基于深度特征語義學(xué)習(xí)模型的垃圾短信文本聚類研究

張毓，陳軍清

（四川大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，成都610065）

0 引言

隨著社交媒體的廣泛流行，短信業(yè)務(wù)得到了迅猛的發(fā)展，但是垃圾短信對(duì)人們的騷擾也越來越嚴(yán)重，已經(jīng)嚴(yán)重?cái)_亂了我們正常的經(jīng)濟(jì)生活，不利于我們社會(huì)的和諧穩(wěn)定。隨著我們國家現(xiàn)代化的不斷建設(shè)和發(fā)展，使用信息技術(shù)來自動(dòng)化的處理垃圾短信文本的需要也越來越緊迫。但是不同于正常文本聚類研究，垃圾短信文本具有其稀疏性[1]，文本中的大部分詞語只出現(xiàn)一次，因此詞頻-逆次序（TF-IDF）算法沒法在短信文本聚類研究中起作用。一些研究人員已經(jīng)通過增加預(yù)料例如Wikipedia[2]或者Ontology[3]，來解決這個(gè)問題。

本文我們提出了一種基于深度特征語義學(xué)習(xí)模型的垃圾短信文本聚類方法。這些模型包括RNN模型，GRU模型，LSTM模型，bidirectional LSTM模型（BILISTM）。我們的貢獻(xiàn)總結(jié)如下：（1）我們系統(tǒng)對(duì)比了上述模型在垃圾短信數(shù)據(jù)集上的聚類效果。（2）我們是第一個(gè)在垃圾短信文本數(shù)據(jù)集上運(yùn)用BI-LISTM模型進(jìn)行聚類研究的。我們的模型由于使用了BI-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，既可以利用過去的信息，又可以利用將來的信息。該模型達(dá)到了極其可觀的聚類效果。（3）我們的研究表明，相對(duì)于其他模型而言，BI-LISM模型具有強(qiáng)大的健壯性。其對(duì)于詞向量依賴更小。

1 模型

本節(jié)LSTM、BI-LISTM以及K-means。

1.1 LSTM

在自然語言處理任務(wù)中，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）[4]已經(jīng)取得巨大的成功以及廣泛應(yīng)用。RNN引入了循環(huán)單元，能夠使模型對(duì)前面的信息進(jìn)行記憶并應(yīng)用到當(dāng)前輸出的計(jì)算中。

如圖1所示,我們給RNN模型加入了一層池化層（pooling），其包含輸入層x,隱藏層h,輸出層y.在短信文本聚類研究，x代表詞向量，y代表垃圾短信類別。圖1我們展示了一個(gè)垃圾短信聚類的例子，“代開正規(guī)發(fā)票”作為四個(gè)詞向量，被聚類到商業(yè)廣告類別中。輸入層由各個(gè)時(shí)間段的特征構(gòu)成，即詞向量，可以用onehot來表示，不過容易導(dǎo)致詞維度過大，而且導(dǎo)致“語義鴻溝”。本文使用Word2Vec來生成詞向量。每個(gè)詞向量擁有相同的維度，80維。輸出層表示每條短信經(jīng)過模型運(yùn)算之后的最可能的類別，其維數(shù)和垃圾短信的類別數(shù)目相同，為5。與前饋網(wǎng)絡(luò)相比，RNN網(wǎng)絡(luò)加強(qiáng)了當(dāng)前隱藏層與之前隱藏層之間的聯(lián)系（RNN隱藏層的權(quán)值共享）。BNN循環(huán)層被設(shè)計(jì)，用來存儲(chǔ)歷史信息。在這篇文章中，我們運(yùn)用了長短期時(shí)間記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）[5]來進(jìn)行垃圾短信聚類研究。LSTM網(wǎng)絡(luò)與RNN網(wǎng)絡(luò)類似，除了引入了cell單元，其可以避免長期依賴關(guān)系問題。所以，與RNN相比，LSTM網(wǎng)絡(luò)在處理長期依賴問題上，表現(xiàn)地更好。圖1表示了用于提取短信聚類文本特征的LSTM模型。

圖1 LSTM模型

1.2 Bidirectional-LSTM

在自然語言處理領(lǐng)域，對(duì)于序列標(biāo)注任務(wù)，我們可以通過雙向LSTM網(wǎng)絡(luò)模型，來獲取任意時(shí)刻過去和將來的輸入特征?；诖?，在垃圾短信文本聚類任務(wù)中，我們也可以在任意時(shí)刻，通過雙向LSTM網(wǎng)絡(luò)模型（圖2）[6]充分利用過去的特征（通過前向狀態(tài)）以及將來的特征（通過后向狀態(tài)）。我們使用反向傳播算法（BPTT）來訓(xùn)練雙向LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。任意時(shí)刻的信息，經(jīng)過展開的網(wǎng)絡(luò)以前向、后向兩種相同的方式傳遞，來達(dá)到訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的目的。我們僅僅需要在句子的開頭及結(jié)尾區(qū)別對(duì)待就好。在實(shí)際實(shí)現(xiàn)中，我們?cè)谡麠l垃圾短信文本做前向、后向傳遞，僅僅在每條垃圾短信文本的開頭重置隱藏狀態(tài)為0，我們運(yùn)用批處理技術(shù)，使得多個(gè)句子在同一時(shí)刻，可以并行運(yùn)行。

1.3 K means聚類方法

Kmeans聚類方法[7]是一種典型基于劃分的聚類方法。其利用文本對(duì)象之間的距離來判斷聚類對(duì)象之間的相似性。它的目標(biāo)是使下面的表達(dá)式值最?。?/p>

將包含有N個(gè)文檔的文本數(shù)據(jù)集，劃分成文K個(gè)分組，且K＜=N，每一個(gè)分組代表的是一個(gè)聚類對(duì)象。一般來說基于劃分的方式是采用迭代計(jì)算的方式，不斷地計(jì)算每一個(gè)分組的中心類別，同時(shí)不斷地將文本對(duì)象分配給與中心對(duì)象相似度最接近的類別對(duì)象中，直到準(zhǔn)則函數(shù)開始收斂，就不再進(jìn)行迭代過程。

圖2 雙向LSTM模型

其具體操作步驟如下：（1）任意選取K個(gè)對(duì)象作為最初的類別對(duì)象中心。（2）將數(shù)據(jù)集中的對(duì)象根據(jù)最小距離分配到最相近的類別中心。

（3）使用每一個(gè)聚類中的平均值作為新的類別對(duì)象中心。

（4）重復(fù)步驟（2）-（3）直到聚類的中心不再發(fā)生變化。

（5）結(jié)束操作，得到K個(gè)聚類中心。

1.4 BiLSTM-K-means

BiLSTM-K-means模型總體的結(jié)構(gòu)如圖3所示,它由三個(gè)主要部分構(gòu)成:詞向量層，BiLSTM網(wǎng)絡(luò)和K-means（來聚類提取到的垃圾短信文本特征）。網(wǎng)絡(luò)的輸入是一段垃圾短信文本序列，其經(jīng)過結(jié)巴分詞，再將分詞后的垃圾短信文本，向量化，（文中向量的方法有Word2Vec已經(jīng)隨機(jī)初始化）。再通過模型提取特征之后，運(yùn)行K-means聚類方法，來達(dá)到垃圾短信文本聚類的目的。

每條垃圾短信文本的詞通過詞向量表達(dá)輸入到Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)中，經(jīng)過前向。后向傳播，其輸出會(huì)包含上下文信息。在得到BILSTM網(wǎng)絡(luò)雙向表達(dá)的詞向量[8]之后，我們運(yùn)用Pooling機(jī)制去融合每條垃圾短信中不同時(shí)刻的詞向量信息，即句向量，也就是我們所要提取的特征向量。常見的Pooling方式有Max Pooling和Mean Pooling等。當(dāng)一個(gè)序列中的關(guān)鍵部分能代表其含義時(shí)，Max Pooling能很好地捕捉到這一突出部分并在Pooling表達(dá)中呈現(xiàn)出來；Mean Pooling則考慮序列中全局的信息，當(dāng)要求序列總體反映某種性質(zhì)時(shí)，可以通過Mean Pooling匯總序列的信息。在垃圾短信文本聚類任務(wù)上，不能由單一關(guān)鍵信息表達(dá)，其目標(biāo)重要性程度并不集中，因此我們選取Mean Pooling的方式.我們也通過實(shí)驗(yàn)比較了兩者的效果，證實(shí)Mean Pooling效果更加明顯。

由詞向量構(gòu)成的垃圾短信文本，經(jīng)過Pooling機(jī)制后，得到句向量，本文中的維度為100維度，也就是我們經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)提取得到的特征。再將其當(dāng)做K-means的輸入，就實(shí)現(xiàn)了我們垃圾短信文本聚類的目的。

圖3 BiLSTM-K-means模型

2 實(shí)驗(yàn)介紹

2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

本文中的數(shù)據(jù)來源于中國移動(dòng)蘇州研究院提供的20w條垃圾短信數(shù)據(jù)，其一共有5個(gè)類型，分別為廣告短信、政治短信、涉黑短信、詐騙短信以及涉黃短信。我們采用了10折交叉驗(yàn)證的方式，來將20w條垃圾短信文本劃分為如下訓(xùn)練集、測(cè)試集、驗(yàn)證集。

表1 數(shù)據(jù)集分布

C：集合當(dāng)中垃圾短信文本的類別

Number：集合中包含垃圾短信文本的條數(shù)

L（mean/max）：每條垃圾短信包含詞的個(gè)數(shù)

|V|：數(shù)據(jù)中包含詞的個(gè)數(shù)

2.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理

本文中所使用的數(shù)據(jù)時(shí)由中國移動(dòng)蘇州研究院提供的垃圾短信文本數(shù)據(jù)，通過觀察，其存在大量難以處理的文本。例如，為了逃過關(guān)鍵詞的審查機(jī)制，垃圾短信文本中含有大量的非法字符，其主要是加在敏感詞匯之間如：普*稅、做*賬、上-葡-京、【農(nóng) -行】等；還有垃圾短信文本中含有大量的變體字，如：“幵”是“開”的變體等。給我們的文本向量化帶來了很多難度。因此，本文對(duì)垃圾短信文本數(shù)據(jù)首先進(jìn)行了規(guī)范化處理。包括清除干擾字符、轉(zhuǎn)換不了的字符等。

這樣經(jīng)過一系列的處理后，垃圾短信文本數(shù)據(jù)就變成正常的可以用來向量化的文本數(shù)據(jù)了。我們首先采用結(jié)巴分詞工具來對(duì)垃圾短信文本數(shù)據(jù)進(jìn)行切分，這樣我們就得到了經(jīng)過分詞之后，最長由160個(gè)詞組組成的垃圾短信文本數(shù)據(jù)。

為了得到更好的初始詞向量，本文采用Word2Vec（http://code.google.com/p/word2vec）來初始化詞向量，經(jīng)效果對(duì)比，我們采用skip-gram語言模型，負(fù)采樣來訓(xùn)練模型，來生成80維的詞向量，其語料庫由中文維基百科預(yù)料以及垃圾短信文本數(shù)據(jù)構(gòu)成。

2.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)

聚類效果性能可以通過比較垃圾短信的標(biāo)簽以及所聚類結(jié)果的類別來評(píng)價(jià)。在本文中，我們通過ACC（準(zhǔn)確度）以及SSE（Sum of Squared Error,誤差平方和）這兩種指標(biāo)來衡量聚類的效果。對(duì)于一條給定的垃圾短信文本，其ACC（準(zhǔn)確度）[9]可以通過如下得出：

其中，yi以及ci分別是其對(duì)應(yīng)的真實(shí)標(biāo)簽類別和經(jīng)過聚類后其所屬的聚類類別標(biāo)簽，n是所有垃圾短信文本的總數(shù)，δ(yi,ci)是制式函數(shù)，當(dāng)且僅當(dāng)yi與ci相同時(shí)，其值為1，其余為0。

2.4 模型參數(shù)設(shè)置

我們所有模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)都是由20w條垃圾短信基于10折交叉驗(yàn)證得到的14w訓(xùn)練集，我們借鑒了常用的訓(xùn)練詞向量方法，限制了詞向量詞表的長度為5w,我們只訓(xùn)練出現(xiàn)評(píng)論最高的5w個(gè)詞向量，其他的詞向量我們用一個(gè)非常見詞向量＜UNK＞來表示。

我們的模型有兩層BI-LSTM,第一層有100個(gè)神經(jīng)元，第二層有20個(gè)神經(jīng)元。模型參數(shù)[-1,1]隨機(jī)初始化，我們的激活函數(shù)采用Sgmoid，droupout值為0.5，對(duì)于學(xué)習(xí)率我們采用這種策略：在前五次迭代過程中，學(xué)習(xí)率設(shè)置為1，五次迭代之后，每經(jīng)過一次迭代，學(xué)習(xí)率減半；訓(xùn)練集的batch-size設(shè)置為64，測(cè)試集的batch-size則為128。

訓(xùn)練過程中,采用了基于隨機(jī)打亂的mini-batches的隨機(jī)梯度下降法的Adadelta更新規(guī)則,而當(dāng)?shù)螖?shù)超過50次,或者驗(yàn)證數(shù)據(jù)集上的F1值連續(xù)下降10次后,我們就終止訓(xùn)練,并選擇在驗(yàn)證集上F1值最高時(shí)的模型參數(shù)。

3 垃圾短信文本聚類實(shí)驗(yàn)及結(jié)果

在本文中，我們訓(xùn)練了RNN，LSTM，BI-lstm，以及GRU等模型來進(jìn)行垃圾短信文本聚類實(shí)驗(yàn)，采用ACC（準(zhǔn)確度）作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。同時(shí)為了驗(yàn)證我們模型的健壯性，我們使用了兩種方式Word2Vec以及隨機(jī)初始化來初始化詞向量，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

表2 垃圾短信文本聚類模型性能對(duì)比

如上表所示，RANDOM是詞向量都是隨機(jī)生成的80維向量，而下面的詞向量則是經(jīng)過Word2Vec訓(xùn)練得來的。從上面可以得知，無論在哪個(gè)模型當(dāng)中，經(jīng)過訓(xùn)練之后的詞向量，即使直接用K-means來進(jìn)行聚類研究，也比RANDOM詞向量的效果高10%。通過對(duì)比。兩種詞向量在不同模型中的表現(xiàn)，我們不難發(fā)現(xiàn)，即使只是用了最簡單的RNN-K-means模型，其對(duì)詞向量的依賴也沒有K-means模型那么大，其性能提升大概有8個(gè)百分點(diǎn)。在所有的模型中，BI-LSTM-K-means模型，其性能提升大概5.3個(gè)百分點(diǎn)，而LSTMK-means提升6.9個(gè)百分點(diǎn)，GRU-KMEANS提升7.2個(gè)百分點(diǎn),這表明我們的BI-LSTM模型對(duì)詞向量的質(zhì)量依賴最小。表明其模型健壯性最佳。

在聚類模型中，我們的BI-LSTM模型的性能最佳，無論在哪種詞向量中，RANDOM詞向量實(shí)驗(yàn)中，其ACC可以達(dá)到90%，而Word2Vec實(shí)驗(yàn)中，ACC達(dá)到了97^,而且我們可以發(fā)現(xiàn)，無論是哪種詞向量，在沒有應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來提取特征時(shí)，其效果都不高，在73%，而引入 RNN（RNN,GRU,LSTM,BI-LIST）模型之后，其效果有了質(zhì)的提升，即使是在RANDOM詞向量實(shí)驗(yàn)中，其ACC都在81%以上，在效果最好的BILSTM-K-means模型中，其ACC在90%；而在Word2-Vec實(shí)驗(yàn)中，其效果更是高達(dá)97%。

4 結(jié)語

本文根據(jù)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大數(shù)據(jù)分析方法，設(shè)計(jì)了一種使用回復(fù)式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BI-LSTM學(xué)習(xí)模型的文本特征提取架構(gòu)。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)模型學(xué)習(xí)到的文本向量特征，利用傳統(tǒng)K-means聚類算法進(jìn)行聚類操作，實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)來源于實(shí)際的生產(chǎn)生活中。通過實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行文本特征提取后處理的實(shí)驗(yàn)結(jié)果要好于直接使用詞向量文本聚類的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

同時(shí)本文系統(tǒng)的比較了一些基于深度特征語義學(xué)習(xí)模型的垃圾短信文本聚類方法的效果，這些模型包括RNN-K-means模型，GRU-K-means模型，LSTMK-means模型，BI-LSTM-K-means模型,實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明BI-LSTM-K-means最優(yōu)。

最后我們使用RANDOM以及Word2Vec兩種模型來驗(yàn)證模型的健壯性，通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)我們發(fā)現(xiàn)，相對(duì)于其他模型而言，BI-LISM模型具有強(qiáng)大的健壯性。其對(duì)于詞向量依賴更小。

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