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    地點信息在話題檢測中的應(yīng)用

    2012-06-01 02:55:00謝林燕戚銀城
    電子科技 2012年1期
    關(guān)鍵詞:語料新聞報道聚類

    謝林燕,戚銀城,孫 卓

    (華北電力大學(xué)電子與通信工程系,河北保定 071003)

    隨著信息傳播手段的進步,尤其是互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn),已對信息爆炸的情況,如何快捷準確地獲取有效信息是人們關(guān)注的主要問題。由于網(wǎng)絡(luò)信息數(shù)量過大,與一個話題相關(guān)的信息往往孤立分散在不同地方,并出現(xiàn)在不同的時間,僅通過這些孤立的信息,人們對某些事件難以做到全面把握。因此人們迫切希望擁有一種工具,能夠自動把相關(guān)話題的信息匯總供人查閱。話題檢測與跟蹤(Topic Detection and Tracking,TDT[1])技術(shù)在這種情況下應(yīng)運而生。話題檢測與跟蹤是一項旨在依據(jù)事件對語言文本信息流進行組織、利用的研究,也是為應(yīng)對信息過載問題而提出的一項應(yīng)用研究。話題檢測是TDT測評中的一項測評任務(wù),即將新聞數(shù)據(jù)流中的報道歸入不同的話題,并在必要時建立新話題的技術(shù)。話題檢測可分為兩個階段:檢測新話題的出現(xiàn)和將后續(xù)報道加入相關(guān)的話題。圖1為話題檢測的基本思想。

    圖1 話題檢測基本思想

    目前,已有多位學(xué)者針對話題檢測技術(shù)展開研究,并取得了一定的進展。文獻[2]提出了一種帶有時間窗口的單遍聚類方法,話題和報道之間的相似度計算主要采用向量夾角余弦值,但根據(jù)時間因素利用一個時間窗口作調(diào)整。UMass[3]大學(xué)系統(tǒng)的核心算法仍是單遍聚類算法,在質(zhì)心比較策略中,設(shè)置了兩個閾值θmatch和θcertain,當前報道與某話題類的質(zhì)心相似度高于θmatch時,就斷定該報道應(yīng)當歸入此類,只有當它們之間相似度值高于θcertain時,才用當前報道調(diào)整該話題類的質(zhì)心,即該話題類的向量表示。文獻[4]提出了基于多層聚類的有向無環(huán)圖生成算法,通過將單層文本聚類變?yōu)槎鄬泳垲悾涗浉鲗哟伍g結(jié)點的合并過程,得到話題層次結(jié)構(gòu)。文獻[5]提出基于單遍聚類算法和改進的KNN算法相結(jié)合的方法進行話題檢測。這些方法的共同點是均采用聚類的方法來實現(xiàn)話題檢測,以語法信息為基礎(chǔ)計算話題和報道的相似度,通過改進聚類方法來提高檢測精度。然而在話題檢測研究中存在一個難題,就是難以區(qū)分相似話題[6],比如兩次不同的地震災(zāi)害或者恐怖事件,因為關(guān)于這些事件的報道中所用的詞匯大部分是相同的,所以單一地依靠文本內(nèi)容的相似度計算,難以將這些報道正確地進行分類。

    文中將地點信息運用到話題檢測中,將報道與話題語料用向量空間模型表示。改進基于Baseline模型中的文本內(nèi)容相似度計算方法,將新聞報道中涉及的地點因素應(yīng)用到相似度計算中,并與文本內(nèi)容相似度相結(jié)合,兩者的加權(quán)和作為最終的新聞報道與話題的相似度,由此來克服相似話題的難以區(qū)分問題。實驗證明,該方法提高了檢測精度。

    1 建立報道與話題模型

    1.1 預(yù)處理與報道模型

    對收集到的報道語料進行分詞,分詞結(jié)果中含有大量的冠詞、介詞、連詞等出現(xiàn)頻率較高的詞匯,其對文本表達的意思基本沒有任何貢獻,更多的作用在于語法上,即稱為停用詞。為去除噪聲,降低后續(xù)處理流程的復(fù)雜度,減輕整個算法的計算開銷,提高檢測精度,首先要去除停用詞。

    采用VSM模型表示報道和話題?;舅枷胧?它把文本表示成為一個空間向量,向量的每一維代表該文本的一個特征(Term),假設(shè)F為經(jīng)過預(yù)處理的報道,term1,term2,…,termm是報道S中的m個不同的詞,那么S可以表示為:S=(term1,ω1;term2,ω2;…;termm,ωm),ωi是 termi在報道S中的權(quán)值,文中采用TF - IDF[7]公式來計算特征項權(quán)值

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

    1.2 話題模型

    話題是用質(zhì)心來表示,質(zhì)心是用向量空間模型表示。為了將話題表示成質(zhì)心,需經(jīng)過抽取特征項和計算特征項權(quán)值兩步。實驗過程中,從收集到的相關(guān)語料中隨機抽取4篇作為訓(xùn)練語料形成相應(yīng)話題。首先對訓(xùn)練語料進行預(yù)處理,然后分別計算每篇訓(xùn)練語料的特征項權(quán)重。最后進行話題特征項的權(quán)重計算。文中通過式(2)計算話題特征項權(quán)重。

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

    2 報道與話題相似度計算

    2.1 基于Baseline模型的報道與話題相似度計算

    在基于Baseline模型的報道與話題的相似度計算中,選用向量夾角余弦函數(shù)作為相似度計算方法。假設(shè)報道S與話題T的向量空間模型分別為S=(ws1,ws2,…,wsn)和T=(wt1,wt2,…,wtn),那么報道S與話題T基于夾角余弦函數(shù)的相似度如式(3)所示。

    2.2 地點信息報道與話題相似度計算

    特定話題中涉及到的地點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。由于相似話題通常采用相同的詞語進行描述,如兩次不同的交通事故或恐怖事件,僅采用基于Baseline模型的相似度計算方法很難將相似話題正確區(qū)分。文中提出結(jié)合地點信息的話題檢測方法,通過構(gòu)造地點相似度計算函數(shù),獲得地點相似度,并將其計算結(jié)果應(yīng)用于話題檢測中。實驗結(jié)果證明,提出的結(jié)合地點相似度的話題檢測方法能很好地改進系統(tǒng)性能指標。

    提取報道的地點信息形成地點向量,并與相應(yīng)話題的地點向量進行相似度計算,計算公式如式(4)所示。

    將基于Baseline模型的相似度和地點相似度分別計算,通過兩類相似度計算結(jié)果線性組合的方式得到最終的相似度

    其中,α為設(shè)定的參數(shù),實驗中α=0.4。

    3 話題檢測算法

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

    (1)對新聞報道進行預(yù)處理,然后利用上述的特征權(quán)重計算方法計算報道和話題中各個特征詞的權(quán)值,分別建立報道模型和話題模型。

    (2)計算新聞報道與話題的相似度,與預(yù)設(shè)的閾值進行比較,報道與話題的相似度高于閾值,則判定該報道與話題相關(guān),否則判定該報道與話題不相關(guān)。

    (3)重復(fù)上述過程直到信息流中的所有報道都處理完畢。

    4 實驗結(jié)果與分析

    4.1 評價指標

    文中實驗采用的性能指標為正確率(Precision)、召回率(Recall)和F1指數(shù),其定義如表1所示。

    表1 評價指標

    其中,收集到的測試新聞?wù)Z料中與話題相關(guān)的報道數(shù)目為a+c,不相關(guān)的報道數(shù)目為b+d。檢測結(jié)果中,判定與話題相關(guān)的報道數(shù)目為a+b,不相關(guān)的報道數(shù)目為c+d。正確率、召回率和F1指數(shù)計算方法如下所示。

    4.2 實驗結(jié)果與分析

    實驗采用從互聯(lián)網(wǎng)收集到的新聞報道作為評測語料,該語料包含725篇中文報道,定義了10個話題,表2為話題事件與相關(guān)新聞報道數(shù)目。

    表2 話題事件與相關(guān)新聞報道數(shù)

    隨機選取4篇與韓朝開戰(zhàn)相關(guān)的新聞報道作為訓(xùn)練語料,構(gòu)建話題模型,剩余720篇新聞報道作為測試語料,其中選取韓朝開戰(zhàn)事件作為本次實驗的相關(guān)話題,其余話題作為與該話題不相關(guān)的反例話題,共計219篇。分別對基于Baseline模型和結(jié)合地點信息兩種方法進行實驗對比,實驗結(jié)果如表3所示。

    ?

    由上述實驗可知,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;結(jié)合地點信息的話題檢測方法的召回率在同等條件下,高于基于Baseline模型的檢測結(jié)果,同時,F(xiàn)1測試值較Baseline模型改進了7.306%,說明結(jié)合地點信息的話題檢測系統(tǒng)的檢測性能優(yōu)于基于Baseline模型的話題檢測系統(tǒng)。綜上所述,將地點信息應(yīng)用到話題檢測是一種行之有效的方法。

    5 結(jié)束語

    針對話題檢測方法進行了初步研究,通過分析新聞報道語料的特點,將新聞報道中的地點信息融入報道與話題的相似度計算中,即構(gòu)建地點相似度計算公式,并結(jié)合基于Baseline模型的相似度計算結(jié)果,將兩類相似度的計算結(jié)果進行線性組合,從而得到報道和話題的相似度計算結(jié)果,完成話題檢測任務(wù)。實驗結(jié)果表明,將地點信息應(yīng)用于話題檢測能夠提高性能指標。

    [1]李保利,俞士汶.話題識別與跟蹤研究[J].計算機工程與應(yīng)用,2003,39(17):7 -10.

    [2]YANG Y,CARBONELL J,BROWN R,et al.Multi- strategy learning for topic detection and tracking[C].Proc.of the TDT2002 Workshop,2002:85 -114.

    [3]KUPIEC J,PEDERSEN J.A trainable document summarizer[C].Seattle,Washington,USA:Proceedings of the 18th Annual Int'l ACM SIGIR Conf on Research and Development in Information Retrieval(SIGIR'95),1995:68 -73.

    [4]于滿泉,駱衛(wèi)華,許洪波,等.話題識別與跟蹤中的層次化話題識別技術(shù)研究[J].計算機研究與發(fā)展,2006,43(3):489-495.

    [5]李保利.漢語新聞報道中的話題跟蹤與識別研究[D].北京:北京大學(xué),2003.

    [6]洪宇,張宇,劉挺,等.話題檢測與跟蹤的評測及研究綜述[J].中文信息學(xué)報,2007,21(6):71 -87.

    [7]劉海峰,王元元,劉守生.一種組合型中文分類特征選擇方法[J].廣西師范大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2007,25(4):208-211.

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