地質(zhì)災(zāi)害信息存儲(chǔ)技術(shù)及檢索方法①

姚夢(mèng)輝,劉軍旗,封瑞雪,陳根深,趙劍雄

(中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢) 教育部長(zhǎng)江三峽庫(kù)區(qū)地質(zhì)災(zāi)害研究中心,武漢 430074)

在長(zhǎng)期的地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查、勘查及防治等工作中,積累了大量的數(shù)據(jù),既有結(jié)構(gòu)化的,也有非結(jié)構(gòu)化的,通常呈碎片化狀態(tài)以文本、圖形和圖像方式堆積著[1],其中包含了大量有效信息,同時(shí)也摻雜了很多無(wú)效信息,如何從這些數(shù)據(jù)中剔除無(wú)效信息,提取有用信息,為分析、決策提供支持是當(dāng)前地質(zhì)災(zāi)害研究工作中遇到的一個(gè)難點(diǎn),同時(shí)也是當(dāng)前研究的熱點(diǎn).嚴(yán)光生等[2]對(duì)地質(zhì)調(diào)查大數(shù)據(jù)研究中的主要問(wèn)題進(jìn)行了分析;李超嶺等[3]對(duì)地質(zhì)調(diào)查主流程信息化的方向和目標(biāo)進(jìn)行了討論;李靖等[4]討論了大數(shù)據(jù)環(huán)境下適合多源異構(gòu)地質(zhì)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)技術(shù);李超嶺等[5]利用Hadoop HDFS與HBASE等工具針對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、閱讀和搜索進(jìn)行了研究;呂鵬飛等[6]提出了基于文獻(xiàn)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)應(yīng)用于成礦預(yù)測(cè)領(lǐng)域的研究思路,并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析;張戈一等[7]針對(duì)地質(zhì)圖書(shū)館書(shū)籍多,數(shù)據(jù)資料龐大,數(shù)據(jù)資料增長(zhǎng)快而無(wú)法發(fā)現(xiàn)興趣點(diǎn)的問(wèn)題,提出了基于大數(shù)據(jù)分析挖掘的地質(zhì)文獻(xiàn)推薦方法.

在地質(zhì)災(zāi)害非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中含有大量的具有專(zhuān)題性質(zhì)和總結(jié)性質(zhì)的報(bào)告文檔以及地質(zhì)文獻(xiàn)類(lèi)文本數(shù)據(jù).作為一種常見(jiàn)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),這些文本數(shù)據(jù)大多散落在本地硬盤(pán)或者以大字段的形式存儲(chǔ)在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)中[8],導(dǎo)致了針對(duì)這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、發(fā)現(xiàn)和挖掘效率十分低下.針對(duì)這一問(wèn)題,本文基于MongoDB,采用分類(lèi)、段落切分、中文分詞、關(guān)鍵字提取等文本預(yù)處理技術(shù)和關(guān)鍵字檢索技術(shù),實(shí)現(xiàn)了地質(zhì)災(zāi)害文本數(shù)據(jù)中任意有用信息的快速檢索,以及含有相關(guān)檢索信息的文件名及文件中相關(guān)段落的智能提取,為地質(zhì)災(zāi)害不良信息的數(shù)據(jù)挖掘提供技術(shù)支持.

1 基于自然語(yǔ)言處理的文本預(yù)處理

文本預(yù)處理包括中文分詞、詞性標(biāo)注、去停留詞、關(guān)鍵詞提取等操作,是中文自然語(yǔ)言處理的基礎(chǔ).

1.1 中文分詞

本文面向的地質(zhì)災(zāi)害文本主要是中文文本.中文是以字為基本單位,字與字組合成詞,表達(dá)具體的含義,中文的詞與詞之間是沒(méi)有空格,在對(duì)中文文本進(jìn)行處理時(shí),計(jì)算機(jī)無(wú)法直接識(shí)別中文詞語(yǔ),需要進(jìn)行中文分詞操作.

本文使用“結(jié)巴”分詞對(duì)文本進(jìn)行中文分詞操作[9].“結(jié)巴”分詞是基于詞典的中分分詞工具,其基本原理是：(1)基于字典構(gòu)建Trie樹(shù),即字典樹(shù),以詞組集<地質(zhì)災(zāi)害,地質(zhì)數(shù)據(jù),地學(xué)信息>為例,構(gòu)成Trie的一棵子樹(shù),如圖1所示,從該子樹(shù)的根節(jié)點(diǎn)到任一節(jié)點(diǎn)的路徑上所有節(jié)點(diǎn)按順序排列的字符串都是該節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的詞組;(2)基于最大概率法分詞,通過(guò)搜索字典樹(shù),列出所有字典中出現(xiàn)的詞組構(gòu)成有向無(wú)環(huán)圖,轉(zhuǎn)換成單源最短路徑問(wèn)題,其中最短的路徑就是分詞結(jié)果.以“地學(xué)信息”為例,可以分成<地,地學(xué),學(xué),學(xué)信,信,信息,息>,其中每一個(gè)詞都是一個(gè)節(jié)點(diǎn),如圖2所示,分詞結(jié)果為“地學(xué),信息”,其中數(shù)字表示兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的權(quán)重.設(shè)w表示某詞的權(quán)重,n表示總詞頻,ni表示該詞的詞頻,計(jì)算公式：

1.2 詞性標(biāo)注、去停留詞

詞的詞性包括名詞、動(dòng)詞、形容詞等各種詞性,真正能夠表達(dá)具體含義的一般只有名詞或者動(dòng)詞.因此,需要將沒(méi)有具體含義的詞過(guò)濾掉,即去停留詞,保留能夠表達(dá)具體含義的詞.以“地質(zhì)災(zāi)害數(shù)據(jù)中包含了大量的文本信息,其中蘊(yùn)含了豐富的信息”,分詞后詞性標(biāo)注的結(jié)果為：“地質(zhì)災(zāi)害/n,數(shù)據(jù)/n,中/f,包含/v,了/ul,大量/n,的/uj,文本/n,數(shù)據(jù)/n,,/x,其中/r,蘊(yùn)含/v,了/ul,豐富/a,的/uj,信息/n”;去停留詞之后的結(jié)果為：“地質(zhì)災(zāi)害/n,數(shù)據(jù)/n,大量/n,文本/n,數(shù)據(jù)/n,蘊(yùn)含/v,信息/n”.

圖1 Trie樹(shù)示例

圖2 “地學(xué)信息”構(gòu)成的有向無(wú)環(huán)圖

1.3 關(guān)鍵詞提取

關(guān)鍵詞是指能夠表示一篇文檔的基本的特征的關(guān)鍵詞語(yǔ),關(guān)鍵詞提取就是從文檔中抽取一些詞語(yǔ)作為這篇文檔的關(guān)鍵詞.本文采用TF-IDF算法提取關(guān)鍵詞.TF-IDF是一種用于信息檢索與數(shù)據(jù)挖掘的常用加權(quán)技術(shù),通過(guò)統(tǒng)計(jì)的方法來(lái)評(píng)估一個(gè)詞對(duì)一篇文檔的重要程度,具體來(lái)說(shuō)就是如果一個(gè)詞在本篇文檔中出現(xiàn)的次數(shù)多,而在其他文檔中出現(xiàn)的次數(shù)小,則該詞更能代表該文檔的主題[10].TF-IDF計(jì)算公式如下：

其中,TF表示某個(gè)詞在文檔出現(xiàn)的頻率,IDF(Inverse Document Frequency)表示語(yǔ)料庫(kù)中包含該詞的文檔的數(shù)目的倒數(shù).dx表示在文檔d中詞x出現(xiàn)的次數(shù),d表示文檔d中詞的總數(shù),N表示語(yǔ)料庫(kù)中文檔的總數(shù),N(x)表示語(yǔ)料庫(kù)中包含詞x的文檔個(gè)數(shù).

使用TF-IDF算法提取關(guān)鍵詞,在中文分詞、詞性標(biāo)注和去停留詞的基礎(chǔ)上,計(jì)算每個(gè)詞的TF-IDF值,然后按照每個(gè)詞的TF-IDF值降序排列,輸出指定個(gè)數(shù)的詞作為關(guān)鍵詞.

2 基于非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的文件存儲(chǔ)及有用信息檢索

2.1 基于非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的文本存儲(chǔ)

對(duì)于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)的存儲(chǔ)方式存在很多的弊端,而非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ),則具有關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)所不能比擬的優(yōu)勢(shì).當(dāng)前許多學(xué)者對(duì)于矢量數(shù)據(jù)[11,12]、時(shí)空數(shù)據(jù)[13-15]的非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)方面的研究為我們對(duì)大量文本數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)提供了借鑒.文本數(shù)據(jù)作為一種常見(jiàn)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),適合使用非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行存儲(chǔ).

本選取MongoDB作為地質(zhì)災(zāi)害文本的存儲(chǔ)工具.MongoDB[16]是一種面向文檔的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),以文檔(Document)作為最基本的存儲(chǔ)單位,文檔中以松散的“key/value”對(duì)形式表達(dá),數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)靈活,并內(nèi)置文件存儲(chǔ)規(guī)范GridFS.

GridFS的存儲(chǔ)機(jī)制是將文件分割成多個(gè)小的chunk(文件片段),片段大小一般為256 k,每個(gè)chunk是一個(gè)文檔,這些chunk存儲(chǔ)在chunks中構(gòu)成一個(gè)集合.因此GridFS在本質(zhì)上仍然是使用集合對(duì)文件進(jìn)行存儲(chǔ).GridFS使用兩個(gè)集合存儲(chǔ)一個(gè)文件,即fs.files和fs.chunks.這樣每個(gè)子區(qū)域就包含了兩個(gè)集合,文件內(nèi)容存儲(chǔ)在chunks中,與文件相關(guān)的信息如文件名、文件類(lèi)型、入庫(kù)時(shí)間等存儲(chǔ)在files中.

2.2 信息檢索方法

信息檢索是指用戶從大量包含各種信息的文檔集合中查找所需要的信息或知識(shí)的過(guò)程.常用的信息檢索模型有4種：布爾模型[17]、空間向量模型[18]、概率模型[19]以及語(yǔ)言模型[20].布爾模型即基于給定查詢(xún)?cè)~的檢索,通過(guò)“and”、“or”、“not”3 種運(yùn)算符來(lái)連接,構(gòu)成一個(gè)布爾表達(dá)式.空間向量模型是將查詢(xún)和文檔作為兩個(gè)空間向量,查詢(xún)和文檔的相關(guān)度由向量的余弦值決定.概率模型則是根據(jù)文檔和給定查詢(xún)相似的概率大小判斷文檔的相關(guān)性.語(yǔ)言模型將給定的查詢(xún)看作是由文檔生成的,查詢(xún)是轉(zhuǎn)化為計(jì)算文檔生成查詢(xún)的概率.通過(guò)對(duì)比以上4種模型,布爾模型是最簡(jiǎn)單、最直接的一種查詢(xún)方法.

3 驗(yàn)證分析

如圖3所示,本文針對(duì)地質(zhì)災(zāi)害文本數(shù)據(jù)的挖掘包括兩個(gè)模塊：第一個(gè)模塊是數(shù)據(jù)上傳,包括數(shù)據(jù)的搜集整理、文件名解析,文件內(nèi)容讀取,中文分詞,詞性標(biāo)注、去停留詞、提取關(guān)鍵詞等操作;第二個(gè)模塊是信息的提取,包括文件段落切分,中文分詞,關(guān)鍵詞查詢(xún)等.通過(guò)以上兩個(gè)模塊實(shí)現(xiàn)了地質(zhì)災(zāi)害文本數(shù)據(jù)的分類(lèi)存儲(chǔ)及有用信息的檢索與統(tǒng)計(jì).

圖3 地質(zhì)災(zāi)害文本存儲(chǔ)、查詢(xún)實(shí)現(xiàn)流程

3.1 文本分類(lèi)存儲(chǔ)

本文通過(guò)兩種方式判定文本的類(lèi)型：文件名、文件內(nèi)容.(1)通常情況下,在地質(zhì)災(zāi)害類(lèi)的文本名稱(chēng)中都包括明顯的關(guān)鍵字,通過(guò)關(guān)鍵字,就可以確定文本的類(lèi)型.(2)對(duì)于文本名稱(chēng)不清晰或者含有多個(gè)關(guān)鍵字而無(wú)法區(qū)分的情況下,則不能通過(guò)文本名稱(chēng)進(jìn)行判定.因此,本文在數(shù)據(jù)庫(kù)中劃分兩個(gè)文本的存儲(chǔ)區(qū)域,存儲(chǔ)區(qū)域和臨時(shí)存儲(chǔ)區(qū)域.每個(gè)區(qū)域又按照常見(jiàn)的地質(zhì)災(zāi)害類(lèi)型劃分為崩塌、滑坡、泥石流、地裂縫、地面沉降、地面塌陷六個(gè)子區(qū)域,如表1所示.存儲(chǔ)區(qū)域存儲(chǔ)文件名稱(chēng)特征明顯的文本文件,臨時(shí)存儲(chǔ)區(qū)域存儲(chǔ)文件名特征不明顯的文本.

表1 地質(zhì)災(zāi)害數(shù)據(jù)存儲(chǔ)區(qū)域劃分

如圖3所示,文本存儲(chǔ)部分說(shuō)明了文件存儲(chǔ)的過(guò)程,對(duì)于文本文件名特征明顯的文本,根據(jù)其特征與分類(lèi)列表對(duì)比,找到文本所屬分類(lèi),存入數(shù)據(jù)庫(kù).對(duì)于文本文件名特征不明顯的文本,需要對(duì)文本內(nèi)容進(jìn)行解析.其大致過(guò)程為：1)讀取文件內(nèi)容;2)中文分詞、詞性標(biāo)注、去停留詞;3)提取關(guān)鍵詞.在提取關(guān)鍵詞之后,對(duì)文件類(lèi)型進(jìn)行匹配.例如,關(guān)鍵詞中同時(shí)含有滑坡和泥石流兩個(gè)詞,那么,就將TF-IDF較大的那個(gè)詞作為文件的類(lèi)型存入臨時(shí)區(qū)域中對(duì)應(yīng)的子區(qū)域內(nèi).

本文通過(guò)中國(guó)知網(wǎng)獲取地質(zhì)災(zāi)害類(lèi)文獻(xiàn)169篇作為測(cè)試數(shù)據(jù),整理成word文檔后,按照文本的存儲(chǔ)規(guī)則存入數(shù)據(jù)庫(kù),依據(jù)文件名中的關(guān)鍵詞和文件內(nèi)容關(guān)鍵詞進(jìn)行分類(lèi),169篇文獻(xiàn)的分類(lèi)結(jié)果如圖4所示.其中滑坡類(lèi)34篇,泥石流類(lèi)30篇,崩塌類(lèi)24篇,地裂縫13篇,地面沉降20篇,地面塌陷15篇.

圖4 分類(lèi)后文本分布

3.2 有用信息的檢索

本文使用布爾模型對(duì)文本進(jìn)行檢索,給定的查詢(xún)?cè)~可以是單個(gè)詞也可以是多個(gè)詞,并通過(guò)“and”來(lái)連接布爾表達(dá)式,即檢索目標(biāo)中同時(shí)含有所有給定查詢(xún)?cè)~時(shí)才會(huì)被記錄到查詢(xún)結(jié)果中.

通過(guò)布爾模型對(duì)文本內(nèi)容對(duì)文本內(nèi)容進(jìn)行檢索的大致過(guò)程是：文件段落劃分、中文分詞、查詢(xún)?cè)~檢索.最后,將符合布爾表達(dá)式的文本名及段落寫(xiě)入查詢(xún)結(jié)果,并統(tǒng)計(jì)文件和段落個(gè)數(shù).

1)文件段落切分.在文本檢索的過(guò)程中,我們關(guān)心的不僅僅是整個(gè)文件,而是深入到了文件內(nèi)部的具體段落,目標(biāo)是從大量的文本數(shù)據(jù)中快速的提取含有有用信息的段落.因此,在讀取文件內(nèi)容之后,對(duì)文件內(nèi)容按照段落進(jìn)行切分,以段落為基本單位查詢(xún)檢索.在word文檔中,以換行符為段落標(biāo)志,一個(gè)換行符代表一個(gè)段落.但是也可能出現(xiàn)的情況是空行,只有換行符,沒(méi)有內(nèi)容,對(duì)于這樣的段落將被排除在外.

2)中文分詞.中文分詞是對(duì)中文文本進(jìn)行檢索的基礎(chǔ).此處分詞,按照“結(jié)巴”分詞的搜索引擎模式進(jìn)行,這種模式將對(duì)文本進(jìn)行所有可能的切分,以避免歧義造成的無(wú)法檢索到結(jié)果的問(wèn)題.以“地質(zhì)災(zāi)害數(shù)據(jù)中包含了大量的文本數(shù)據(jù),其中蘊(yùn)含了豐富的信息”為例,按照搜索引擎模式切分,切分結(jié)果為“地質(zhì)/災(zāi)害/地質(zhì)災(zāi)害/數(shù)據(jù)/中/包含/了/大量/的/文本/數(shù)據(jù)/,/其中/蘊(yùn)含/了/豐富/的/信息”,其中,“地質(zhì)災(zāi)害”被切分成了“地質(zhì)”、 “災(zāi)害”、 “地質(zhì)災(zāi)害”三個(gè)詞,包含了能夠切分的所有情況.

4)給定查詢(xún)檢索.在完成文件段落切分、中文分詞之后,通過(guò)“and”連接關(guān)鍵詞,構(gòu)建布爾表達(dá)式.將關(guān)鍵詞依次與分詞列表進(jìn)行對(duì)比,當(dāng)查詢(xún)目標(biāo)中含有所有的關(guān)鍵詞時(shí),將段落記錄到查詢(xún)結(jié)果中,并將文件信息加入統(tǒng)計(jì)結(jié)果.

本文通過(guò)“汶川地震”、“降雨誘發(fā)”和“滑坡”三個(gè)關(guān)鍵詞對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行檢索,檢索結(jié)果如圖5、圖6所示.圖5是檢索的統(tǒng)計(jì)結(jié)果,在測(cè)試數(shù)據(jù)中,符合查詢(xún)條件的有3個(gè)文件,26個(gè)段落.圖6是符合查詢(xún)條件的段落信息,可以看到段落的具體內(nèi)容,以及段落所在的文件.

通過(guò)上述處理,實(shí)現(xiàn)了地質(zhì)災(zāi)害文本數(shù)據(jù)中任意有用信息的快速檢索及統(tǒng)計(jì),可以從一個(gè)含有大量文檔的混雜數(shù)據(jù)集中,快速得到含有任意檢索信息的文件名、該文件存儲(chǔ)位置、含有檢索信息的文件中的相關(guān)段落等有效信息.

4 結(jié)論與展望

本文針對(duì)當(dāng)前傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法對(duì)大量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行有效存儲(chǔ)的問(wèn)題以及地質(zhì)文本數(shù)據(jù)中有用信息提取所面臨的困難,基于MongoDB,使用段落切分、中文分詞、關(guān)鍵字提取、信息檢索等技術(shù)實(shí)現(xiàn)了地質(zhì)災(zāi)害文本信息的快速檢索與統(tǒng)計(jì).

(1)采用對(duì)文件名進(jìn)行關(guān)鍵字提取、對(duì)比識(shí)別等方法對(duì)混雜數(shù)據(jù)集中的文件進(jìn)行合理分類(lèi)和提取;

圖5 基于關(guān)鍵詞檢索結(jié)果統(tǒng)計(jì)

圖6 基于關(guān)鍵詞檢索的部分檢索結(jié)果

(2)對(duì)文件名特征不明顯的文本,采用中文分詞、TF-IDF關(guān)鍵詞提取等方法對(duì)文件內(nèi)容進(jìn)行處理、分類(lèi),也可以通過(guò)這個(gè)方法對(duì)(1)中分類(lèi)的合理性進(jìn)行驗(yàn)證;

(3)通過(guò)任意檢索關(guān)鍵詞對(duì)混雜數(shù)據(jù)集進(jìn)行有用信息的快速檢索和統(tǒng)計(jì),獲得含有檢索信息的文件及文件中具體的段落.

1 吳沖龍,劉剛,張夏林,等.地質(zhì)科學(xué)大數(shù)據(jù)及其利用的若干問(wèn)題探討.科學(xué)通報(bào),2016,61(16)：1797-1807.

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