基于TF-IDF與LSA模型的社會救援組織主題分析

李瑩　楊士　唐靜　蔡繼永

關(guān)鍵詞：社會力量；災(zāi)后救援；自合作；文本聚類；主題模型

中圖分類號：TP321 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2023）08-0019-03

0 引言

自然災(zāi)害事件的發(fā)生往往會對社會造成巨大的損失[1]。如何在自然災(zāi)害發(fā)生時，快速、有序、高效地組織救援是當(dāng)今社會迫切需要解決的問題。

民間力量參與社會救助事業(yè)在我國古代就有記載[2]，社會救援力量在災(zāi)后救援中承擔(dān)著重要的角色。在2008年2月，中國南方大部分地區(qū)遭遇了五十年不遇的冰凍災(zāi)害[3]，為了讓救援活動順利開展，四面八方的社會組織成員積極地參與到此次抗凍救災(zāi)活動中。除此之外，社會組織在汶川地震、蘆山地震等災(zāi)后救援中也起到了重要的作用，這說明我國社會組織正在不斷發(fā)展和進(jìn)步。但是，社會組織在參與災(zāi)后救援過程中，也存在著職責(zé)不清、缺乏統(tǒng)一指揮調(diào)度、相互之間無協(xié)作等問題，因此明確救災(zāi)類社會組織的構(gòu)成，對其進(jìn)行統(tǒng)一的管理是目前亟待解決的問題。

本文根據(jù)關(guān)鍵詞“志愿”“應(yīng)急救援”“慈善”來收集社會組織信息以及其業(yè)務(wù)范圍，并結(jié)合TF-IDF與LSA主題模型對各類社會組織細(xì)化標(biāo)簽，通過主題聚類分析明確各社會組織在救援行動中的職責(zé)和任務(wù)，以此來明確社會組織間災(zāi)后救援時的職責(zé)定位。文本主題聚類是將相似度較高的同種類型的文本聚合在一起，因為它不需要先驗知識，因此，是一種無監(jiān)督的機器學(xué)習(xí)方法。近年來，國內(nèi)外學(xué)者在文本聚類方面做了很多的研究。評價一個文本聚類的標(biāo)準(zhǔn)包括三個方面：聚類的質(zhì)量是否滿足應(yīng)用需求、聚類的效率是否高以及聚類的可視化是否清晰明了。本文采用TF-IDF與LSA主題聚類模型，對社會組織進(jìn)行細(xì)化標(biāo)簽，并根據(jù)困惑度選擇最佳主題數(shù)量，確定各類社會組織的救災(zāi)類型。

1 災(zāi)后救援中社會組織間自合作現(xiàn)狀分析

自2008年以來，我國的社會力量逐漸壯大，并積極投身于災(zāi)后救援工作。社會組織在參與救援時，具備很多社會優(yōu)勢，如能夠及時了解各種受災(zāi)群體的需求，并為其提供更專業(yè)化的救助等[4]。社會組織在參與救援的過程中也存在著一系列問題，如信息獲取渠道不暢通、信息內(nèi)容不對稱等。針對這些問題，國內(nèi)外學(xué)者也提出了一系列的解決方案，如張雷等人[5]在全方位分析災(zāi)后的需求后，采用基于優(yōu)化模型的分組算法，對地震災(zāi)害應(yīng)急救援隊伍的分組問題進(jìn)行求解，王薇等人[6]為了解決社會支援組織在突發(fā)事件中能力不足等問題，設(shè)置了5個一級指標(biāo)和18個二級指標(biāo)構(gòu)建能力評價體系，以此加強社會救援組織能力的建設(shè)。

目前，參與災(zāi)后救援的社會組織力量逐漸壯大，他們在參與災(zāi)后救援的工作時，并不是單打獨斗，而是共同協(xié)作的方式。

總體來說，不同救援類型的社會組織在災(zāi)后救援中擔(dān)當(dāng)著不同的角色，不僅包括資源收集者、行動倡導(dǎo)者、信息整合者，還包括專業(yè)服務(wù)者、組織連接者等，其供給鏈條如圖1所示。

當(dāng)自然災(zāi)害發(fā)生時，組織協(xié)調(diào)者負(fù)責(zé)對整個救援活動的流程進(jìn)行調(diào)度與策劃[7]，并將信息收集組織收集上來的信息進(jìn)行整合，整合的信息通過網(wǎng)絡(luò)等方式傳遞出去。當(dāng)災(zāi)區(qū)外的社會組織成員接收到救災(zāi)信息后，開始向各方籌集物資，并派送專業(yè)的救援人員前往災(zāi)區(qū)展開救援。可以看出，災(zāi)區(qū)中的各類組織在其中發(fā)揮著不同的作用，單一類型組織難以應(yīng)對復(fù)雜多變的災(zāi)區(qū)情況，因此，需要組織間進(jìn)行橫向合作和資源共享，以此提高救援效率。

2 基于TF-IDF與LSA模型的社會組織聚類分析

2.1 TF-IDF模型

在此公式中，f表示單詞j在文檔i 中出現(xiàn)的頻率，N 表示總文檔數(shù)，n表示文檔中出現(xiàn)單詞j 的文檔數(shù)量。該公式所計算的是某一文本的高詞語頻率，以及該詞語在文本集合中的低文本頻率，以此計算出高權(quán)重的TF-IDF，得出文本中的重要詞語。

2.2 LSA 模型

LSA（Latent Semantic Analysis） 是自然語言中基于潛在語義分析的文本主題獲取模型[9]，LSA通過奇異值分解方法得到語句中的主題。該模型首先需要將文本轉(zhuǎn)化為單詞矩陣，然后設(shè)定特定數(shù)量的主題，對單詞文本矩陣進(jìn)行奇異值分解，以此來得到主題向量空間，其公式如式（3） 所示：

在該公式中，m 表示單詞的維度，n 表示樣本的個數(shù)，k 表示主題數(shù)量，其中，m、n、k 滿足不等式，如式（4） ：

LSA主題模型是將由文字轉(zhuǎn)化成的高維數(shù)據(jù)映射為具有較低維度的矩陣，減少了問題的大小，并給出了文字和文字的上下語義關(guān)系。

2.3 TF-IDF 與LSA 模型的主題分析

在該主題分析模型中，首先使用TF-IDF模型對文本進(jìn)行重要詞頻統(tǒng)計，得出TF-IDF矩陣，然后利用LSA模型分析，首先分析文本集合，根據(jù)文本信息建立Term-Document矩陣；建立后，對該集合進(jìn)行奇異值SVD分解，并對分解后的矩陣進(jìn)行降維，保留前n個主題詞；降維后，根據(jù)特定的主題數(shù)量，對文本中的主體進(jìn)行提??；最后，將社會組織救災(zāi)類服務(wù)主題提取出來。

2.4 數(shù)據(jù)采集

本文通過查詢中國社會組織公共服務(wù)平臺，以“志愿”“應(yīng)急救援”“慈善”三個詞為關(guān)鍵詞，搜索相關(guān)類型的社會組織信息，通過查找，獲取12 042個社會組織的業(yè)務(wù)范圍介紹（見表1） 。

在救災(zāi)工作范疇內(nèi)，各個社會組織都有自己的職能。例如，一個公益類型的社會組織，其工作范疇主要包括：從事志愿者注冊管理、培訓(xùn)等工作，為志愿者發(fā)展創(chuàng)造機遇；承擔(dān)政府和相關(guān)單位所委派的各種社工服務(wù)；組織社會工作者的專題研討、推廣及學(xué)術(shù)交流；推進(jìn)精神文明建設(shè)、社區(qū)建設(shè)、扶貧開發(fā)工作；協(xié)助老年人、助殘、關(guān)愛未成年兒童、救災(zāi)和大型社會性事件等；向有特別困難和需求的人士提供服務(wù)等。

2.5 數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)采集結(jié)束時，為了防止因重復(fù)信息造成研究結(jié)論不正確，須進(jìn)行去重處理，確保各個文本的獨立性。為獲得大量有價信息，節(jié)約空間和提升統(tǒng)計質(zhì)量，對大量中文文本信息進(jìn)行去除停用詞的操作，本文將使用jieba分詞對大量中文文本信息進(jìn)行處理，部分詞頻的統(tǒng)計成果見表2所示。

2.6 主題挖掘

利用TF-IDF與LSA主題模型對社會組織業(yè)務(wù)范圍進(jìn)行主題挖掘。首先對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)鍵詞提取和向量轉(zhuǎn)換，主題數(shù)目以圖1中社會組織供給鏈為基礎(chǔ)，設(shè)置主題數(shù)范圍為[1，6]。

本文實驗的參數(shù)設(shè)置為a=1/K， β=0.01，高斯采樣的迭代次數(shù)設(shè)置為1 500次，LSA主題數(shù)根據(jù)模型困惑度計算結(jié)果見圖2所示。

從圖2中可以看出，當(dāng)主題數(shù)增加時，模型困惑度也逐漸減小，并逐漸趨向穩(wěn)定狀態(tài)。因此，本實驗的主題數(shù)設(shè)置為6。

3 實驗結(jié)果分析

根據(jù)LSA主題模型聚類結(jié)果，總結(jié)出七個社會組織服務(wù)類型，見表3。

從分析結(jié)果可以看出，我國的救援類社會組織呈現(xiàn)多元化發(fā)展，如專業(yè)救援組織，其主要從事的是有關(guān)于自然災(zāi)害的救援工作，其占比數(shù)達(dá)到15.2%；以救助區(qū)兒童為主要救援工作的社會組織占比數(shù)為8.4%；公益類型的社會組織，占比數(shù)達(dá)到21.1%。從表3中的七個主題來看，我國的社會救援組織是災(zāi)后救援的重要力量，不同救援的社會組織發(fā)揮著不同的作用。

4 結(jié)論

本文采用TF-IDF和LSA算法對國內(nèi)災(zāi)害救助中的各類社會力量組織進(jìn)行了聚類分析，以此加強其自我協(xié)作能力。因為社會組織在救災(zāi)工作的特殊性，其在救災(zāi)工作中所扮演的角色不盡相同，而其各自的特點也有所區(qū)別。因此，有效橫向協(xié)作與垂直協(xié)作可以大大提高救援效率。并且高效的協(xié)作方式對拯救受災(zāi)群眾的生命和財產(chǎn)具有重要意義。研究表明，在災(zāi)害發(fā)生后，隨著社會組織的規(guī)模越來越大，其提供的服務(wù)類型也越來越多，這些社會組織之間的協(xié)作是提高救援效率的有效途徑。因此，明確社會救援組織類型，提前做好災(zāi)前部署是極其重要的。