摘 要：情感勒索是通過情感壓力迫使周圍人聽從自己要求的交流方式，容易導(dǎo)致對方的負(fù)面情緒甚至心理問題從而影響交流效果。為了檢測日常交流場景下的情感勒索話語進(jìn)而改善交流效果，開發(fā)了基于中文文本相似度評估的情感勒索話語檢測系統(tǒng)。首先，基于Susan Forward的情感勒索理論標(biāo)注收集到的數(shù)據(jù)，構(gòu)建情感勒索語料庫和測試集；其次，分析情感勒索的表達(dá)方式，分別基于詞性和語義詞設(shè)計文本相似度評估方法，進(jìn)而形成基于中文文本相似度評估的情感勒索話語檢測算法；然后，在構(gòu)建的數(shù)據(jù)集上開展實驗，該算法獲得的平均recall與F1-score分別為95.21%和79.95%，優(yōu)于對比算法；最后，基于該算法開發(fā)情感勒索話語檢測原型系統(tǒng)，系統(tǒng)在不同測試條件下的平均recall為87.24%，展現(xiàn)出良好的魯棒性和檢測性能。

關(guān)鍵詞：智能系統(tǒng)； 情感勒索話語檢測； 文本表達(dá)方式； 相似度評估

中圖分類號：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1001-3695（2024）10-027-3073-08

doi：10.19734/j.issn.1001-3695.2024.02.0052

Emotional blackmail utterance detection system based on Chinese text similarity evaluation

Lin Wensheng， Yang Guanci， Zhong Shihao

（Key Laboratory of Advanced Manufacturing Technology of the Ministry of Education， Guizhou University， Guiyang 550025， China）

Abstract：Emotional blackmail is a way of communication that forces people around them to listen to their requirements by emotional pressure. It can easily lead to negative emotions and even psychological problems of the other side， then affect the communication effect. In order to detect emotional blackmail utterance in daily communication scenarios and improve the communication effect， this paper developed an emotional blackmail utterance detection system based on Chinese text similarity evaluation. Firstly， this paper labelled the collected data based on Susan Forward’s emotional blackmail theory， and constructed an emotional blackmail corpus and a test set. Secondly， this paper analyzed the expression modes of emotional blackmail， and designed text similarity evaluation methods based on part of speech and semantic words respectively， then formed an emotional blackmail utterance detection algorithm based on Chinese text similarity evaluation. Thirdly， this paper carried out experiments on the constructed datasets. The average recall and F1-score of the proposed algorithm are 95.21% and 79.95% respectively， which are better than the compared algorithms. Finally， this paper integrated an emotional blackmail utterance detection prototype system based on the proposed algorithm. Under different testing conditions， system test results show that the average recall is 87.24%， which shows good robustness and detection performance.

Key words：intelligent system; emotional blackmail utterance detection; expression modes of text; similarity evaluation

0 引言

在日常交流中，人們?yōu)榱俗屩車寺爮淖约旱囊?，有時候會通過情感壓力來向他們施壓。例如，在提出建議時強(qiáng)調(diào)“為你好”；告知對方若不服從要求自己會受到傷害等。美國心理治療師Forward等人［1］從心理學(xué)角度研究了上述行為，發(fā)現(xiàn)該行為的動機(jī)皆為逼迫對方滿足自己的要求，與勒索的心理相似，故將其命名為情感勒索。之所以在“勒索”前面加上“情感”二字，是因為情感勒索發(fā)生在周圍人的日常交流中，雙方關(guān)系密切導(dǎo)致一方難以擺脫另一方的控制。而勒索是為了圖財而專門采取的違法行為，可以尋求法律保護(hù)。因此，情感勒索的受害者往往受困于情感紐帶從而難以擺脫對方的控制，容易陷入負(fù)面情緒［2］而變得敏感易怒而不聽建議［3］，甚至引發(fā)抑郁等心理問題［4］作出自殺舉動［5］，難以與外界進(jìn)行有效交流。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，關(guān)于機(jī)器自動檢測話語表達(dá)方式的研究方興未艾，如諷刺檢測［6］、幽默檢測［7］等。因此，如何利用人工智能技術(shù)檢測情感勒索話語進(jìn)而改善交流效果是值得深入研究的課題。

利用人工智能技術(shù)檢測情感勒索話語，需要使機(jī)器自主區(qū)分情感勒索話語和非情感勒索話語。常規(guī)思路是采用積極學(xué)習(xí)，即在訓(xùn)練階段構(gòu)建出情感勒索話語分類器模型來對未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測的方式。情感勒索話語模型的構(gòu)建，需要通過數(shù)據(jù)多樣且數(shù)據(jù)量充足的情感勒索數(shù)據(jù)集實現(xiàn)。若數(shù)據(jù)集條件不滿足，則容易導(dǎo)致分類器的過擬合或欠擬合，從而影響分類性能。目前沒有公開的情感勒索數(shù)據(jù)集?，F(xiàn)有的中文對話數(shù)據(jù)集要么是特定領(lǐng)域的對話語料庫（如豆瓣對話語料庫［8］、電子商務(wù)對話語料庫［9］等），要么是情感對話數(shù)據(jù)集（如M3ED［10］、CPED［11］等）。情感勒索發(fā)生在提出要求的情境。因此，不論是特定領(lǐng)域?qū)υ掃€是情感對話，都只有少量話語符合情感勒索的發(fā)生情境。故難以根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)集，構(gòu)建數(shù)據(jù)多樣且數(shù)據(jù)量充足的情感勒索數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練情感勒索分類器。因此，受限于情感勒索話語數(shù)據(jù)量不足的現(xiàn)有數(shù)據(jù)條件，積極學(xué)習(xí)的方式不適用于情感勒索話語檢測。

除了積極學(xué)習(xí)這種常規(guī)思路，還有基于預(yù)定義語法規(guī)則的非訓(xùn)練方法，以及在訓(xùn)練階段只存儲數(shù)據(jù)而在預(yù)測階段比較訓(xùn)練數(shù)據(jù)與待預(yù)測數(shù)據(jù)的相似性的惰性學(xué)習(xí)方法兩種思路。關(guān)于前者，語法規(guī)則只能獲取表面詞匯和句法結(jié)構(gòu)等文本淺層信息，難以獲取語義和主題等文本深層信息［12］。情感勒索話語與非情感勒索話語的區(qū)別在于是否包含通過施壓迫使對方聽從自己要求的語義表達(dá)，屬于文本深層信息，故基于預(yù)定義語法規(guī)則的非訓(xùn)練方法不適用于情感勒索話語檢測。關(guān)于后者，無須通過充足的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，關(guān)鍵在于通過合適的方法比較訓(xùn)練數(shù)據(jù)與待預(yù)測數(shù)據(jù)的相似性，適用于情感勒索話語數(shù)據(jù)量不足的現(xiàn)有數(shù)據(jù)條件。因此，本文考慮采用惰性學(xué)習(xí)的思路，通過構(gòu)建小型情感勒索語料庫，將待測話語與情感勒索語料庫內(nèi)的所有情感勒索話語進(jìn)行相似度評估，最后綜合所有的相似度評估結(jié)果來判斷待測話語是否為情感勒索話語。在惰性學(xué)習(xí)的思路中，關(guān)鍵在于相似度評估方法的設(shè)計。于是本文調(diào)研了中文文本相似度評估方法的研究現(xiàn)狀，具體如下。

在中文文本相似度評估方面，文獻(xiàn)［13］提出基于暹羅網(wǎng)絡(luò)的多粒度匹配模型（multi-granularity matching model based on siamese neural network，MGMSN），不僅基于字粒度和詞粒度的深層語義匹配模塊來提高相似度評估的準(zhǔn)確性，而且添加了基于余弦相似度的淺層語義匹配模塊以提高模型的泛化能力。文獻(xiàn)［14］提出基于雙向時域暹羅網(wǎng)絡(luò)的中藥文本相似度評價模型（traditional Chinese medicine text similarity calculation model based on the bidirectional temporal siamese network，BTSN），使用基于知識增強(qiáng)的持續(xù)學(xué)習(xí)語義理解框架（enhanced representation through knowledge integration，ERNIE）訓(xùn)練字向量以解決中藥文本分詞不準(zhǔn)確的問題，并使用雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（bi-directional long short-term memory，Bi-LSTM）［15］綜合考慮句子上下文的時間信息。文獻(xiàn)［16］提出圍繞結(jié)構(gòu)和語義的句子相似度評估方法（two-domain coordinated sentence similarity scheme for question-answering robots regarding unpredictable outliers and non-orthogonal categories，TDCS），基于雙語評估替補(bǔ)方法（bilingual evaluation understudy，BLEU）進(jìn)行N元匹配搜索來評估結(jié)構(gòu)相似度，并采用結(jié)合基于Transformer的雙向編碼器表征方法（bidirectional encoder representation from Transformers，BERT）［17］和多核卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural networks，CNN）的深度學(xué)習(xí)方法評估語義相似度。文獻(xiàn)［18］提出基于多屬性融合的句子相似度評價方法（multi-attribute fusion similarity calculation method based on sentence，MAFS）。首先提取句子的語序、詞性和句子長度等屬性，其次分別計算各屬性的相似度，最后通過層次分析法［19］對各屬性的相似度進(jìn)行加權(quán)融合。文獻(xiàn)［20］提出用于評估標(biāo)準(zhǔn)答案和學(xué)生答案之間的相似性的自動漢語評分系統(tǒng)（effective hybrid automated Chinese scoring system for medical education，ASS），通過《同義詞詞林》計算關(guān)鍵詞相似度［21］，基于句法結(jié)構(gòu)分析量化關(guān)系詞對的語義相似度。

上述工作雖然評估方法不同，但都是從兩段話是否用相同的方式表達(dá)相同含義，即表達(dá)方式一致性和表達(dá)內(nèi)容一致性展開評估。而判斷待測話語是否與情感勒索話語相似，關(guān)鍵在于判斷待測話語是否像情感勒索話語那樣通過施壓迫使對方聽從自己要求，即兩者的表達(dá)方式一致性。至于要求的具體內(nèi)容則不需要關(guān)注，從而無須評估表達(dá)內(nèi)容一致性。對此，本文在參考現(xiàn)有中文文本相似度評估工作的基礎(chǔ)上，設(shè)計用于情感勒索話語檢測的中文文本表達(dá)方式相似度評估方法。在此基礎(chǔ)上，提出基于中文文本相似度評估的情感勒索話語檢測算法（emotional blackmail utterance detection algorithm based on Chinese text similarity evaluation，EBDCH），并面向日常交流場景集成基于EBDCH的情感勒索話語檢測原型系統(tǒng)。

1 中文情感勒索話語數(shù)據(jù)集構(gòu)建

鑒于從目前的公開數(shù)據(jù)集中難以發(fā)現(xiàn)情感勒索話語，本章首先從三個來源收集情感勒索話語，分別是：書籍《情感勒索》［1］；知乎、豆瓣等中文論壇網(wǎng)站；開展的情感勒索問卷調(diào)查。其中，通過閱讀書籍《情感勒索》記錄了其中的84段情感勒索話語；通過在中文論壇網(wǎng)站中搜索“情感勒索”，閱讀并記錄了搜索結(jié)果中的164段情感勒索話語；通過微信、QQ分享問卷鏈接進(jìn)行問卷調(diào)查，收集到了986段情感勒索話語。

其次，根據(jù)相關(guān)心理學(xué)理論，制定標(biāo)注規(guī)則來篩選收集到的話語。目前，關(guān)于情感勒索的心理學(xué)理論有Blau的社會交換理論［22］、Forward的情感勒索理論［1］等。其中，只有Forward的情感勒索理論定義了情感勒索的表達(dá)方式。Forward認(rèn)為，情感勒索以引誘者、施暴者、自虐者和悲情者四種形態(tài)中的一種或者多種出現(xiàn)，讓對方感受到由恐懼感、責(zé)任感、罪惡感帶來的情感壓力，不得不服從要求。其中，引誘者強(qiáng)調(diào)自己這么要求是為了對方考慮，施暴者威脅對方如果不服從要求會把他們怎么樣，自虐者威脅對方如果不服從要求會對自己怎么樣，悲情者強(qiáng)調(diào)若對方不服從要求自己會面臨怎樣的困境。由此可見，引誘者的施壓方式是強(qiáng)調(diào)提出要求是為了對方好，施暴者、自虐者和悲情者的施壓方式是強(qiáng)調(diào)不服從要求會給對方或自己帶來的傷害。

根據(jù)該理論制定了情感勒索話語標(biāo)注規(guī)則，具體如下：a）話語內(nèi)容包含對于對方的要求；b）在話語內(nèi)容中強(qiáng)調(diào)提出要求是為了對方好，或強(qiáng)調(diào)不服從要求會給對方或自己帶來的傷害；c）若符合規(guī)則1、2，則將話語標(biāo)注為正樣本（情感勒索話語），否則標(biāo)注為負(fù)樣本（非情感勒索話語）；d）由3人標(biāo)注，標(biāo)注結(jié)果采用少數(shù)服從多數(shù)原則。

然后，基于標(biāo)注規(guī)則對話語進(jìn)行篩選，并刪除話語中與情感勒索表達(dá)無關(guān)的修飾詞，獲得了1 136段字?jǐn)?shù)均低于50的正樣本，最后獲得情感勒索語料庫（Chinese emotional blackmail corpus，EB-CH）。表1展示了EB-CH語料庫的部分樣本，及其對應(yīng)的情感勒索形態(tài)和施壓方式。

考慮到當(dāng)代生活題材電視劇聚焦于本文面向的日常交流場景，因此基于《小歡喜》《小別離》和《都挺好》三部當(dāng)代生活題材電視劇的對話文本構(gòu)建后續(xù)實驗的測試集。首先，從CPED數(shù)據(jù)集［11］獲取上述三部電視劇的對話文本；其次，切分每段對話中不同角色的話語；然后，根據(jù)標(biāo)注規(guī)則標(biāo)注切分后的話語；之后，將標(biāo)注的三部電視劇話語分別作為3個測試案例，最后形成測試集。表2是測試集的統(tǒng)計信息。

由表2可知，3個測試案例中正樣本所占比例很低。如此設(shè)置的原因如下。本文目的是檢測日常交流場景下的情感勒索話語進(jìn)而改善交流效果，意味著所提算法需要在日常交流情境下的任何情境進(jìn)行情感勒索話語檢測，而不是只在可能發(fā)生情感勒索的提出要求情境。因此，在篩選數(shù)據(jù)時保留了所有日常交流場景下的話語，從而導(dǎo)致3個測試案例中正樣本，即情感勒索話語所占比例很低。

2 基于詞性和語義詞的中文文本相似度評估方法

考慮到現(xiàn)有的情感勒索數(shù)據(jù)集規(guī)模不足以訓(xùn)練情感勒索分類器，于是將情感勒索話語檢測由單文本分類轉(zhuǎn)變?yōu)槎辔谋鞠嗨贫仍u估。相應(yīng)地，檢測內(nèi)容就由是否具備情感勒索文本特征轉(zhuǎn)變?yōu)槭欠衽c已標(biāo)注的情感勒索文本相似。如此轉(zhuǎn)變之后，機(jī)器無須從少量文本中學(xué)習(xí)情感勒索文本與非情感勒索文本之間的區(qū)別，只需要在給定角度下評估文本之間的相似程度，從而降低了檢測難度。為此，本章根據(jù)情感勒索文本表達(dá)方式給出評估角度，然后圍繞評估角度設(shè)計評估方法。

情感勒索文本表達(dá)方式為向?qū)Ψ绞鹤寣Ψ铰爮囊?，屬于行為動作，需要圍繞動詞展開。在施壓過程中，需要表達(dá)否定、轉(zhuǎn)折、強(qiáng)調(diào)或假設(shè)等語義，將表達(dá)這些語義的詞匯定義為語義詞。通過動詞與語義詞的各自搭配以及相互搭配，實現(xiàn)施壓過程。因此，將詞匯搭配作為評估角度。并把典型的詞匯搭配對應(yīng)的詞性定義為詞性組合，每個詞性組合由若干詞性以及詞性之間的位置關(guān)系組成。

此外，施壓對象是對方。相應(yīng)地，需要判斷詞匯搭配的關(guān)聯(lián)代詞是否指代對方。因此，也將關(guān)聯(lián)代詞作為評估角度。并把指代對方的詞定義為特定代詞，其中包括“你”“我們”及其所有格形式的代詞。

基于上述思考和定義，圍繞詞匯搭配以及關(guān)聯(lián)代詞兩個評估角度，分別基于詞性和語義詞設(shè)計中文文本相似度評估方法。

2.1 基于詞性的中文文本相似度評估方法

圍繞詞匯搭配，定義句子中任意兩個及以上的相鄰詞性組成的序列定義為詞性子序列。圍繞關(guān)聯(lián)代詞，定義與詞性子序列里每個詞性距離之和最小的代詞為詞性子序列的最近代詞。若最近代詞包含特定代詞，則用1表示最近代詞；否則用0表示最近代詞。圍繞詞性子序列及其最近代詞，設(shè)計基于詞性的中文文本相似度評估方法，具體步驟見算法1。

算法1 基于詞性的中文文本相似度評估方法

輸入：待測話語d；情感勒索文本集合Ctext（Ctext={ t1，t2，…，tj，…，tN}）。

輸出：話語d與集合Ctext中所有元素的詞性相似度向量rp（rp={rp1，rp2，…，rpi，…，rpN}）。

a）加載集合Ctext；將rp初始化為零向量；讀取話語d。

b）基于LTP平臺［23］獲取話語d的詞性序列Pd。

c）根據(jù)詞性類型去除詞性序列Pd的停用詞。

d）將詞性序列Pd里所有代詞和代詞位置存儲到集合Cir。

e）從j=1到j(luò)=N：

（a）基于LTP平臺獲取文本tj的詞性序列Ptext（Ptext={p1text，p2text，…，pytext，…，pmtext}）。

（b）檢測詞性序列Pd與Ptext的相同詞性子序列，將檢測到的序列存儲到集合Pp；將檢測到的序列在話語d的位置存儲到集合Ldp；將檢測到的序列在文本tj的位置存儲到集合Lsd。

（c）統(tǒng)計集合Pp包含的詞性子序列數(shù)量mp以及詞性數(shù)量mdp。

（d）根據(jù)集合Ldp和Cir，獲取檢測到的序列在話語d的最近代詞，存儲到集合Udp。

（e）將詞性序列Ptext里所有代詞和代詞位置存儲到集合Ctr。

（f）根據(jù)集合Ldp和Ctr，獲取檢測到的序列在文本tj的最近代詞，存儲到集合Usd。

（g）統(tǒng)計集合Udp與Usd的相同最近代詞數(shù)量mdpsd。

（h）rpj=mdp/m×mdpsd/mp。

f）輸出rp。

步驟b）所用的LTP平臺是個開放的中文語言技術(shù)平臺，基于該平臺依次進(jìn)行分詞和詞性標(biāo)注，獲取話語d的詞性序列Pd。

步驟c）的目的是消除與情感勒索文本表達(dá)無關(guān)的詞性對相似度評估的影響，其中包括標(biāo)點符號、量詞等詞性類型的詞，將它們稱為停用詞。去除停用詞后，每段文本僅由助詞、形容詞、副詞、連詞、代詞、動詞、方位詞、時間名詞和介詞組成。

在步驟e）中，用rpj=mdp/m×mdpsd/mp評估待測話語d與集合Ctext中任意情感勒索文本tj的詞性相似度。其中，mdp/m表示檢測到的序列的詞性數(shù)量之和與文本tj詞性數(shù)量之間的比值，用于表示兩文本的詞匯搭配相似度。mdpsd/mp用于評估每段檢測到的序列在兩文本的最近代詞是否相同，表示兩文本的關(guān)聯(lián)代詞相似度。

2.2 基于語義詞的中文文本相似度評估方法

圍繞語義詞搭配進(jìn)行相似度評估，首先需要獲取待測話語和情感勒索文本的語義詞。待測話語屬于未知文本，因此無法事先獲取到待測話語的語義詞。于是從已知的情感勒索文本出發(fā)，標(biāo)注情感勒索文本集合Ctext里每段文本的語義詞，進(jìn)而獲取到每段文本的語義詞序列WjSW={w1sw，w2sw，…，wysw，…，wesw}，最后獲得情感勒索文本的語義詞序列集合Csw={W1sw，W2sw，…，Wjsw，…，WNsw}。圍繞關(guān)聯(lián)代詞，定義與語義詞距離最小的代詞為語義詞的最近代詞，表示方法與2.1節(jié)詞性子序列的最近代詞相同。圍繞語義詞及其最近代詞，設(shè)計基于語義詞的中文文本相似度評估方法，具體步驟見算法2。

算法2 基于語義詞的中文文本相似度評估方法

輸入：待測話語d；情感勒索文本集合Ctext（Ctext={ t1，t2，…，tj，…，tN}）；情感勒索文本的語義詞序列集合Csw={W1sw，W2sw，…，Wjsw，…，WNsw}。

輸出：話語d與集合Ctext中所有元素的詞性相似度向量rw（rw={rw1，rw2，…，rwj，…，rwN}）。

a）加載集合Ctext和Csw；將rw初始化為零向量；讀取話語d。

b）基于LTP平臺獲取話語d的詞序列Wd和詞性序列Pd。

c）將詞性序列Pd里所有代詞和代詞位置存儲到集合Cir。

d）從j=1到j(luò)=N：

（a）基于LTP平臺獲取文本tj的詞序列Wtext和詞性序列Ptext（Wtext={w1text，w2text，…，wytext，…，wmtext}，Ptext={p1text，p2text，…，pytext，…，pmtext}）。

（b）基于OpenHowNet知識庫［24］檢測詞序列Wd與語義詞序列Wjsw的相似語義詞，將檢測到的相似語義詞存儲到集合Ww；將檢測到的相似語義詞在序列Wd的位置存儲到集合Lds；將檢測到的相似語義詞在序列Wtext的位置存儲到集合Lss。

（c）統(tǒng)計集合Ww包含的相似語義詞數(shù)量ew。

（d）根據(jù)集合Lds和集合Cir，獲取相似語義詞在詞序列Wd的最近代詞，存儲到集合Uds。

（e）將詞性序列Ptext里所有代詞和代詞位置存儲到集合Ctr。

（f）根據(jù)集合Lds和Ctr，獲取相似語義詞在詞序列Wtext的最近代詞，存儲到集合Uss。

（g）統(tǒng)計集合Uds與Uss的相同最近代詞數(shù)量edsss。

（h）rwj=ew/e×edsss/ew。

e）輸出rw。

步驟d）中，子步驟（b）所用的OpenHowNet知識庫是開源的語義網(wǎng)絡(luò)知識庫，使用該知識庫實現(xiàn)基于義原的詞相似度計算，獲取詞序列Wd與語義詞序列Wjsw的相似語義詞。子步驟（h）用rwj=ew/e×edsss/ew評估待測話語d與集合Ctext中任意情感勒索文本tj的語義詞相似度。其中，ew/e表示檢測到的相似語義詞數(shù)量之和與文本tj的語義詞數(shù)量之間的比值，用于表示兩文本的詞匯搭配相似度。edsss/ew用于評估每個相似語義詞在兩文本的最近代詞是否相同，用于表示兩文本的關(guān)聯(lián)代詞相似度。

3 基于中文文本相似度評估的情感勒索話語檢測算法EBDCH

為了檢測話語內(nèi)容中是否包含情感勒索，本章從自然語言處理角度出發(fā)，在第2章提出的相似度評估方法基礎(chǔ)上，提出了基于中文文本相似度評估的情感勒索話語檢測算法EBDCH，具體步驟見算法3。

算法3 基于中文文本相似度評估的情感勒索話語檢測算法EBDCH

輸入：待測話語d；情感勒索文本集合Ctext；相似度評估的閾值T。

輸出：話語d的情感勒索檢測結(jié)果R（true或false）。

a）加載集合Ctext；初始化R=false；讀取話語d。

b）根據(jù)標(biāo)點將話語d切分成字?jǐn)?shù)不超過50的文本集合Cd={d1，d2，…，di，…，dn}。

c）從i=1到i=n：

（a）在文本di檢測特定代詞和詞性組合，獲得檢測結(jié)果Di（true或false）。

（b）如果Di==false，即沒有檢測到特定代詞和詞性組合，則R=false。

（c）如果Di==true，即檢測到了特定代詞和詞性組合：

運(yùn)用算法1計算文本di與集合Ctext中所有元素的詞性相似度向量rip，運(yùn)用算法2計算文本di與集合Ctext中所有元素的語義詞相似度向量riw；將詞性相似度向量rip與語義詞相似度向量riw進(jìn)行融合，獲取最大總相似度ritotal；

如果ritotal≥T，則R=true，結(jié)束循環(huán)；否則，R=false。

d）輸出R。

步驟b）用于限制輸入文本長度。文本切分方式如下：首先，切分出前50個字組成的文本d1。其次，在d1中使用逐字匹配的方式檢測標(biāo)點。若檢測到標(biāo)點，則d2的起點為標(biāo)點后一個字；否則，d2的起點為d1后一個字。然后，在選定切分起點后，判斷剩余文本字?jǐn)?shù)是否超過50。若超過50，則d2為50字文本，否則d2為剩余文本。之后，循環(huán)上述基于標(biāo)點的切分過程，直到剩余文本字?jǐn)?shù)不超過50為止，這樣便得到了d3，d4，…，dn。最后，得到字?jǐn)?shù)不超過50的文本集合Cd。這里把輸入文本的字?jǐn)?shù)限制設(shè)為50，是因為后續(xù)實驗由EB-CH語料庫提供情感勒索文本集合Ctext，而EB-CH語料庫的文本字?jǐn)?shù)均低于50。

在步驟c），特定代詞和詞性組合的定義見第2章。其中，特定代詞是文本di與對方相關(guān)的必要條件，詞性組合是施壓的必要條件。只有當(dāng)文本di同時具有特定代詞和詞性組合時，該文本才具備情感勒索表達(dá)的必要條件，檢測結(jié)果Di=true；否則該文本不具備情感勒索表達(dá)的必要條件，檢測結(jié)果Di=false。當(dāng)文本不具備情感勒索表達(dá)的必要條件時，自然無法表達(dá)情感勒索，故若Di==false，則R=false。子步驟（c）獲取最大總相似度ritotal的過程如下。首先，計算總相似度向量ritotal=a·rip+b·riw，其中a和b為互補(bǔ)權(quán)重，有a+b=1。其次，找出向量ritotal中數(shù)值最大的元素，記為最大總相似度ritotal。若ritotal≥T，則R=true，說明文本di包含情感勒索，從而輸入文本d包含情感勒索，循環(huán)終止；否則R=false，循環(huán)繼續(xù)。權(quán)重a和b以及閾值T的取值將在第4章通過實驗確定。

4 EBDCH算法性能測試與分析

在本章實驗中，EBDCH算法的待測話語d來源于測試集，情感勒索文本集合Ctext來源于EB-CH語料庫。評價指標(biāo)均采用precision、recall和F1-score，它們的計算公式分別為

precision=TPTP+FP（1）

recall=TPTP+FN（2）

F1-score=2×precision×recallprecision+recall（3）

其中：TP（true positive）表示預(yù)測結(jié)果為真，標(biāo)簽為正的樣本；FP（false positive）表示預(yù)測結(jié)果為假，標(biāo)簽為正的樣本；FN（false negative）表示預(yù)測結(jié)果為假，標(biāo)簽為負(fù)的樣本。

4.1 參數(shù)選擇實驗

為了給EBDCH算法選擇合適的a、b、T的值，在本節(jié)中，首先設(shè)置不同的a、b值，然后進(jìn)行受試者工作特征（receiver operating characteristic curve，ROC）曲線分析，得到T值，進(jìn)而得到EBDCH算法的結(jié)果。最后，通過比較EBDCH算法在不同的a、b、T值下的結(jié)果，選擇合適的a、b、T值。

首先設(shè)置a=b=0.5，然后進(jìn)行ROC曲線分析（見圖1）。不同曲線下的面積幾乎相等，說明EBDCH算法在不同測試案例上分類器性能相似，說明EBDCH算法的泛化性較好。ROC曲線的截斷點為youden index=sensitivity+specificity-1取最大值所對應(yīng)的點。其中，sensitivity=TP/（TP+FN），specificity=TN/（TN+FP），TN（true negative）表示預(yù)測結(jié)果為真，標(biāo)簽為假的樣本。經(jīng)計算，三個測試案例的ROC曲線截斷點分別為0.496、0.503、0.501。取T=0.5，獲得了EBDCH算法在測試集上的結(jié)果（見表3）。

設(shè)置不同的a、b值，重復(fù)上述步驟。表4統(tǒng)計了EBDCH算法在不同a、b、T值下的結(jié)果。a=b=0.5時的F1-score明顯高于a、b、T取其他值時的F1-score，且隨著|a-b|的增大，F(xiàn)1-score逐漸降低，因此選取a=b=0.5。

4.2 中文文本相似度評估方法對比實驗

為了給EBDCH算法選擇合適的文本相似度評估方法，將引言中討論的5種中文文本相似度評估方法與本文方法進(jìn)行對比實驗。首先，根據(jù)是否需要在訓(xùn)練階段構(gòu)建模型將這些方法分為兩類。一種是需要在訓(xùn)練階段構(gòu)建模型的三種深度學(xué)習(xí)方法，包括MGMSN［13］、BTSN［14］和TDCS［16］。另一種是不需要在訓(xùn)練階段構(gòu)建模型的學(xué)習(xí)方法，包括MAFS［18］、ASS［20］和本文方法。其中，對于深度學(xué)習(xí)方法，訓(xùn)練集選用中文文本相似度數(shù)據(jù)集LCQMC［25］。這是因為構(gòu)建的EB-CH語料庫和測試集的規(guī)模不足以分出一個中文文本相似度數(shù)據(jù)集用于深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練。對比方法的運(yùn)行環(huán)境見表5。

關(guān)于上述方法的測試，需要考慮測試數(shù)據(jù)集和測試結(jié)果評估兩個方面。測試數(shù)據(jù)集方面，將表2所示測試集與EB-CH語料庫分別視為兩個文本集合A和B，對兩集合進(jìn)行笛卡爾積運(yùn)算，則有A×B={（x，y）|x∈A∧y∈B}，得到文本對（x，y）的集合。其中，x為表2所示測試集中的文本，y為EB-CH語料庫的文本。由文本對（x，y）的集合構(gòu)建對比實驗的測試集。測試結(jié)果評估方面，通過邏輯或運(yùn)算，將每段文本x與不同文本y的相似度評估邏輯結(jié)果融合為每段文本x的情感勒索檢測結(jié)果。

然后，對上述方法都通過調(diào)整參數(shù)和去除停用詞的方法，使它們適用于本文的情感勒索話語檢測任務(wù)。最后，對上述方法展開測試，測試結(jié)果見圖2。

從圖2可以看出：

a）本文方法的precision均低于其他方法。相比于其他方法，本文方法在語義方面只考慮表達(dá)方式一致性，無須像其他方法那樣還得考慮表達(dá)內(nèi)容一致性。這意味著，本文方法把負(fù)樣本識別為正樣本的概率更大，即FP/（TP+FP）的值要高于其他方法。由式（1）可知，precision=TP/（TP+FP）=1-FP/（TP+FP）。當(dāng)FP/（TP+FP）的值越高，precision的值越低。因此本文方法的precision均低于其他方法。

b）本文方法的recall均高于其他方法。受EB-CH語料庫大小限制，測試集中的部分文本只能在EB-CH語料庫中找到表達(dá)方式相似的文本，而不能找到語義一致的文本。因此，相比于其他方法，本文方法把正樣本識別為負(fù)樣本的概率更小，即FN/（TP+FN）的值要低于其他方法。由式（2）可知，recall=TP/（TP+FN）=1-FN/（TP+FN）。當(dāng)FN/（TP+FN）的值越低，recall的值越高。因此本文方法的recall均高于其他方法。

c）本文方法的F1-score均高于其他方法。由式（3）可知，F(xiàn)1-score綜合考慮了precision和recall。因此在相似度評估方法中，本文方法最適用于EBDCH算法。

4.3 消融實驗

為了驗證相似度評估方法外的步驟（如特定代詞檢測、詞性組合檢測等）和相似度評估方法中的步驟（如停用詞去除、最近代詞檢測等）的有效性，即它們對于EBDCH算法的測試結(jié)果均有影響，開展了如下的消融實驗。首先，從描述的間接性出發(fā)，采用大寫字母組成的標(biāo)簽來表示EBDCH算法的消融步驟（見表6）。其次，在上述標(biāo)簽的基礎(chǔ)上，用Euclid SymbolXCp表示消融。例如，Euclid SymbolXCpSWR表示消融SWR代表的步驟，即停用詞去除。然后，在消融每個步驟后，需要重新進(jìn)行3.1節(jié)的參數(shù)選擇實驗，選擇合適的a、b、T值。最后，依次對表6的每個步驟展開消融實驗，實驗結(jié)果如表7所示。

由表7可知，消融表6的任意步驟，都會導(dǎo)致EBDCH算法的F1-score顯著降低，驗證了上述步驟在EBDCH算法的有效性。

4.4 EBDCH算法的對比實驗

為了評估EBDCH算法的性能，本節(jié)對六種相關(guān)算法進(jìn)行對比實驗，其中包括三種傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法：高斯樸素貝葉斯（Gaussian naive Bayes，GNB）［26］、決策樹（decision tree，DT）［27］、支持向量機(jī)（support vector machine，SVM）［28］，三種深度學(xué)習(xí)算法：Bi-LSTM［15］、用于句子分類的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network for sentence classification，TextCNN）［29］、BERT［17］。上述六種對比算法均為在訓(xùn)練階段構(gòu)建分類器模型的積極學(xué)習(xí)模型，對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的需求量較大，故對EB-CH語料庫進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)。

由引言可知，情感勒索話語與非情感勒索話語之間的區(qū)別主要在于語義層面，意味著要盡可能保證數(shù)據(jù)增強(qiáng)前后的語義一致性，否則情感勒索話語可能在數(shù)據(jù)增強(qiáng)后轉(zhuǎn)變?yōu)榉乔楦欣账髟捳Z。于是，本文通過同義詞替換結(jié)合停用詞插入的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，具體實現(xiàn)方式如下：a）基于LTP平臺［23］對文本進(jìn)行分詞；b）基于OpenHowNet知識庫［24］以20%的概率進(jìn)行同義詞替換；c）在詞序列的任意位置以20％的概率隨機(jī)插入哈工大停用詞表中的停用詞。通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)，將EB-CH語料庫包含的情感勒索話語數(shù)量由1 136增至3 408。

分類器模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)不僅需要正樣本（情感勒索話語），還需要負(fù)樣本（非情感勒索話語），且正負(fù)樣本的數(shù)量要盡可能接近以保證數(shù)據(jù)平衡，否則將導(dǎo)致模型在預(yù)測階段偏向于多數(shù)類。于是基于情感勒索話語標(biāo)注規(guī)則從M3ED數(shù)據(jù)集［10］中獲取3 408句非情感勒索話語，將正樣本和負(fù)樣本整合為對比算法的訓(xùn)練集。這樣形成的訓(xùn)練集的總樣本數(shù)為6 816，正負(fù)樣本的比例為1∶1。

對比算法的測試集與EBDCH算法保持一致，即表2所示測試集。對比模型的運(yùn)行環(huán)境采用表5所示的軟硬件環(huán)境?；谏鲜鰯?shù)據(jù)集條件和模型運(yùn)行環(huán)境展開實驗，實驗結(jié)果如表8所示。

由表8可知：a）EBDCH算法的平均recall、F1-score明顯高于對比算法，平均precision僅略低于SVM，說明EBDCH算法的情感勒索話語檢測準(zhǔn)確性優(yōu)于對比算法；b）與對比算法相比，EBDCH算法的precision方差取得最優(yōu)，recall和F1-score的方差取得次優(yōu)，說明EBDCH算法在面對不同測試案例保持了較高的魯棒性。綜上，在對比實驗中，EBDCH算法取得了最優(yōu)的情感勒索話語檢測準(zhǔn)確性并保持了較高的魯棒性。

5 基于EBDCH的情感勒索話語檢測原型系統(tǒng)

5.1 系統(tǒng)集成

為了在日常交流場景下自動檢測情感勒索話語，提示對話參與者哪些話語包含情感勒索表達(dá)，原型系統(tǒng)需要具備采集對話語音、檢測對話語音中的情感勒索話語、以及顯示檢測結(jié)果三方面功能。圍繞系統(tǒng)的功能需求，本節(jié)搭建了硬件平臺，并設(shè)計了系統(tǒng)的工作流程。

圖3為原型系統(tǒng)的硬件平臺，其中，全向麥克風(fēng)的拾音半徑為5 m，用于采集用戶對話語音。Intel NUC的型號是NUC6i7KYK，內(nèi)置Ubuntu 20.04操作系統(tǒng)，用于處理采集到的語音數(shù)據(jù)并進(jìn)行情感勒索話語檢測。觸摸屏用于原型系統(tǒng)的開啟和關(guān)閉，以及顯示情感勒索話語檢測結(jié)果。

圖4為原型系統(tǒng)的工作流程，詳細(xì)步驟見算法4。其中，語音記錄模塊對應(yīng)于步驟c）中子步驟（a）～（c），語音轉(zhuǎn)文本模塊對應(yīng)于步驟c）中子步驟（d），情感勒索文本檢測模塊對應(yīng)于步驟c）中子步驟（e）。在后續(xù)的系統(tǒng)測試中，通過設(shè)置算法4的參數(shù)，可實現(xiàn)對整個系統(tǒng)參數(shù)的設(shè)置。

算法4 情感勒索話語檢測原型系統(tǒng)的工作步驟

輸入：用戶實時輸入的語音Su；將實時語音存儲為錄音文件的周期Tr；錄音文件切分的靜默時長閾值Ts。

輸出：情感勒索文本集合Ceb。

a）初始化：錄音文件集合Fu=，包含完整發(fā)言的錄音文件集合Fc=，從錄音文件轉(zhuǎn)換的文本文件集合Ft=，情感勒索文本集合Ceb=。

b）開始錄音并計時。

c）時間每過去Tr：

（a）將實時語音Su存儲為錄音文件fu，并添加到集合Fu。

（b）按照時間順序，將集合Fu中的所有錄音文件拼接成一個錄音文件ftotal。

（c）檢測錄音文件ftotal的靜默時間區(qū)間，如果檢測到時間長度大于Ts的靜默時間區(qū)間：在區(qū)間中點將文件fu切分為兩個文件；把前一個文件添加到集合Fc，把后一個文件添加到集合Fu；然后跳轉(zhuǎn)步驟（b） 。

否則，把文件ftotal添加到集合Fu。

（d）對于集合Fc里的每個文件fc，基于科大訊飛平臺將錄音文件fc轉(zhuǎn)換為文本文件ft；把文件ft添加到集合Ft；刪除錄音文件fc。

（e）對于集合Ft里的每個文件ft，基于EBDCH算法在文本文件ft里檢測情感勒索文本；將檢測到的情感勒索文本添加到集合Ceb；刪除文本文件ft。

d）結(jié)束錄音和計時。

e）輸出Ceb。

為了提高算法處理效率以實現(xiàn)更快地輸出結(jié)果，在步驟c）中，每間隔Tr時長進(jìn)行對話情感勒索話語檢測，即邊錄音邊檢測。其中，子步驟（c）的靜默時間區(qū)間檢測是通過檢測錄音文件ftotal每一時刻的聲音強(qiáng)度確定的。若聲音強(qiáng)度低于30 dB，則被視為靜默時刻。連續(xù)的靜默時刻組成靜默時間區(qū)間。如果靜默時間區(qū)間的長度大于靜默時長閾值Ts，則認(rèn)為發(fā)言結(jié)束，切分出的錄音文件包含了完整的發(fā)言。

5.2 系統(tǒng)性能測試

在日常交流中，不同人的發(fā)言存在語義連貫性差異，前后邏輯不通的表達(dá)將影響到發(fā)言的可理解性。除此之外，不同個體之間存在發(fā)音清晰程度的差異，這將影響到語音識別的準(zhǔn)確性。為了考察原型系統(tǒng)對于發(fā)言語義連貫性和發(fā)音清晰程度的魯棒性，從第1章構(gòu)建的測試集中隨機(jī)選取50句正樣本和150句負(fù)樣本作為系統(tǒng)的測試樣本，并設(shè)計了以下三種測試方案。方案1：連續(xù)朗讀話語；方案2：每段話語朗讀結(jié)束后，停頓超過Ts，再朗讀下一段話語；方案3：連續(xù)播放話語對應(yīng)的電視劇原聲。

其中，方案1與2的區(qū)別在于發(fā)言語義連貫性。前者將語義不連貫的話語混合在一起，后者通過刻意停頓使得每段發(fā)言的語意連貫。方案1與3的區(qū)別在于發(fā)音清晰程度，孰高孰低OM8wwlzE+KK++MqM7yVX+CSzpFdoIMrEhLNkum818I0=將通過以下方法比較。用deviation=Ndw/Nw表示由語音轉(zhuǎn)換的話語文本與原始話語文本之間的差異，其中，Ndw是轉(zhuǎn)換文本與原始文本中不同詞語的數(shù)量，Nw為原始文本中詞語的數(shù)量。測試過程中，計算每句測試樣本的deviation，得到兩方案的deviation分布直方圖，然后比較兩方案的deviation分布判斷哪個方案的發(fā)音清晰程度高。

結(jié)合科大訊飛平臺對輸入語音文件的要求，將系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置如下。采用單聲道采樣，采樣率設(shè)為16 kHz。將實時語音存儲為錄音文件的周期Tr設(shè)為30 s，錄音文件切分的靜默時長閾值Ts設(shè)為3 s。錄音文件的格式為.wav，文本文件的格式為.txt。

采用三種測試方案對選取的測試樣本進(jìn)行測試，方案1和3的deviation分布直方圖見圖5，三種測試方案的測試結(jié)果統(tǒng)計見表9。

由圖5可知，與方案1相比，方案3有更多話語文本的deviation處在數(shù)值較小的區(qū)間（［0，0.1），［0.1，0.2）），表明方案3語音轉(zhuǎn)文本的誤差更小，即方案3的發(fā)音清晰程度更高。

由表9可知：

a）系統(tǒng)的平均precision和recall分別為55.70%和87.24%。由式（1）可知， precision=TP/（TP+FP）=1-FP/（TP+FP），因此系統(tǒng)把標(biāo)注的非情感勒索話語檢測為情感勒索話語（犯錯誤1）的概率較高，即FP/（TP+FP）的值較高。但在所有檢測出的情感勒索話語（TP+FP）中，標(biāo)注的非情感勒索話語（FP）占比為44.30%，數(shù)量少于標(biāo)注的情感勒索話語（TP），說明系統(tǒng)將犯錯誤1的概率控制在一定范圍內(nèi)。由式（2）可知，recall=TP/（TP+FN）=1-FN/（TP+FN），因此系統(tǒng)把標(biāo)注的情感勒索話語檢測為非情感勒索話語（犯錯誤2）的概率較低，即FN/（TP+FN）的值較低。比較兩種錯誤可知，犯錯誤1會呈現(xiàn)部分錯誤檢測結(jié)果，犯錯誤2會導(dǎo)致部分情感勒索話語無法被發(fā)現(xiàn)。在日常交流中，非情感勒索話語的數(shù)量遠(yuǎn)多于情感勒索話語的數(shù)量。這意味著犯錯誤2會導(dǎo)致包含少量情感勒索話語的交流難以被發(fā)現(xiàn)，而犯錯誤1只會在檢測出包含情感勒索話語的交流同時呈現(xiàn)出一些非情感勒索話語。相比之下，犯錯誤2的嚴(yán)重程度遠(yuǎn)高于犯錯誤1。就本文目的（檢測日常交流場景下的情感勒索話語進(jìn)而改善交流效果）而言，犯錯誤2的概率應(yīng)盡可能小，犯錯誤1的概率只要控制在一定范圍內(nèi)即可。原型系統(tǒng)性能符合這一要求，說明原型系統(tǒng)具有良好的情感勒索話語檢測性能。

b）方案2的測試結(jié)果在三個評價指標(biāo)上高于方案1，表明發(fā)言連貫性會影響到情感勒索話語檢測性能，且兩者呈現(xiàn)正相關(guān)趨勢。方案3的測試結(jié)果在三個評價指標(biāo)上高于方案1，表明發(fā)音清晰程度會影響情感勒索話語檢測性能，且兩者呈現(xiàn)正相關(guān)趨勢。但縱觀每個評價指標(biāo)下的測試結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)不同測試方案的測試結(jié)果與平均結(jié)果相差均低于5%，說明原型系統(tǒng)對于發(fā)言語義連貫性和發(fā)音清晰程度具有良好的魯棒性。

綜上，原型系統(tǒng)具有良好的魯棒性和情感勒索話語檢測性能。

6 結(jié)束語

為了檢測日常交流場景下的情感勒索話語進(jìn)而改善交流效果，本文構(gòu)建了情感勒索話語數(shù)據(jù)集，提出了基于中文文本相似度評估的情感勒索話語檢測算法EBDCH，并基于該算法集成了情感勒索話語檢測原型系統(tǒng)。在構(gòu)建的數(shù)據(jù)集上實驗， EBDCH獲得的平均recall與F1-score優(yōu)于所比較的算法，系統(tǒng)在不同的測試條件下表現(xiàn)出良好的魯棒性和檢測性能。鑒于算法和系統(tǒng)的precision較低，而數(shù)據(jù)集對性能有較大影響。因此，下一步工作重點是提升數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)規(guī)模和數(shù)據(jù)多樣性，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行算法和系統(tǒng)的改進(jìn)。

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