基于領(lǐng)域本體的文本語義挖掘方法現(xiàn)狀分析

劉 鋒

（黑龍江工業(yè)學(xué)院，黑龍江 雞西 158100）

語料庫技術(shù)又分為兩種方法，分別為主題建模和文本分類。主題模型用于發(fā)現(xiàn)隱藏大型數(shù)據(jù)模型，該技術(shù)可以有效降低語料庫的維度；文本分類在組織大量無序文本中起著至關(guān)重要的作用。

1 主題建模方法研究

主體建模方法主要分為潛在語義分析（蘊SA）和概率潛在語義分析（P蘊SA）。

蘊SA通常被用于信息檢索，在該方法中，主要是分析和管理大數(shù)據(jù)，從而提高了算法的效率。利用該方法可以創(chuàng)建多語言語義空間，不需要經(jīng)過查詢翻譯機(jī)制，就可以直接使用另一種語言編寫的文檔，同時在多個數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)了該系統(tǒng)，取得了良好的效果。為了進(jìn)一步查看語料庫，引入可視化技術(shù)，在該技術(shù)中使用一個二維文件圖冊，這種文件圖冊可以更好地使數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化。針對較低維度的語義空間又該如何描述呢？這是可以引入多維文檔分析方法，方法包括一個訓(xùn)練集的樣本協(xié)方差矩陣，這有助于從文檔中有效地挖掘本地信息，并使用術(shù)語關(guān)聯(lián)和空間分布，該分析模型在精度和計算效率方面效果明顯。在目前的情況下，許多研究人員使用蘊SA進(jìn)行特征提取，針對質(zhì)量和參與數(shù)量分別進(jìn)行特征提取。但是由于參與人數(shù)太多，產(chǎn)生了信息超載。這種特征提取的方法只能有效解決其中一個問題。

概率潛在語義分析（P蘊SA）使用生成潛在類模型來執(zhí)行概率混合分解，這一模型可以應(yīng)用于各個領(lǐng)域，但有些人認(rèn)為該方法對不同類型的文本搜索的有效性產(chǎn)生了質(zhì)疑，最后通過實驗結(jié)果表明P蘊SA的性能優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)蘊SA方法。為了解決新的問題，P蘊SA方法也在不斷改進(jìn)，當(dāng)前有兩個問題是比較嚴(yán)峻的，其一是如何使用GPU上有限的內(nèi)存來處理較大的文本數(shù)據(jù)，其二是如何使用GPU的功能加速?？梢圆捎谜龢拥姆椒▉磉M(jìn)行解決：首先使用矩陣向量乘法加速算法；其次，采用同樣的過程以節(jié)省空間和降低復(fù)雜度；最后使用并發(fā)執(zhí)行加速進(jìn)程。

2 文本分類技術(shù)

支持向量機(jī)（SVM）該方法的總體思路是將輸入向量映射到高維特征向量空間，并構(gòu)造一個線性決策面。通過支持向量機(jī)試圖找到解決兩組分類問題的方法，其中為了能夠有效的分離一組對象，引入了超平面，該模型解釋了該方法可以減少在標(biāo)準(zhǔn)歸納和轉(zhuǎn)換設(shè)置中標(biāo)記訓(xùn)練實例的需要，用一個版本空間概念給出了算法的理論解釋，在實驗驗證中，用一個個低次多項式數(shù)據(jù)，并嘗試映射和檢測實現(xiàn)問題，經(jīng)過采用了快速線性SVM方法，進(jìn)行集中于快速訓(xùn)練和測試，實驗結(jié)果表明這對某些大型數(shù)據(jù)集是有用的。針對上述問題，有些學(xué)者提出了一種基于SVM的先進(jìn)多類實例選擇方法，該方法提高了SVM的熟練度和準(zhǔn)確性，通過仿真實驗結(jié)果表明，該模型提高了支持向量機(jī)的分類精度，比基于鄰域的模式選擇（NPPS）算法更好。同時也有學(xué)者推薦了一種將SVM集成到基于上下文相關(guān)和上下文無關(guān)的用戶首選項分組的策略，該策略支持向量機(jī)，有助于提高建議的準(zhǔn)確性，并給出更精確的預(yù)測結(jié)果，對實際服務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行了實驗研究，驗證了模型的有效性。

最近鄰居（KNN）法是一種新的降維方法。利用矢量聚合物理論和特征提取方法，減少了空間的維數(shù)。由于web中的文檔分布不均勻，為了解決不均勻的問題，有些學(xué)者提出了基于密度的最近鄰居法，該方法對大量非結(jié)構(gòu)化分布式文檔具有更好的效果。也可以采用加權(quán)法進(jìn)行文本分類，以分類的速度、準(zhǔn)確性和質(zhì)量作為評價的依據(jù)，基于用戶的行為，通過點擊流數(shù)據(jù)而形成的自動實時推薦系統(tǒng)，而在實施過程中，他們還訓(xùn)練識別并匹配數(shù)據(jù)集市中類似類的點擊流數(shù)據(jù)，并引入了一個叫做粗糙集的新概念，將數(shù)據(jù)集劃分為兩個文本向量空間，即特定的和不確定的區(qū)域。對于某些部分，他們直接判斷其類別，對于不確定的區(qū)域，它們通過基于關(guān)聯(lián)分析的KNN來確定向量的類型，通過該方法的驗證，表明該算法提高了文本分類的效率。

樸素貝葉斯（NB）方法解決了系統(tǒng)問題以及與多項式模型相關(guān)的問題。通過對樸素貝葉斯方法的研究，提出了一些改建意見，如文本轉(zhuǎn)換，解決不均勻訓(xùn)練數(shù)據(jù)的問題，規(guī)范分類權(quán)重等。這種方法以機(jī)器學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)，采用樸素貝葉斯分類器來預(yù)測基因。該模型使用樸素貝葉斯分類器對每個讀取進(jìn)行分類，并為每個讀取提供完整的分類，有助于用戶檢查數(shù)據(jù)集的分類組合，并在合理的時間內(nèi)使用和運行整個數(shù)據(jù)集得到了良好的預(yù)測效果。

3 分析結(jié)論

通過對分類算法和主題建模方法的分析，對潛在語義分析、概率潛在語義分析、向量機(jī)、最近鄰居法和樸素貝葉斯等文本分類算法的分析，可以幫助人們了解和得到最合適的算法和方法。