基于維基百科鏈接特征的詞語(yǔ)語(yǔ)義相似度計(jì)算

張波

摘 ?要：針對(duì)目前基于維基百科的相似度計(jì)算方法預(yù)處理過程煩瑣、計(jì)算量大的問題，本文以維基百科為本體引入基于特征的詞語(yǔ)語(yǔ)義計(jì)算，提出了一種基于維基百科的快速詞語(yǔ)相似度計(jì)算方法。根據(jù)維基百科頁(yè)面鏈接結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)，該方法把頁(yè)面的入鏈接和出鏈接作為頁(yè)面特征值構(gòu)建特征向量模型，通過計(jì)算頁(yè)面的特征向量相關(guān)系數(shù)計(jì)算對(duì)應(yīng)詞語(yǔ)的語(yǔ)義相似度。本文還改進(jìn)了維基百科消歧處理算法，在一詞多義的處理中減少社會(huì)認(rèn)知度低的義項(xiàng)頁(yè)面的干擾，進(jìn)一步提高了計(jì)算準(zhǔn)確度。經(jīng)Miller & Charles（MC30）和Rubenstein & Goodenough（RG65）測(cè)試集的測(cè)試，測(cè)試結(jié)果表明了基于維基百科鏈接特征的方法在計(jì)算相似度方面的可行性，也驗(yàn)證了本文的計(jì)算策略和消歧改進(jìn)算法的合理性。

關(guān)鍵詞：語(yǔ)義相似度;維基百科;基于鏈接;基于特征值

中圖分類號(hào)：TP391 ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

Abstract：Measuring semantic similarity is a critical basic research in natural language processing.Because Wikipedia has open-editing，huge vocabulary，rapid update and other features，more and more research and applications have been focused on Wikipedia.This paper proposes a page-link approach for calculating word semantic similarity by taking Wikipedia as data resource.This approach improves the Wikipedia Link Vector Model （WLVM） method taking outgoing links as the feature vector，and utilizes page's incoming links and outgoing links as feature values in Wikipedia，then calculates the semantic similarity between words by measuring feature set similarity between the corresponding pages.The method also improves the disambiguation page processing by reducing the interference of the low social recognition pages.Through testing with Miller & Charles （MC30） and Rubenstein & Goodenough （RG65） benchmark，the validity of this method on the measuring word semantic similarity measurement is verified.

Keywords：word similarity;Wikipedia;link-based;feature-based

1 ? 引言（Introduction）

詞語(yǔ)之間的語(yǔ)義相似度（SS）測(cè)量是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域重要的基礎(chǔ)研究之一，在很多領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用，比如詞義消歧[1]、同義詞探測(cè)[2]、信息抽取[3]等。傳統(tǒng)的詞語(yǔ)相似度計(jì)算方法主要包括兩類：其一是基于語(yǔ)料庫(kù)的概率統(tǒng)計(jì)方法，它的計(jì)算策略是使用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法把詞語(yǔ)相似度問題轉(zhuǎn)換為詞語(yǔ)在語(yǔ)料庫(kù)中上下文信息概率分布問題，把詞語(yǔ)在語(yǔ)料庫(kù)中的統(tǒng)計(jì)學(xué)特征作為語(yǔ)義相似度計(jì)算依據(jù);其二是基于某個(gè)世界知識(shí)本體模型的計(jì)算方法，把詞語(yǔ)在本體概念模型中特征的共性和差異性作為計(jì)算依據(jù)[4]。目前英文詞語(yǔ)相似度研究所使用的基本參考本體模型主要是WordNet[5]，而中文詞語(yǔ)相似度研究主要使用的模型有董振東的“知網(wǎng)”[6]與哈工大的“同義詞詞林”[7]。由于WordNet具有嚴(yán)謹(jǐn)?shù)脑~義分類結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義關(guān)系，基于WordNet的英文詞語(yǔ)語(yǔ)義相似度計(jì)算已經(jīng)得到了較為廣泛地應(yīng)用[8-19]。然而，WordNet詞匯量覆蓋面窄，且版本更新周期長(zhǎng)，這些缺點(diǎn)也限制了它的進(jìn)一步應(yīng)用范圍。進(jìn)入21世紀(jì)后，隨著維基百科這一全球性多語(yǔ)言百科全書的推廣使用，開始出現(xiàn)了基于維基百科的詞語(yǔ)相似度與相關(guān)度的研究。維基百科是一種帶類目結(jié)構(gòu)的網(wǎng)頁(yè)文本語(yǔ)料庫(kù)，具有與WordNet相似的分類結(jié)構(gòu)，其包羅萬象的網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容和復(fù)雜的頁(yè)面鏈接蘊(yùn)含著豐富的詞語(yǔ)語(yǔ)義信息。同時(shí)，由于維基百科的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)由世界各地的志愿者合作創(chuàng)建和編輯，其詞匯量和更新速度均遠(yuǎn)超其他語(yǔ)義知識(shí)源。因此，根據(jù)維基百科的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，探索基于維基百科的語(yǔ)義相似度和相關(guān)度計(jì)算方法問題，吸引了越來越多研究者的關(guān)注。

2 ? 研究背景（Research background）

維基百科是一個(gè)允許用戶編輯的開放網(wǎng)絡(luò)百科全書，自2001年推出后得到了迅猛增長(zhǎng)，截止到2017年10月2日，共涵蓋299種語(yǔ)言，具有46483635個(gè)頁(yè)面[20]，其中包括5486459個(gè)英文頁(yè)面。維基百科每月發(fā)布兩次數(shù)據(jù)庫(kù)備份轉(zhuǎn)儲(chǔ)（Database backup dumps），為基于維基百科數(shù)據(jù)資源的研究和應(yīng)用提供便利[21]。

維基百科的基本信息單元是頁(yè)面（Page），其中頁(yè)面分為內(nèi)容頁(yè)面（Content Page）、消歧頁(yè)面（Disambiguation Page）、類目頁(yè)面（Category Page）。每一個(gè)頁(yè)面的底部都列出該頁(yè)面所從屬的類目（Category）。內(nèi)容頁(yè)面通過文本定義概念詞條，并顯示與該概念詞條相關(guān)的信息內(nèi)容，文本中以超鏈接的形式包括了用于定義該詞條的其他頁(yè)面，比如“United States” 頁(yè)面定義了“美國(guó)”這一概念，并呈現(xiàn)關(guān)于“美國(guó)”的相關(guān)信息內(nèi)容，其中包括了1632個(gè)超鏈接;消歧頁(yè)面用于解決一詞多義的問題，它以列表的方式呈現(xiàn)該詞條的所有義項(xiàng)頁(yè)面超鏈接，比如“Apple（disambiguation）”頁(yè)面呈現(xiàn)了詞語(yǔ)“Apple”的59個(gè)義項(xiàng)頁(yè)面;類目頁(yè)面用于以列表的形式呈現(xiàn)該類別的主頁(yè)面、子類別、從屬頁(yè)面等信息，比如“Category：Fruit”頁(yè)面呈現(xiàn)了該類別的一個(gè)主頁(yè)面、四個(gè)直接子類別和12個(gè)從屬頁(yè)面的信息。

目前，基于維基百科的詞語(yǔ)語(yǔ)義相似度計(jì)算方法主要包括基于維基百科類目圖（Wikipedia Category Graph，WCG）的方法、基于文本語(yǔ)義分析的方法和基于頁(yè)面鏈接的方法。

（1）基于WCG的方法以維基百科的類目結(jié)構(gòu)作為語(yǔ)義計(jì)算的本體模型基礎(chǔ)，把基于語(yǔ)義詞典語(yǔ)義相似度計(jì)算方法擴(kuò)展到基于維基百科的相似度計(jì)算。該方法可以追溯到Strube等人在2006年提出WikiRelate方法。WikiRelate方法是最早把維基百科作為知識(shí)來源的詞語(yǔ)相似度計(jì)算方法，該方法借鑒了基于語(yǔ)義詞典的路徑計(jì)算方法，在維基百科類目結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上建構(gòu)維基百科類目樹（Category Tree），根據(jù)概念在類目樹上的距離和深度計(jì)算詞語(yǔ)語(yǔ)義相似度[22]。2012年，Taieb等人把基于IC的方法引入維基百科相似度計(jì)算中，他們根據(jù)WCG的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)改進(jìn)了IC計(jì)算方法，并通過限制圖的搜索深度提高計(jì)算精度[23]。2013年，Taieb等人繼續(xù)把基于特征值的計(jì)算方法擴(kuò)展到維基百科相似度計(jì)算中，他們通過頁(yè)面詞語(yǔ)的詞根統(tǒng)計(jì)為WCG中的每一個(gè)類目構(gòu)建語(yǔ)義描述特征向量，在此基礎(chǔ)上嘗試了多種特征向量計(jì)算方法，并在計(jì)算過程中通過增加頁(yè)面重定向、頁(yè)面文本特征等因素改善計(jì)算結(jié)果[24]。2016年，Aouicha等人改進(jìn)了基于WCG的IC計(jì)算方法，提出了WordNet和維基百科結(jié)合的計(jì)算方法[25]。由于維基百科由眾多用戶共建而成，使其類目結(jié)構(gòu)并不嚴(yán)謹(jǐn)，作用主要是詞語(yǔ)推薦和網(wǎng)站導(dǎo)航。因此，基于WCG的方法均需要進(jìn)行復(fù)雜的類目數(shù)據(jù)預(yù)處理，計(jì)算準(zhǔn)確率并不理想。

（2）基于文本語(yǔ)義分析的相似度方法是以維基百科頁(yè)面文本為計(jì)算依據(jù)，通過對(duì)頁(yè)面文本進(jìn)行語(yǔ)義分析和詞語(yǔ)統(tǒng)計(jì)建立維基百科概念的向量空間模型，根據(jù)向量模型的相似度計(jì)算維基百科概念的相似度。由Gabrilovich和Markovitch提出的ESA（Explicit Semantic Analysis）方法最具代表性[26]。ESA方法利用維基百科詞語(yǔ)覆蓋面大、概念語(yǔ)義描述豐富的特點(diǎn)，在使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)頁(yè)面文本中的詞語(yǔ)和詞組進(jìn)行文本解析的基礎(chǔ)上，把維基百科概念表示為概念解釋向量（interpretation vector）。解釋向量由頁(yè)面文本中包含的文本片段組成，文本片段對(duì)于概念的重要程度體現(xiàn)為文本片段在向量中的權(quán)重。文本片段的權(quán)重計(jì)算采用了TF-IDF算法，該算法是信息檢索領(lǐng)域與數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的常用加權(quán)技術(shù)，一個(gè)文本片段在某一個(gè)頁(yè)面中的權(quán)重等于該文本片段在頁(yè)面中的統(tǒng)計(jì)頻率與該頁(yè)面片段在整個(gè)維基百科中逆向頁(yè)面頻率之積。ESA方法不僅可以用于計(jì)算詞語(yǔ)語(yǔ)義計(jì)算，也可以計(jì)算任意長(zhǎng)度的語(yǔ)義計(jì)算，但是該方法需要事先構(gòu)建解釋向量空間，計(jì)算量大。

（3）基于頁(yè)面鏈接的相似度方法是把維基百科的頁(yè)面超文本鏈接結(jié)構(gòu)作為相似度計(jì)算數(shù)據(jù)模型。在維基百科中，頁(yè)面通過超文本鏈接相互關(guān)聯(lián)。一個(gè)頁(yè)面的超鏈接結(jié)構(gòu)既包括在頁(yè)面文本中鏈接到其他頁(yè)面的出鏈接（Outgoing Link），也包括從其他頁(yè)面鏈接到該頁(yè)面的入鏈接（Incoming Link）。Milne和Witten是首先使用維基百科頁(yè)面鏈接計(jì)算文本相似度的學(xué)者，他們?cè)?008年嘗試了根據(jù)出鏈接向量余弦夾角計(jì)算方法和入鏈接集合Google距離計(jì)算方法，并提出了把兩種計(jì)算求平均值的方式計(jì)算詞語(yǔ)相似度的方法[27]。在2009年，Milne在前一種方法的基礎(chǔ)上提出了WLVM（Wikipedia Link Vector Model）方法[28]。在WLVM方法中，維基百科頁(yè)面表示為頁(yè)面文本中包含的超鏈接（即出鏈接）組成的向量，根據(jù)向量的余弦夾角計(jì)算維基百科概念的相似度。WLVM方法對(duì)鏈接的權(quán)重計(jì)算提出了改進(jìn)，以超鏈接在文本中出現(xiàn)的次數(shù)代替TF-IDF算法中的詞語(yǔ)統(tǒng)計(jì)頻率。

本文提出了一種基于鏈接特征的詞語(yǔ)相似度計(jì)算方法，該方法以維基百科概念頁(yè)面之間的鏈接作為特征，通過計(jì)算兩個(gè)維基百科頁(yè)面的鏈接特征集合的相似度得出頁(yè)面之間的相似度，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)頁(yè)面對(duì)應(yīng)的詞語(yǔ)之間的相似度計(jì)算。另外，本文還對(duì)維基百科一詞多義的處理過程進(jìn)行了改進(jìn)，通過對(duì)一些社會(huì)認(rèn)知度低的義項(xiàng)頁(yè)面進(jìn)行裁剪，進(jìn)一步提高了計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確度。

3 ? 計(jì)算方法（Computing method）

基于維基百科的詞語(yǔ)語(yǔ)義相似度的計(jì)算過程主要包括三個(gè)步驟。首先在維基百科數(shù)據(jù)資源中獲取詞條的定位頁(yè)面。若定位頁(yè)面屬于內(nèi)容頁(yè)面，說明詞條義項(xiàng)單一，定位頁(yè)面即是義項(xiàng)頁(yè)面;若定位頁(yè)面屬于消歧頁(yè)面，說明詞條是一詞多義，需要把頁(yè)面消歧處理為多個(gè)非消歧義項(xiàng)頁(yè)面，每一個(gè)義項(xiàng)頁(yè)面描述詞條的一個(gè)義項(xiàng)。最后通過計(jì)算義項(xiàng)頁(yè)面之間的相似度來計(jì)算詞語(yǔ)之間的相似度，計(jì)算基本過程如圖1所示。

3.1 ? 頁(yè)面定位和消歧

計(jì)算兩個(gè)詞語(yǔ)相似度的第一步是找到詞語(yǔ)在維基百科數(shù)據(jù)資源中的定位頁(yè)面，把詞語(yǔ)相似度計(jì)算轉(zhuǎn)換為頁(yè)面相似度度量。本文采用查詢維基百科詞條來實(shí)現(xiàn)詞語(yǔ)與頁(yè)面的映射，具體分為三種情況。其一，在維基百科中存在標(biāo)題與詞語(yǔ)完全一致的頁(yè)面，比如詞語(yǔ)“glass”可以定位到標(biāo)題為“Glass”的頁(yè)面;其二，在維基百科中詞語(yǔ)重定位到的頁(yè)面，這種情況表示詞語(yǔ)與頁(yè)面的標(biāo)題屬于同義詞，比如詞語(yǔ)“automobile”重定向?yàn)闃?biāo)題為“Car”頁(yè)面;其三，在維基百科中存在標(biāo)題為“詞語(yǔ)+（disambiguation）”的頁(yè)面，比如詞語(yǔ)“tool”可以定位到標(biāo)題為“Tool（disambiguation）”的頁(yè)面。

本文的頁(yè)面定位采用JWPL（Java Wikipedia Library）工具，對(duì)于任意詞語(yǔ)w，通過檢索數(shù)據(jù)資源找到w對(duì)應(yīng)的一到多個(gè)頁(yè)面，并最終選取計(jì)算定位頁(yè)面列表。具體的定位過程包括以下步驟：

（1）若w只能檢索到一個(gè)頁(yè)面，則直接確定該頁(yè)面為w的唯一定位頁(yè)面。

為了確保閾值參數(shù)θ取值的客觀性，我們選擇了AG203相似度基準(zhǔn)測(cè)試集作為訓(xùn)練集來訓(xùn)練計(jì)算參數(shù)。AG203[29]是Agirre等在2009年創(chuàng)建，由203對(duì)詞組成，詞語(yǔ)的詞性包括名詞、動(dòng)詞和形容詞，人工判定值在0—10。在訓(xùn)練集AG203上使用式（4）、式（5）、式（6）和式（7），通過不斷改變閾值參數(shù)θ的取值，計(jì)算相似度值與人工判定值的Pearson相關(guān)系數(shù)值，當(dāng)Pearson相關(guān)系數(shù)達(dá)到峰值時(shí)閾值參數(shù)θ的取值確定為最終參數(shù)值。在訓(xùn)練集AG203上，本文方法計(jì)算相似度與人工判定值的Pearson系數(shù)隨閾值參數(shù)θ取值變化情況如圖4所示。

如圖4所示，設(shè)置閾值參數(shù)的測(cè)試結(jié)果整體優(yōu)于不設(shè)閾值的結(jié)果，且閾值θ=0.7時(shí)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集計(jì)算結(jié)果與人工判定值的Pearson相關(guān)系數(shù)達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)，在本文中，閾值參數(shù)最終確定為0.7。在下文章節(jié)所采用的測(cè)試數(shù)據(jù)集在計(jì)算過程中，閾值θ=0.7為計(jì)算的最優(yōu)狀態(tài)這個(gè)現(xiàn)象依然表現(xiàn)明顯。

4 ? 實(shí)驗(yàn)與分析（Experiments and analysis）

使用基準(zhǔn)測(cè)試數(shù)據(jù)集對(duì)算法進(jìn)行測(cè)試和對(duì)比是目前最主要的相似度計(jì)算方法的評(píng)測(cè)方式，本文選取兩種國(guó)際通行計(jì)算詞語(yǔ)相似度基準(zhǔn)測(cè)試集：Miller & Charles（MC30）和Rubenstein & Goodenough（RG65）。其中，MC30數(shù)據(jù)集是由Miller和Charles在1991年發(fā)布的，包括30對(duì)名詞，人工判定值的取值在0—4[30]。RG65是Rubenstein和Goodenough在1965年創(chuàng)建，由65對(duì)名詞測(cè)試數(shù)據(jù)組成，人工判定值在0—4[31]。為了便于計(jì)算結(jié)果對(duì)比，本文對(duì)測(cè)試集進(jìn)行了歸一化處理，即MC30和RG65的人工判定值除以4，使其值域統(tǒng)一為[0，1]。

首先，我們對(duì)本文改進(jìn)的語(yǔ)義相似度方法進(jìn)行測(cè)試，消岐算法采用傳統(tǒng)的取消歧頁(yè)面所有的義項(xiàng)頁(yè)面的方法，相關(guān)公式包括式（1）、式（4）和式（5）。測(cè)試采用的維基百科數(shù)據(jù)資源是2017-8-1版維基百科數(shù)據(jù)庫(kù)備份轉(zhuǎn)儲(chǔ)。在兩個(gè)測(cè)試集上的計(jì)算結(jié)果與人工判定值之間的Pearson相關(guān)系數(shù)如表1所示。

接下來，我們?cè)谏鲜鲰?yè)面相似度算法的基礎(chǔ)上，采用本文改進(jìn)的消岐算法處理一詞多義，使用兩個(gè)測(cè)試數(shù)據(jù)集對(duì)算法重新測(cè)試，相關(guān)公式包括式（4）、式（5）、式（6）和式（7），閾值參數(shù)θ設(shè)為0.7，計(jì)算結(jié)果如表2所示。

MC30測(cè)試集測(cè)試結(jié)果與人工判定值數(shù)值對(duì)比如表3所示。

為了比較本文相似度算法與現(xiàn)有相似度算法的優(yōu)劣，本文使用2017-8-1版維基百科數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)前文學(xué)者提出的出鏈接余弦夾角計(jì)算方法、Google距離計(jì)算方法和WLVM進(jìn)行重新計(jì)算，并與文獻(xiàn)中主要的詞語(yǔ)語(yǔ)義相似度算法測(cè)試結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，如表4所示。

根據(jù)表4數(shù)據(jù)分析，由于維基百科數(shù)據(jù)資源頁(yè)面規(guī)模和義項(xiàng)數(shù)的增加，使用新版本維基百科數(shù)據(jù)資源對(duì)原有的基于鏈接的維基百科相似度方法的重算結(jié)果均差于原文獻(xiàn)的計(jì)算結(jié)果，本文提出的頁(yè)面鏈接為特征值的維基百科相似度方法總體上優(yōu)于前文學(xué)者提出的出鏈接余弦夾角計(jì)算方法、Google距離計(jì)算方法和WLVM等方法。對(duì)比這些方法的計(jì)算過程中使用本文改進(jìn)的消歧算法，可以看出本文的消歧方法在這些方法中依然起到改善計(jì)算結(jié)果的作用。本文方法在總體上優(yōu)于文獻(xiàn)中其他基于維基百科的相似度計(jì)算結(jié)果，也優(yōu)于目前大部分基于WordNet的語(yǔ)義相似度計(jì)算方法。雖然本算法的RG65測(cè)試結(jié)果略低于目前基于WordNet方法的最高值[11，18]，但相較于WordNet（3.1版本）[5]中數(shù)據(jù)集中只有155287個(gè)詞、117659個(gè)同義詞集和206941個(gè)義項(xiàng)，維基百科具有超過其30倍的詞匯量，且在快速更新，因此本文方法具有更為廣泛的應(yīng)用前景。

5 ? 結(jié)論（Conclusion）

本文使用維基百科鏈接作為數(shù)據(jù)資源計(jì)算詞語(yǔ)語(yǔ)義相似度，提出了一種基于維基百科頁(yè)面鏈接特征的計(jì)算詞語(yǔ)語(yǔ)義相似度方法。首先，通過頁(yè)面定位和消歧，把詞語(yǔ)定位到維基百科頁(yè)面，把詞語(yǔ)相似度問題轉(zhuǎn)換為頁(yè)面相似度的計(jì)算問題。然后把頁(yè)面表示為由入鏈接和出鏈接組成的特征集合，通過計(jì)算特征集合的相似度計(jì)算對(duì)應(yīng)詞語(yǔ)的相似度。本文提出了對(duì)一詞多義問題的消歧算法的改進(jìn)，通過閾值參數(shù)限制消歧義項(xiàng)頁(yè)面的方式減少社會(huì)認(rèn)知度較低義項(xiàng)對(duì)測(cè)試過程的干擾，以達(dá)到提高計(jì)算準(zhǔn)確度目的。

本文使用2017-8-1版維基百科數(shù)據(jù)資源，通過基準(zhǔn)測(cè)試數(shù)據(jù)集對(duì)本文方法今次測(cè)試。MC30數(shù)據(jù)集的計(jì)算結(jié)果與人工值之間的Pearson相關(guān)度達(dá)到0.906513536，RG65達(dá)到0.82858353。經(jīng)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與其他方法的對(duì)比，本文提出的方法總體優(yōu)于現(xiàn)有的基于維基百科鏈接的詞語(yǔ)相似度計(jì)算方法，且與其他維基百科方法和基于WordNet方法對(duì)比也有較好的表現(xiàn)，說明本文提出的基于維基百科鏈接的詞語(yǔ)語(yǔ)義相似度計(jì)算方法是合理有效的。

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作者簡(jiǎn)介：

張 ?波（1983-），男，碩士，講師.研究領(lǐng)域：自然語(yǔ)言處理，遠(yuǎn)程教育技術(shù).