結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)提升規(guī)則維護(hù)效率

鄧杰

【摘 要】在大數(shù)據(jù)的領(lǐng)域中，對(duì)大量數(shù)據(jù)的文本分析是基石，后面的所有數(shù)據(jù)的解析都是依賴與此，規(guī)則維護(hù)的效率以及準(zhǔn)確率至關(guān)重要。本文主要是對(duì)比了目前常用的幾種語義分析的方法，提出了相對(duì)來說效率更高，準(zhǔn)確率也能得到保障的方法。

【關(guān)鍵詞】文本分析；手工編寫規(guī)則；機(jī)器學(xué)習(xí)

1 背景內(nèi)容

規(guī)則維護(hù)的辦法，目前主要思路如下：先整理大量的樣本數(shù)據(jù)，先手工打上各種分類標(biāo)簽或者關(guān)鍵字，然后以這些手工梳理好后的樣本數(shù)據(jù)或者關(guān)鍵字為基準(zhǔn)去手工編寫規(guī)則。

但是后期隨著關(guān)鍵字的變化或者樣本數(shù)據(jù)的豐富，會(huì)發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有規(guī)則的準(zhǔn)確性、覆蓋率越來越低，甚至出現(xiàn)大量的樣本數(shù)據(jù)都匹配不到現(xiàn)在的分類中。定期對(duì)現(xiàn)有規(guī)則的維護(hù)是一項(xiàng)很重要并且很必須的工作。

隨著規(guī)則的積累和樣本量的增加，手工維護(hù)規(guī)則的工作量會(huì)越來越來，為了保證語義分析的效果，規(guī)則開發(fā)維護(hù)的人員會(huì)越來越多，會(huì)使得成本增加；另一方面因?yàn)橐?guī)則的積累，導(dǎo)致規(guī)則混亂，在累加規(guī)則中，甚至?xí)霈F(xiàn)在手工維護(hù)規(guī)則后，規(guī)則的準(zhǔn)確性和覆蓋性越來越低。

2 文本分析常用方法

2.1 手工編寫規(guī)則

1）提供大量的樣本數(shù)據(jù)；

2）通過人工手動(dòng)去打上相應(yīng)的標(biāo)簽、關(guān)鍵字；

3）數(shù)據(jù)分析師根據(jù)關(guān)鍵詞，輸出分類對(duì)應(yīng)的規(guī)則；

4）再用另外一部分樣本去驗(yàn)證手工編寫規(guī)則的準(zhǔn)確率、覆蓋率；

5）對(duì)于有明顯某些分類的準(zhǔn)確率覆蓋率較低的分類，需要專項(xiàng)再重新去分析優(yōu)化。

優(yōu)點(diǎn)：

相應(yīng)分類樣本充足的情況下，準(zhǔn)確率覆蓋率都可以達(dá)到較高的值。

缺點(diǎn)：

需要大量的業(yè)務(wù)人員，能夠?qū)颖緮?shù)據(jù)歸納分類；

需要大量的分析師，并且對(duì)分析師要求還較高，需要了解業(yè)務(wù)，能夠通過大量數(shù)據(jù)識(shí)別關(guān)鍵字進(jìn)行分析；

編寫規(guī)則的周期較長(zhǎng)；

規(guī)則需要定期維護(hù)，否則準(zhǔn)確率覆蓋率會(huì)逐漸降低；

由于樣本局限性，在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，會(huì)有大量的數(shù)據(jù)匹配不到分類；

2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)通過訓(xùn)練生成數(shù)據(jù)模型

1）提供樣本數(shù)據(jù)（對(duì)比手工編寫規(guī)則的量要?。?；

2）用樣本數(shù)據(jù)做訓(xùn)練，生成數(shù)據(jù)模型；

3）用訓(xùn)練后的數(shù)據(jù)模型驗(yàn)證新的樣本數(shù)據(jù)；

4）對(duì)于準(zhǔn)確性較差的分類，需要再次調(diào)整優(yōu)化數(shù)據(jù)模型，提高準(zhǔn)確率。

優(yōu)點(diǎn)：

規(guī)則周期短；

需要的人力少；

需要樣本量相對(duì)來說少；

缺點(diǎn)：

整體的準(zhǔn)確率達(dá)不到手工編寫規(guī)則的值；

3 機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合人工編寫規(guī)則

3.1 方法論的產(chǎn)生

純手工維護(hù)規(guī)則，可以使得某些分類的準(zhǔn)確率達(dá)到很高，但是輸出規(guī)則需要很長(zhǎng)的周期，并且也很多人力支撐，輸出的規(guī)則很有局限性，不在樣本范圍內(nèi)的規(guī)則或者關(guān)鍵字，無法識(shí)別，后期需要很高的維

成本；

機(jī)器學(xué)習(xí)通過訓(xùn)練，能夠很快速的生成數(shù)據(jù)模型，對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。但是準(zhǔn)確率無法達(dá)到手工收工維護(hù)規(guī)則的程度。

手工維護(hù)規(guī)則精度夠，但是周期長(zhǎng)、可擴(kuò)展性不強(qiáng)；機(jī)器學(xué)習(xí)可擴(kuò)展性好，周期短，但是精度不夠。

那何不集合這兩種方法的優(yōu)點(diǎn)，提升規(guī)則維護(hù)效率，縮短規(guī)則生成周期，并且后期維護(hù)成本也不用那么高。

3.2 方法步驟

1）提供樣本數(shù)據(jù)（對(duì)比手工編寫規(guī)則的量要?。?；

2）通過樣本數(shù)據(jù)做訓(xùn)練，生成數(shù)據(jù)模型；

3）用訓(xùn)練后的數(shù)據(jù)模型驗(yàn)證新的樣本數(shù)據(jù)；

4）對(duì)于準(zhǔn)確率較差的分類，需要再次調(diào)整優(yōu)化提高準(zhǔn)確性5）模型訓(xùn)練后準(zhǔn)確性還是較差的分類，手工編寫規(guī)則，提供準(zhǔn)確性；

6）機(jī)器學(xué)習(xí)可以輸出相應(yīng)的關(guān)鍵字，提高了編寫規(guī)則的效率；

7）對(duì)于后期新增的業(yè)務(wù)場(chǎng)景和數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)可以及時(shí)識(shí)別，降低了無法識(shí)別分類的概率。

3.3 方法論總結(jié)

機(jī)器學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)的手工編寫規(guī)則相結(jié)合的方法，既提高了規(guī)則輸出的效率，又保障了一定的準(zhǔn)確性；既減少了維護(hù)工作的人力訴求，也保障了維護(hù)工作的準(zhǔn)確率的穩(wěn)定性。兩者相互取長(zhǎng)補(bǔ)短，互相融合使用，可以有效得提升規(guī)則維護(hù)得效率。