基于層疊模型的話題檢測方法研究

謝林燕， 張素香， 戚銀城

(1.華北電力大學(xué) 電子與通信工程系 河北 保定 071003； 2.國網(wǎng)信息通信有限公司 北京 100053)

0 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展，人類已經(jīng)進(jìn)入了信息爆炸和信息過載的時(shí)代，海量的網(wǎng)絡(luò)媒體信息使得人們在獲取信息時(shí)產(chǎn)生了一種咨詢焦慮，因此，建立以話題為主線的信息組織模式，快速有效地檢測出用戶感興趣的信息成為新的研究熱點(diǎn).話題檢測與跟蹤[1](topic detection and tracking, TDT)技術(shù)就是在這種背景下產(chǎn)生并發(fā)展起來的.話題檢測是TDT測評任務(wù)中的一項(xiàng)任務(wù)，它是將新聞數(shù)據(jù)流中的報(bào)道歸入不同的話題，并在必要的時(shí)候建立新話題的技術(shù).

目前，已有很多學(xué)者針對話題檢測展開研究，文獻(xiàn)[2]通過分析大量英文報(bào)道的特征，提出基于內(nèi)容分析的話題檢測算法，通過內(nèi)容分析將話題表示成標(biāo)識中心向量和內(nèi)容中心向量.文獻(xiàn)[3]提出利用計(jì)算時(shí)間相似度和地點(diǎn)相似度進(jìn)行話題檢測，但是沒有將兩者結(jié)合起來.文獻(xiàn)[4]提出了一種時(shí)間相似度和地點(diǎn)相似度計(jì)算方法，并結(jié)合兩者進(jìn)行話題檢測.目前，多數(shù)話題檢測算法是以語法信息為基礎(chǔ)計(jì)算話題和報(bào)道的相似度，最終完成話題檢測任務(wù).然而，影響話題檢測系統(tǒng)性能的一個(gè)重要因素是相似話題[1]的區(qū)分，如兩次不同的海嘯事故，因?yàn)槊枋鲞@些事件的報(bào)道所使用的詞匯大部分是相同的.針對這一問題作者提出了基于層疊模型的話題檢測方法，首先識別話題和報(bào)道中的實(shí)體信息，同時(shí)改進(jìn)時(shí)間相似度和地點(diǎn)相似度的計(jì)算方法，在底層通過計(jì)算文本內(nèi)容相似度進(jìn)行話題檢測，在高層結(jié)合時(shí)間相似度和地點(diǎn)相似度，融合三類相似度的計(jì)算結(jié)果作為最后的判別標(biāo)準(zhǔn)，以此來克服相似話題難以區(qū)分的問題.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法很好地提高了檢測精度.

1 構(gòu)建話題檢測系統(tǒng)

提出的話題檢測系統(tǒng)如圖1所示，主要包括建立新聞報(bào)道模型與話題模型、基于層疊模型的話題檢測方法和話題檢測算法3部分.

1.1 建立新聞報(bào)道模型與話題模型

1.1.1預(yù)處理與報(bào)道模型 文本預(yù)處理包括分詞和去停用詞兩部分.分詞是自然語言處理研究的出發(fā)點(diǎn)，本系統(tǒng)首先對輸入的文本進(jìn)行分詞，然后為了降低后續(xù)處理流程的復(fù)雜度，提高檢測精度，要去除停用詞.

(1)

(2)

其中，tfi是termi在報(bào)道S中的詞頻，N是所有已輸入報(bào)道的總數(shù)，ni是N篇報(bào)道中含有termi的報(bào)道的數(shù)量.

圖1 話題檢測系統(tǒng)框圖Fig.1 Topic detection system chart

1.1.2話題模型 話題模型通常以質(zhì)心表示，而質(zhì)心也是通過向量空間模型描述的，因此，通過提取特征和計(jì)算特征權(quán)值將特定話題表示為質(zhì)心.從已收集的話題語料中隨機(jī)抽取若干篇作為訓(xùn)練語料形成相應(yīng)話題，采用基于文檔頻率的方法選取文本特征.文檔頻率主要是統(tǒng)計(jì)所有不同詞在話題中的文檔的頻次，并將這些詞按照其頻次的高低順序排列，在該排列中抽取特定數(shù)目的詞作為話題特征項(xiàng).話題特征項(xiàng)的權(quán)重計(jì)算方法如下：

(3)

其中，weight(term,T)表示特征項(xiàng)term在話題T中的權(quán)重；Si是話題T中包含的新聞報(bào)道；N為話題T包含新聞報(bào)道的總數(shù)量；ω(term,Si)是特征項(xiàng)term在Si中的權(quán)重值.

1.2 基于層疊模型的話題檢測方法

一個(gè)事件涉及到的時(shí)間、地點(diǎn)信息在解決相似話題難以區(qū)分的問題中起著不可忽視的作用.作者提出了基于層疊模型的話題檢測方法，多層次、多角度地分析話題和報(bào)道中的相似性，將基于baseline模型[2]的計(jì)算結(jié)果作為底層檢測，在高層結(jié)合時(shí)間、地點(diǎn)信息的相似度，三類相似度融合的結(jié)果用于完成話題檢測任務(wù).

1.2.1話題和報(bào)道的內(nèi)容相似度計(jì)算 采用夾角余弦函數(shù)作為內(nèi)容相似度的計(jì)算方法.假設(shè)報(bào)道S與話題T的向量空間模型分別為S=(ws1,ws2,…,wsn)和T=(wt1,wt2,…,wtn)，那么報(bào)道S與話題T的相似度計(jì)算公式為

(4)

1.2.2話題和報(bào)道的地點(diǎn)相似度計(jì)算 對文獻(xiàn)[4]提出的地點(diǎn)相似度的計(jì)算方法進(jìn)行了改進(jìn)，首先建立與話題相關(guān)的地點(diǎn)詞典，將話題中涉及的重要地點(diǎn)信息收集到該詞典中，形成話題地點(diǎn)向量，然后提取報(bào)道的地點(diǎn)信息形成報(bào)道地點(diǎn)向量，進(jìn)行地點(diǎn)相似度計(jì)算，計(jì)算公式為

(5)

其中，mi為該話題的地點(diǎn)向量，mj為新聞報(bào)道Si的地點(diǎn)向量.

1.2.3話題和報(bào)道的時(shí)間相似度計(jì)算 時(shí)間信息在自然語言處理相關(guān)領(lǐng)域中起著重要的作用[6].在話題檢測中，可以利用時(shí)間信息判斷報(bào)道是否與某話題的后續(xù)報(bào)道相關(guān)，當(dāng)報(bào)道時(shí)間與話題事件發(fā)生的時(shí)間差距增大時(shí)，認(rèn)為兩者之間的相關(guān)性減弱，因此將這一特點(diǎn)融入了話題檢測中.作者改進(jìn)了文獻(xiàn)[4]中提出的時(shí)間相似度計(jì)算方法，利用新聞報(bào)道的發(fā)布時(shí)間與話題事件的發(fā)生時(shí)間差來表示話題和后續(xù)報(bào)道之間的相關(guān)性.算法改進(jìn)后，緩解了相似話題難以區(qū)分的問題.為完成該任務(wù)，必須將報(bào)道和話題中的時(shí)間信息規(guī)范化，精確到天，時(shí)間信息的格式為：2010-11-23，計(jì)算公式為

sim(ti,tj)=-|ti-tj|，

(6)

其中，ti為新聞報(bào)道Si發(fā)布的時(shí)間，tj為話題事件T發(fā)生的時(shí)間.

1.2.4基于層疊模型的話題與報(bào)道相似度計(jì)算 將基于文本內(nèi)容、時(shí)間、地點(diǎn)計(jì)算出的相似度加以融合，通過線性組合的方式得到最終的相似度，計(jì)算公式為

sim(Si,T)=cos(Si,T)+αsim(mi,mj)-βsim(ti,tj)，

(7)

其中，α與β為設(shè)定的參數(shù).本實(shí)驗(yàn)中，α=0.4，β=0.000 1.

1.3 話題檢測算法

以Single-Pass聚類策略為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)話題檢測算法，該算法按新聞報(bào)道輸入的先后順序依次處理信息流中的報(bào)道，直到所有的報(bào)道處理完畢，具體過程如下：

1)對新聞報(bào)道進(jìn)行預(yù)處理，然后利用1.1.1節(jié)和1.1.2節(jié)中的特征權(quán)重計(jì)算方法計(jì)算報(bào)道和話題中各個(gè)詞的權(quán)重值，分別建立報(bào)道模型和話題模型.

2)計(jì)算新聞報(bào)道與話題的相似度，與預(yù)設(shè)的閾值進(jìn)行比較，報(bào)道與話題的相似度高于閾值，則判定該報(bào)道與話題相關(guān)，否則判定該報(bào)道與話題不相關(guān).

3)重復(fù)上述過程直到信息流中的所有報(bào)道都處理完畢.

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

2.1 評價(jià)指標(biāo)

實(shí)驗(yàn)采用的性能指標(biāo)為正確率(P)、召回率(R)和F1測試值，計(jì)算公式如下：

2.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析

采用從互聯(lián)網(wǎng)收集到的新聞報(bào)道作為評測語料，該語料包含725篇中文報(bào)道，定義了包括韓朝開戰(zhàn)、韓國前總統(tǒng)金大中去世、法國總統(tǒng)薩科齊訪華、云南盈江地震、索馬里海盜、韓國羅老號火箭墜毀等10個(gè)話題.隨機(jī)選取4篇與韓朝開戰(zhàn)相關(guān)的新聞報(bào)道作為訓(xùn)練語料，構(gòu)建話題模型，剩余721篇新聞報(bào)道作為測試語料，其中選取韓朝開戰(zhàn)事件作為本次實(shí)驗(yàn)的相關(guān)話題，其余話題作為與該話題不相關(guān)的反例話題，共計(jì)220篇報(bào)道.

設(shè)計(jì)了如下3個(gè)實(shí)驗(yàn)：

實(shí)驗(yàn)一 采用基于傳統(tǒng)TF-IDF權(quán)重計(jì)算的baseline模型完成話題檢測任務(wù)；

實(shí)驗(yàn)二 采用基于歸一化TF-IDF權(quán)重計(jì)算的baseline模型完成話題檢測任務(wù)；

實(shí)驗(yàn)三 采用基于層疊模型完成話題檢測任務(wù).

實(shí)驗(yàn)對比結(jié)果見表1.

表1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果Tab.1 Experimental results

由上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以得出以下結(jié)論：

1)通過設(shè)定不同的相似度閾值發(fā)現(xiàn)，隨著該值的增大，正確率提高，召回率下降.

2)通過比較實(shí)驗(yàn)一和實(shí)驗(yàn)二的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，實(shí)驗(yàn)二中構(gòu)建的系統(tǒng)模型的召回率在同等實(shí)驗(yàn)條件下均高于實(shí)驗(yàn)一，同時(shí)F1測試值與實(shí)驗(yàn)一相比，也有所改進(jìn)，這說明基于歸一化TF-IDF權(quán)重計(jì)算的baseline系統(tǒng)模型的檢測性能優(yōu)于基于傳統(tǒng)TF-IDF權(quán)重計(jì)算的baseline模型.

3)通過比較實(shí)驗(yàn)二和實(shí)驗(yàn)三的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，基于歸一化TF-IDF權(quán)重計(jì)算的baseline模型的話題檢測方法的性能指標(biāo)，在同等條件下低于結(jié)合新聞特征的檢測結(jié)果，這說明將時(shí)間和地點(diǎn)信息應(yīng)用到話題檢測中是一種行之有效的方法.

對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析可知，未能正確檢測識別新聞報(bào)道的原因主要有以下3種：

1)實(shí)驗(yàn)設(shè)定的反例中，存在與目標(biāo)話題類似的話題語料，如“韓國前總統(tǒng)金大中去世”和“韓國羅老號火箭墜毀”兩個(gè)事件中，均涉及到韓國的一些地名(如“首爾”、“青瓦臺”等)，它們在兩個(gè)不同的話題中均出現(xiàn)，造成結(jié)果誤判.

2)實(shí)驗(yàn)中存在部分與目標(biāo)話題相關(guān)的新聞報(bào)道，語料篇幅偏短，涉及到的特征不夠明顯，因此在相似度計(jì)算中，計(jì)算結(jié)果偏低，隨著相似度閾值的提高，對這部分相關(guān)語料就會誤判.

3)實(shí)驗(yàn)語料中涉及一些關(guān)鍵人名，如“韓朝開戰(zhàn)”事件中出現(xiàn)的官員名稱“崔泰福”、“金星煥”等，對于區(qū)分相似話題可以起到作用，作者未對關(guān)鍵人名進(jìn)行考慮.

3 結(jié)論

提出了基于層疊模型的話題檢測方法.該方法通過分析新聞報(bào)道語料的特點(diǎn)，充分考慮了報(bào)道中地點(diǎn)、時(shí)間等信息，并結(jié)合基于baseline模型的相似度計(jì)算結(jié)果，將三類相似度的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行線性組合，以此結(jié)果為依據(jù)，進(jìn)行報(bào)道和話題的相似度檢測，從而完成話題檢測任務(wù).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于層疊模型的話題檢測方法能夠提高檢測性能指標(biāo).

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