統(tǒng)的文本特征向量提取方法包括詞袋模型、TF-IDF模型、LDA模型等等[8]。詞袋子模型將字符串視為一個(gè) “裝滿字符（詞）的袋子”，袋子里的詞語是隨便擺放的，而兩個(gè)詞袋子的相似程度就以它們重合的詞及其相關(guān)分布進(jìn)行判斷。這種方法雖然簡單快捷但是詞向量維度過高，準(zhǔn)確率難以滿足應(yīng)用需求，而且無法關(guān)注詞語之間的順序關(guān)系[9]。TF-IDF模型在詞袋模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，結(jié)合詞頻和逆文檔頻率來分析文本的關(guān)鍵詞，降低了詞向量維度。但是 TF-IDF 同樣沒有考慮文本中詞的位置及結(jié)構(gòu)信息，所以 TF-IDF 空間向量模型對(duì)于詞的表示性能一般[10]。LDA是一種文檔主題生成模型，也稱為一個(gè)三層貝葉斯概率模型，包含詞、主題和文檔三層結(jié)構(gòu)。LDA將文本中詞語語義、結(jié)構(gòu)信息的計(jì)算，融入到矩陣的運(yùn)算求解中，一定程度上提高了文本表示的效果，但是文檔主題數(shù)目難以固定，資源消耗較大[11]。隨著深度學(xué)習(xí)算法的流行，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取方法逐漸成為研究重點(diǎn)。

基于文本的特征詞向量，原先多采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，比如以遺傳算法為基礎(chǔ)的樸素貝葉斯分類器及支持向量機(jī)、隨機(jī)森林算法等等[12-14]。但是上述文本分類算法都存在一定的局限性，文本特征的選取比較隨意、語義信息不足及特征稀疏等問題使得傳統(tǒng)算法難以取得良好的效果。而深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別及語音識(shí)別方面的成功，使得研究人員將重心轉(zhuǎn)移到基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理方法研究上。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擁有良好的特征提取能力，能夠顯著降低文本分類中人工抽取特征的難度。目前基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本分類方法研究已有一定進(jìn)展，但是性能上仍有較大的改進(jìn)空間。

2 基于深度學(xué)習(xí)的文獻(xiàn)自動(dòng)分類模型

對(duì)于深度學(xué)習(xí)來說，其思想就在于能夠?qū)Χ询B多個(gè)層進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，通過將某一層的輸出作為下一層輸入的方式，實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入信息的分級(jí)表達(dá)。為了使輸出的數(shù)據(jù)信息特征在提取時(shí)盡量準(zhǔn)確，就要將這些網(wǎng)絡(luò)層結(jié)構(gòu)進(jìn)行組合。提取特征就在于卷積，由于一次卷積可能提取的特征比較粗糙，就要進(jìn)行多次卷積，以及層層縱深卷積，層層提取特征。利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，將有利于提升文本語義判斷的理解能力，實(shí)現(xiàn)文獻(xiàn)的精準(zhǔn)分類。

2.1 算法模型結(jié)構(gòu)

本文提出的文獻(xiàn)自動(dòng)分類方法包含三部分。第一部分是文獻(xiàn)的分詞及預(yù)處理，對(duì)目標(biāo)文獻(xiàn)的標(biāo)題、摘要、正文分別進(jìn)行分詞，去掉停用詞后篩選其中使用頻率較高的詞語作為特征詞。第二部分是特征向量矩陣的構(gòu)建，將選取的特征詞轉(zhuǎn)化成向量表示，并對(duì)不同方法構(gòu)建的向量進(jìn)行拼接。第三部分是文獻(xiàn)分類網(wǎng)絡(luò)，以預(yù)處理后的文獻(xiàn)特征向量矩陣作為輸入，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行分類，得到對(duì)應(yīng)的《中圖法》分類號(hào)。系統(tǒng)總體框架如圖1所示。

2.2 文獻(xiàn)分詞與預(yù)處理

本文采用NLPIR分詞系統(tǒng)來進(jìn)行分詞任務(wù)。NLPIR是由北京理工大學(xué)張華平博士研發(fā)的中文分詞系統(tǒng)，是一整套對(duì)原始文本集進(jìn)行處理和加工的軟件。文獻(xiàn)一般包含標(biāo)題、摘要及正文，標(biāo)題與摘要包含了大量文獻(xiàn)特征信息，特征詞的密度高于正文。如圖1所示，本文將標(biāo)題、摘要與正文分別進(jìn)行分詞，對(duì)比停用詞表，去除常見的停用詞，剩下的詞語為各部分的有效特征詞。按照詞頻從大到小排序，標(biāo)題部分取前6個(gè)，摘要部分取前12個(gè)，正文部分取前110個(gè)詞作為該部分的高頻特征詞。高頻特征詞代表了文獻(xiàn)的核心詞語及基本信息點(diǎn)，可以為后續(xù)文獻(xiàn)的分類提供可靠信息支持。

2.3 文獻(xiàn)特征向量構(gòu)建

基于分詞系統(tǒng)及預(yù)處理機(jī)制得到了包含文獻(xiàn)核心特征的高頻特征詞，本文采用Word2vec來進(jìn)行特征詞向量的提取。Word2vec 是谷歌在NNLM（Neural network language model）基礎(chǔ)上開源的一款詞語向量化表示工具[15]。Word2vec基于上下文的語義信息，構(gòu)建三層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)當(dāng)前詞和其上下文詞進(jìn)行模型訓(xùn)練，最終得到詞向量。Word2vec主要包含兩個(gè)模型，CBOW和Skim-gram，CBOW主要是根據(jù)當(dāng)前詞的上下文詞來推斷當(dāng)前詞，而Skim-gram主要是根據(jù)當(dāng)前詞來推斷上下文的詞，兩個(gè)模型的結(jié)構(gòu)圖如圖2和圖3所示。

本文使用中文維基百科語料庫、哈工大信息檢索研究室對(duì)外共享語料庫及國家語委現(xiàn)代漢語語料庫作為語料數(shù)據(jù)，對(duì)Skim-gram模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到長度為256的詞向量模型。一篇文獻(xiàn)對(duì)應(yīng)128個(gè)高頻特征詞，一個(gè)特征詞經(jīng)過轉(zhuǎn)換可得到長度為256的詞向量，因此一篇文獻(xiàn)可得到128×256的詞向量矩陣，如公式（1）所示。其中每一行代表一個(gè)高頻特征詞對(duì)應(yīng)的詞向量。

2.4 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文獻(xiàn)分類算法

基于NLPIR分詞系統(tǒng)與預(yù)處理系統(tǒng)，得到了表征文獻(xiàn)特征的128個(gè)高頻特征詞，其中標(biāo)題6個(gè)、摘要10個(gè)、正文112個(gè)。使用訓(xùn)練好的Skim-gram詞向量模型將高頻特征詞轉(zhuǎn)換成包含文獻(xiàn)特征信息的詞向量矩陣如公式（1）所示。然而該向量矩陣僅為二維矩陣，深度信息較淺，在提取特征的過程中容易丟失信息。為了充分提取特征信息，本文采用圖4所示的預(yù)處理模型對(duì)文獻(xiàn)的特征詞向量矩陣進(jìn)行重組拼接，使用疊加后的三通道三維特征向量組作為分類網(wǎng)絡(luò)的輸入層。

根據(jù)第五版《中國圖書館分類法》，將文獻(xiàn)分成22個(gè)基本大類，223個(gè)二級(jí)分類，2246個(gè)詳細(xì)分類。為了提升分類的準(zhǔn)確性，本文采取多級(jí)預(yù)測(cè)的方法，在網(wǎng)絡(luò)的不同階段進(jìn)行多次預(yù)測(cè)，利用淺層特征對(duì)基本大類進(jìn)行預(yù)測(cè)，利用中層特征結(jié)合基本大類的預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)二級(jí)分類進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，結(jié)合深層特征與二級(jí)分類結(jié)果對(duì)文獻(xiàn)的詳細(xì)分類進(jìn)行預(yù)測(cè)，分類網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)圖如圖5所示。本文使用殘差網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取，ResN即為殘差網(wǎng)絡(luò)單元，殘差單元加快了深層網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與收斂速度，增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)的非線性表達(dá)能力。本文使用了BN層（Batch Normalization Layer）來代替Dropout機(jī)制，加快網(wǎng)絡(luò)收斂防止出現(xiàn)過擬合的現(xiàn)象，對(duì)于梯度爆炸及梯度消失有較強(qiáng)的抑制效果。由于需要分類的類別較多，如果采用全連接來進(jìn)行特征數(shù)據(jù)映射，網(wǎng)絡(luò)參數(shù)數(shù)量會(huì)過于龐大，網(wǎng)絡(luò)容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象。因此本文在對(duì)相關(guān)參數(shù)進(jìn)行分析預(yù)測(cè)時(shí)，沒有采用全連接層，而是采用了GAP層（Global Average Pooling）來代替全連接層。GAP層大大降低了網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)個(gè)數(shù)，使得特征圖的通道數(shù)與輸出的類別保持一致，相當(dāng)于剔除了全連接層黑箱子操作的特征，直接賦予了每個(gè)通道實(shí)際的類別意義。網(wǎng)絡(luò)使用Softmax函數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)的分類器，使用交叉熵作為網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)，如公式（2）和（3）所示。

其中，公式（2）是對(duì)網(wǎng)絡(luò)最后一層的輸出進(jìn)行Softmax運(yùn)算，Yi 表示第i個(gè)樣本屬于第j個(gè)類別的可能性，最終運(yùn)算的結(jié)果通常是一個(gè)向量[Y1， Y2， Y3， …]，表示當(dāng)前樣本屬于各個(gè)類別的概率值。公式（3）是求取得到的向量與實(shí)際的樣本標(biāo)簽的交叉熵，以此作為網(wǎng)絡(luò)的損失值。

網(wǎng)絡(luò)選取預(yù)測(cè)概率最高的類別作為文獻(xiàn)的最終分類，鑒于大量文獻(xiàn)同時(shí)屬于多個(gè)圖書類別，引入閾值法，設(shè)定概率閾值，當(dāng)文獻(xiàn)類別預(yù)測(cè)概率大于設(shè)定的閾值時(shí)即認(rèn)為該文獻(xiàn)屬于該類別。經(jīng)過對(duì)比實(shí)驗(yàn)分析，網(wǎng)絡(luò)的最佳閾值為0.88。

3 實(shí)驗(yàn)與分析

3.1? 數(shù)據(jù)集

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集來自上海圖書館出版的《全國報(bào)刊索引》，該刊物收錄全國社科、科技期刊6000多種，報(bào)紙200余種，內(nèi)容涉及哲學(xué)、社會(huì)科學(xué)、科學(xué)與技術(shù)方面的各個(gè)學(xué)科。條目收錄采取核心期刊全收、非核心期刊選收的原則，現(xiàn)年更新量約50余萬條，為目前國內(nèi)特大型文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫之一。實(shí)驗(yàn)采用2016—2019年二百萬余份刊物，按照8 ： 2的比例來劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集。實(shí)驗(yàn)基于Ubuntu16.04，Tensorflow框架，Python3.5環(huán)境下對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，硬件設(shè)施為Intel Core i7 9700k， NVIDIA Titan X顯卡。

3.2 對(duì)比實(shí)驗(yàn)分析

由于大量文獻(xiàn)不僅僅只屬于一個(gè)《中圖法》類別，因此本文設(shè)置了概率閾值機(jī)制，只要某一類別最終預(yù)測(cè)的概率超過閾值則認(rèn)為文獻(xiàn)是屬于該類別的。為了尋找最合適的概率閾值，我們?cè)O(shè)計(jì)了一組對(duì)比試驗(yàn)來分析不同閾值下網(wǎng)絡(luò)分類的準(zhǔn)確率。對(duì)比的依據(jù)為分類的完全準(zhǔn)確率、部分準(zhǔn)確率及錯(cuò)誤預(yù)測(cè)率。完全準(zhǔn)確是指網(wǎng)絡(luò)成功預(yù)測(cè)到了文獻(xiàn)的所有分類號(hào)，部分準(zhǔn)確是指網(wǎng)絡(luò)只預(yù)測(cè)到了文獻(xiàn)的一部分分類號(hào)，錯(cuò)誤預(yù)測(cè)是指網(wǎng)絡(luò)錯(cuò)誤的將文獻(xiàn)分到了實(shí)際標(biāo)簽中不包含的類別。試驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

從表1可以看出，網(wǎng)絡(luò)在閾值較低時(shí)，錯(cuò)誤率較高，容易將文獻(xiàn)誤分類。當(dāng)閾值較高時(shí)，完全準(zhǔn)確率降低，部分準(zhǔn)確率升高，網(wǎng)絡(luò)不能很好的將文獻(xiàn)所有所屬類別找出。當(dāng)閾值為0.88時(shí)，完全準(zhǔn)確率最高，網(wǎng)絡(luò)的整體表現(xiàn)較好，因此使用0.88作為本文的概率閾值。

為了分析網(wǎng)絡(luò)在文獻(xiàn)分類任務(wù)上的表現(xiàn)力，我們?cè)O(shè)計(jì)了一組對(duì)比實(shí)驗(yàn)，通過與經(jīng)典算法模型及目前較為領(lǐng)先的算法模型的對(duì)比來觀察本文網(wǎng)絡(luò)模型的表現(xiàn)。使用相同的訓(xùn)練集與測(cè)試集來對(duì)不同網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練與測(cè)試，考核標(biāo)準(zhǔn)使用準(zhǔn)確率分別對(duì)比不同網(wǎng)絡(luò)基本大類、二級(jí)分類及詳細(xì)分類的完全準(zhǔn)確率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

由表2可知，本文網(wǎng)絡(luò)模型在完全準(zhǔn)確率上領(lǐng)先參與實(shí)驗(yàn)的其它網(wǎng)絡(luò)模型，基本大類完全準(zhǔn)確率為97.66%，二級(jí)分類準(zhǔn)確率為95.12%，而詳細(xì)分類的準(zhǔn)確率為92.42%。由于本文算法模型采用多級(jí)預(yù)測(cè)，使用前一級(jí)預(yù)測(cè)的結(jié)果來影響后一級(jí)預(yù)測(cè)的結(jié)果，在很大程度時(shí)上可以規(guī)避分類錯(cuò)誤。

此外，本文對(duì)文獻(xiàn)的特征向量矩陣進(jìn)行了拼接組合的預(yù)處理操作，使得輸入信息量擴(kuò)大，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取到的特征更加豐富。為了驗(yàn)證這一機(jī)制的有效性，我們?cè)O(shè)計(jì)了一組對(duì)比試驗(yàn)，使用沒有經(jīng)過拼接組合預(yù)處理的特征向量矩陣直接作為輸入。對(duì)比算法模型在訓(xùn)練過程中的收斂情況及準(zhǔn)確率的變化結(jié)果如圖6所示。從圖6可以看出，在輸入層進(jìn)行了拼接組合以后，網(wǎng)絡(luò)的收斂速度得到了提升，且訓(xùn)練得到的模型效果也得到了一定改善。

4 結(jié)語

本文基于深度學(xué)習(xí)及《中國圖書館分類法》提出了文獻(xiàn)的自動(dòng)分類系統(tǒng)。使用NLPIR分詞系統(tǒng)來對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行分詞，使用Skim-gram詞向量模型來訓(xùn)練詞向量，基于文獻(xiàn)的特征詞向量矩陣與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行文獻(xiàn)的歸類。對(duì)比試驗(yàn)表明，本文的網(wǎng)絡(luò)模型相較于其它參與試驗(yàn)的模型在文獻(xiàn)的自動(dòng)識(shí)別上有一定優(yōu)勢(shì)，基本大類完全準(zhǔn)確率為97.66%，二級(jí)分類完全準(zhǔn)確率為95.12%，而詳細(xì)分類的完全準(zhǔn)確率為92.42%。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擁有良好的特征提取能力，能夠準(zhǔn)確的提取到文獻(xiàn)的關(guān)鍵信息點(diǎn)，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文獻(xiàn)分類系統(tǒng)擁有很大的發(fā)展?jié)摿?。此外，?duì)于語義歧義的研究也有助于提升分類的準(zhǔn)確性。在接下來的研究中如何解決同一語義的干擾及如何進(jìn)一步細(xì)化文獻(xiàn)特征是研究的重點(diǎn)與難點(diǎn)。

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孔 潔 中國勞動(dòng)關(guān)系學(xué)院圖書館中級(jí)工程師。 北京，100048。

（收稿日期：2020-07-26 編校：曹曉文，劉 明）