基于行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)的債券新聞自動(dòng)多分類

陳欽明+賴澤華+呂威

【摘要】 本文首先介紹了文本分類的研究背景包括傳統(tǒng)的人工分類以及基于文本數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù)的文本分類，接著根據(jù)實(shí)際需求通過跟蹤多家債券主體相關(guān)的新聞，基于行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)，完成債券新聞的自動(dòng)多分類。新聞多分類處理流程包括數(shù)據(jù)集獲取、數(shù)據(jù)集的預(yù)處理、分類算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)、評(píng)估及穩(wěn)定性檢測(cè)等方面。

【關(guān)鍵字】 行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn) 多分類 數(shù)據(jù)預(yù)處理 人工標(biāo)記 SVM 交叉驗(yàn)證 算法穩(wěn)定性

一、研究背景

自上個(gè)世紀(jì)80年代以來(lái)，信息化的浪潮開始席卷全球，特別是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷普及與完善，信息技術(shù)迅速地滲透到社會(huì)的各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域。近幾年，隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅猛發(fā)展以及電腦的普遍使用，電子化文檔的規(guī)模得到了急劇的增長(zhǎng)，這些文檔都包含了大量的非結(jié)構(gòu)化信息，為了充分利用這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，我們便需要使用相關(guān)的文本數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)其進(jìn)行處理和利用，當(dāng)數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象完全由文本這種數(shù)據(jù)類型組成時(shí)，這個(gè)過程便是文本數(shù)據(jù)挖掘[1]。事實(shí)上，最近研究表明公司信息有80%包含在文檔中[2]。文本數(shù)據(jù)挖掘正逐漸成為一個(gè)熱門領(lǐng)域，吸引各大高校以及專家學(xué)者不斷深入研究。

傳統(tǒng)的文本分類是依靠大量的人工完成的。在不同的行業(yè)領(lǐng)域，主要依靠專業(yè)的人員針對(duì)特定的領(lǐng)域進(jìn)行人工標(biāo)注與分類。如政府機(jī)關(guān)人員針對(duì)公文的分類、早期圖書館對(duì)圖書的分類歸檔，專利部門對(duì)專利的分類。著名的國(guó)際網(wǎng)站Yahoo曾雇傭一百多名來(lái)自各個(gè)領(lǐng)域的專家，他們即使?jié)M負(fù)荷地工作，也沒能對(duì)每天不斷涌現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)上新網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行標(biāo)注與分類[3]。

本文根據(jù)它說(shuō)債券資訊模塊開發(fā)的實(shí)際需求，通過跟蹤4528家債券主體的相關(guān)新聞，基于文本分類的相關(guān)算法如樸素貝葉斯、K最近鄰算法[4]、支持向量機(jī)[5]等，最終完成它說(shuō)債券資訊模塊的新聞自動(dòng)分類的功能。

數(shù)據(jù)源介紹

本文的新聞文本數(shù)據(jù)來(lái)源于第三方數(shù)據(jù)庫(kù)萬(wàn)德數(shù)據(jù)庫(kù)的相關(guān)表如公司表、行業(yè)負(fù)面表、行業(yè)正面表等，數(shù)據(jù)采集的規(guī)模，采集的時(shí)間等具體見如下表1：

二、數(shù)據(jù)預(yù)處理

本文對(duì)文本數(shù)據(jù)做了如下的數(shù)據(jù)預(yù)處理：將每一條數(shù)據(jù)庫(kù)記錄轉(zhuǎn)化為txt文檔；將文本的編碼從非UTF-8編碼轉(zhuǎn)化為UTF-8編碼；過濾掉小于1kb的文檔、英文文檔及無(wú)意義文檔；去掉html標(biāo)記、換行符、多余空格。

三、人工標(biāo)記

接著，對(duì)經(jīng)數(shù)據(jù)預(yù)處理后的新聞文本數(shù)據(jù)，按照行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)表根據(jù)文檔內(nèi)容對(duì)樣本數(shù)據(jù)按分類主題進(jìn)行人工分類。最終的分類結(jié)果如下表2：（Result——19/19/4988）

四、基于多種分類算法新聞模塊實(shí)現(xiàn)

文本分類算法是構(gòu)成一個(gè)成熟的文本分類系統(tǒng)不可或缺的一個(gè)非常重要的部分，基于高效地文本分類算法可以提高文本分類的時(shí)效性及準(zhǔn)確度。目前比較常用的文本分類算法包括K-最近鄰算法、樸素貝葉斯、支持向量機(jī)等等。下面簡(jiǎn)單介紹一下樸素貝葉斯、k最近鄰算法及支持向量機(jī)。

（1）樸素貝葉斯分類算法。它基于一個(gè)前提假設(shè)：即在給定的文本類集合中，文本間的屬性是獨(dú)立的，互不影響。對(duì)文本分類，就是求該文本在文本類集合中各個(gè)類別的概率，概率值最大的那個(gè)類別就作為該文本的類別。

（2）K-最近鄰計(jì)算的是待分類的文本與所有訓(xùn)練文本之間的距離，然后將距離按照從小到大進(jìn)行排序，返回前K個(gè)距離最小的樣本，統(tǒng)計(jì)這K個(gè)樣本所屬的類別數(shù)目，最后將類別數(shù)目最大的類別作為待分類文本的類別。

（3）支持向量機(jī)，即SVM，它由V.Vapnik提出。可以應(yīng)用于非線性分類及模式識(shí)別，在解決非線性、小樣本及高維模式識(shí)別等問題中具有很大的優(yōu)勢(shì)。它的主要思想是在樣本空間中尋找一個(gè)最優(yōu)超平面，從而最大化的將兩大類劃分開來(lái)。

本文使用經(jīng)數(shù)據(jù)預(yù)處理后剩下的4988條新聞作為最終的樣本集，并對(duì)樣本集進(jìn)行中文分詞處理，構(gòu)造樣本集文本對(duì)象，構(gòu)建樣本集TF_IDF詞向量空間，然后使用相關(guān)分類算法進(jìn)行預(yù)測(cè)分類結(jié)果。具體的算法流程圖如下圖1：

五、文本分類評(píng)價(jià)性能指標(biāo)

在完成文本分類的訓(xùn)練與測(cè)試之后，往往需要對(duì)分類算法進(jìn)行分類性能評(píng)估，以確定一個(gè)算法的優(yōu)劣及進(jìn)行算法之間的性能比較。目前常用的文本分類性能評(píng)價(jià)指標(biāo)包括召回率、錯(cuò)分率、準(zhǔn)確率、F1-score等。

1、召回率（Recall Rate，也叫查全率）：是檢索出的相關(guān)文本數(shù)和文本庫(kù)中所有相關(guān)文本數(shù)的比率，衡量的是分類系統(tǒng)的查全率。

召回率（Precision）= 系統(tǒng)檢測(cè)到的相關(guān)文本 / 系統(tǒng)所有相關(guān)的文本總數(shù)

2、錯(cuò)分率為另外一個(gè)角度對(duì)召回率的刻畫，滿足錯(cuò)分率+召回率=1

3、精度（Precision，也稱為準(zhǔn)確率）：是檢索出的相關(guān)文本數(shù)與檢索出的文本總數(shù)的比率，衡量的是分類系統(tǒng)的查準(zhǔn)率。

精度（Precision）= 系統(tǒng)檢索到的相關(guān)文本 / 系統(tǒng)所有檢索到的文本總數(shù)

4、F1-score綜合考慮了精度以及召回率，是兩者的協(xié)調(diào)評(píng)價(jià)指標(biāo)。

本文按照20%測(cè)試集、80%訓(xùn)練集，10%測(cè)試集、90%訓(xùn)練集，20%測(cè)試集、100%訓(xùn)練集三種不同的數(shù)據(jù)集隨機(jī)切分方式對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行了交叉驗(yàn)證（cross_validation），最終的分類結(jié)果如下表2：

六、債券新聞多分類穩(wěn)定性檢測(cè)

評(píng)價(jià)一個(gè)分類系統(tǒng)的好壞不僅僅考慮系統(tǒng)分類的準(zhǔn)確度等指標(biāo)還要考慮分類系統(tǒng)的穩(wěn)定性。因此本文對(duì)分類算法做了算法穩(wěn)定的檢測(cè)工作。數(shù)據(jù)檢測(cè)來(lái)源為companynews表，取樣時(shí)間為2016年09月03日到2016年09月10日，持續(xù)一個(gè)星期，取樣的標(biāo)準(zhǔn)為每次獲取數(shù)據(jù)最新更新時(shí)間的前一天的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量較大時(shí)隨機(jī)取樣10%作為測(cè)試樣本，并對(duì)其進(jìn)行人工分類形成最終測(cè)試樣本集。

最終針對(duì)各種分類算法的穩(wěn)定性檢測(cè)結(jié)果如下表3所示，由下表可知綜合比較貝葉斯，knn，svm三種算法，svm在文本多分類的穩(wěn)定性上較好。

參 考 文 獻(xiàn)

[1]王偉強(qiáng)， 高 文. Internet 上的文本數(shù)據(jù)挖掘[J ] . 計(jì)算機(jī)科學(xué)， 2000 ， 27 （4） ： 32 - 37.

[2] AH - HWEE TAN. Text Mining ： The state of the art and the challenges[ Z] . PAKDD99 Workshop on Knowledge discovery from Advanced Databases （ KDAD99） ， Beijing ， 1999.

[3] J.M Gomez.Text Representation for automatic Categorization.In Proceeding of Eleventh Conference Of the European Chapter Of the Association for Computational Linguistic，2003

[4]亞南.KNN文本分類中基于遺傳算法的特征提取技術(shù)研究[D].中國(guó)石油大學(xué)，2011.

[5]毛雪岷，丁友明.基于語(yǔ)義引導(dǎo)與支持向量機(jī)的中文文本分類[J].情報(bào)雜志，2007，26（1 1）：56-58