基于NLP的公眾人物信息數(shù)據(jù)挖掘研究

黃莉

[摘 要]NLP指自然語言處理，將人類特有的語言轉為結構化數(shù)據(jù)，是數(shù)據(jù)挖掘中人機交互的基礎。本文以公眾人物的公開文本信息為數(shù)據(jù)集，基于NLP自然語言處理的詞向量及余弦相似度，主要對相近職業(yè)、月亮星座和地理位置3個維度展開淺層分析。為初步建立畫像特征，挖掘步驟分為數(shù)據(jù)探索、爬蟲采集和數(shù)據(jù)預處理，數(shù)據(jù)量級、顆粒度、泛化和評估仍有待優(yōu)化。

[關鍵詞]數(shù)據(jù);維度;NLP

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2020.08.087

[中圖分類號]TP311.10[文獻標識碼]A[文章編號]1673-0194（2020）08-0-02

1? ? ?數(shù)據(jù)探索

數(shù)據(jù)探索包含數(shù)據(jù)質量分析和數(shù)據(jù)特征分析，是為了進一步數(shù)據(jù)采集、預處理和建模，通過檢驗數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)質量、繪制圖表、計算某些特征量等手段，對樣本數(shù)據(jù)集的結構和規(guī)律進行分析的過程。數(shù)據(jù)質量分析需要準備可信的數(shù)據(jù)，是數(shù)據(jù)挖掘的重要基礎，直接影響模型和結論的有效性和準確性。需要觀測收集樣本數(shù)據(jù)源的數(shù)量和質量，檢查原始數(shù)據(jù)狀態(tài)，如缺失值、異常值、非一致值、重復值等數(shù)據(jù)，分析比較明顯的規(guī)律和趨勢、各因素之間的關聯(lián)性，滿足模型構建的要求。數(shù)據(jù)特征分析一般是分布分析和統(tǒng)計量分析。分布分析能揭示數(shù)據(jù)的分布特征和分布類型。通過定量數(shù)據(jù)分布分析，了解其分布形式是對稱的還是非對稱的，發(fā)現(xiàn)某些特大或特小的離群值;通過定性數(shù)據(jù)分布分析，根據(jù)定性變量的類型來分組。統(tǒng)計量分析則有集中和離中趨勢度量、趨勢度量、周期性分析、貢獻度分析、相關性分析。截至2017年，維基百科的文本集字段有文章編碼、標題、章節(jié)標題、章節(jié)文本。公眾人物相關文本集的存儲結構以姓名為標題，章節(jié)標題一般包含簡介、早期、家庭、教育或生涯，因此本文所需的數(shù)據(jù)主要采集于早期。

2? ? ?數(shù)據(jù)采集

元素采集的規(guī)則是，通過姓名實體識別，初步采樣英文人名名單樣本框。以姓名為索引，從維基百科英文網簡單隨機抽樣，按出生日期截取初步樣本數(shù)據(jù)集。其中出生日期的時間序列跨度主要為10年（1900-1910年）;公眾人物樣本單元數(shù)為310;維度簡化至12個，分別為：姓名、職業(yè)、行業(yè)代碼、月亮星座、星座屬性、出生日期、死亡日期、年齡、所屬洲、原國籍、國籍和性別。職業(yè)元素結合國際勞動管理組織2008年發(fā)布的職業(yè)國際標準分類ISCO-08確定，一人多職者，由該職的突出性確定入樣權重。國籍的元素則根據(jù)國際標準化組織管理的國家代碼ISO 3166-1-2006進行數(shù)據(jù)變換。這里月亮星座的算法是b=int（a-0.2+0.4n），a和b分別是太陽星座和月亮星座的編碼，n是農歷生日的“日”部分。

3? ? ?數(shù)據(jù)預處理

數(shù)據(jù)預處理主要包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)規(guī)約。

3.1? ?數(shù)據(jù)清洗

數(shù)據(jù)清洗主要是刪除原始數(shù)據(jù)集中的無關數(shù)據(jù)、重復數(shù)據(jù)，平滑噪聲數(shù)據(jù)，過濾與挖掘主題無關的數(shù)據(jù)，處理缺失值、異常值等。采取刪除記錄、數(shù)據(jù)插補來解決缺失值的問題。通過刪除含有異常值的單元來保全完整度是最有效的，但減少歷史數(shù)據(jù)會造成資源大量浪費和信息丟失。數(shù)據(jù)集越小，對分析結果的客觀性和正確性影響越大。

3.2? ?數(shù)據(jù)集成

數(shù)據(jù)挖掘需要的數(shù)據(jù)往往分布在不同的數(shù)據(jù)源中，數(shù)據(jù)集成就是將多個數(shù)據(jù)源合并存放在一個一致的數(shù)據(jù)存儲（如數(shù)據(jù)倉庫）的過程。要考慮實體識別和屬性冗余問題，從而將源數(shù)據(jù)在最低層上加以轉換、提煉和集成。實體識別指篩選并整合與挖掘有關實體，如識別同名異義、異名同義、單位不統(tǒng)一，用相關分析檢測并刪除冗余屬性（重復或近義）。

3.3? ?數(shù)據(jù)變換

數(shù)據(jù)變換主要是對數(shù)據(jù)進行規(guī)范化處理，如平方、開方、取對數(shù)、差分運算等，將數(shù)據(jù)轉換成便于機器運算的形式，以適用于挖掘任務及算法的需要。變換常用來將不具有正態(tài)分布的數(shù)據(jù)變換成具有正態(tài)分布的數(shù)據(jù)。維度內區(qū)間跨度差別很大，可使用對數(shù)變換對其進行壓縮。在時間序列分析中，有時簡單的對數(shù)變換或者差分運算可以將非平穩(wěn)序列轉換成平穩(wěn)序列。

數(shù)據(jù)規(guī)范化（歸一化）處理是數(shù)據(jù)挖掘的基礎步驟之一。基于距離的挖掘算法有離差標準化、標準差標準化、小數(shù)定標規(guī)范化、連續(xù)屬性離散化。不同評價指標往往具有不同的量綱，數(shù)值間的差別可能很大，不進行處理可能會影響數(shù)據(jù)分析結果。為了消除指標之間的量綱和取值范圍差異的影響，需要進行標準化處理，將數(shù)據(jù)按照比例進行縮放，使之落入一個特定區(qū)域，便于進行綜合分析。

3.4? ?數(shù)據(jù)規(guī)約

在大規(guī)模復雜的數(shù)據(jù)挖掘生產環(huán)境中，往往需要優(yōu)化數(shù)據(jù)集、泛化模型、提高運算效率、降低存儲成本。數(shù)據(jù)規(guī)約分為屬性規(guī)約和數(shù)值規(guī)約。屬性規(guī)約是在盡可能地接近原數(shù)據(jù)集的概率分布下，找出最小的屬性子集，通過屬性合并來創(chuàng)建新屬性維數(shù)，或者直接刪除不相關的屬性（維）來減少數(shù)據(jù)維數(shù)。數(shù)值規(guī)約指在盡量少丟失信息下用較小的數(shù)值表示元數(shù)據(jù)以減少數(shù)據(jù)量和運算量，包括有參數(shù)和無參數(shù)兩類方法。有參數(shù)方法是使用一個模型來評估數(shù)據(jù)，如參數(shù)回歸。無參數(shù)方法則使用實際值，如直方圖、聚類、抽樣。

為確保樣本信息的真實性，這里的訓練集經過規(guī)約刪除與本次挖掘主題無關的屬性和數(shù)值，不處理部分缺失值，插補出生日期和死亡日期數(shù)據(jù)，如月日不詳，取首月首日，規(guī)范國籍和性別（0為女，1為男）。樣本容量310，其中月亮星座分布的標準差約為2.67。各月亮星座下的大類行業(yè)科研、軍政、經濟、藝術、體育的數(shù)據(jù)規(guī)約采用（d-avg）/std，d是人數(shù)，avg是平均值，std是標準差（詳情見https：//github.com/SpencerHale/w2v.git）。當某個星座在離開平均數(shù)1個標準差附近，計±0.5分，表示“人數(shù)接近且高于平均水平”或“人數(shù)接近但低于平均水平”。當明顯超過1個標準差，計±1分，表示“人數(shù)比較多”或“人數(shù)非常少”。當超過2個標準差，計±2分，表示“人數(shù)非常多”或“人數(shù)非常少”。在1個標準差以內，計0分，表示“人數(shù)處于平均水平”。四象月亮星座在大類行業(yè)和地理位置中的分布比較相似，在藝術上和歐洲的人數(shù)都明顯超過1個標準差，人數(shù)都比較多。當細分月亮星座為水瓶時，在大類行業(yè)為軍政和體育上的人數(shù)明顯超過1個標準差，人數(shù)比較多;而金牛則在經濟上超過2個標準差，人數(shù)非常多。原國籍占比的前三位是美、英、德，分別約為35%、14%、9%。年齡整體的平均值約為75，其中科研行業(yè)的平均年齡比較大，經濟行業(yè)的平均年齡比較小;藝術行業(yè)的年齡極差接近且高于平均水平，體育行業(yè)的年齡極差比較小。男女性別比約為4.6∶1（男255，女55）。

4? ? ?數(shù)據(jù)挖掘

根據(jù)挖掘目標和數(shù)據(jù)形式可以建立分類與預測、聚類分析、關聯(lián)規(guī)則、時序模式和偏差檢測等模型，結合實際問題選擇機器學習算法模型。機器學習是通過訓練數(shù)據(jù)集，找到特征和標簽間的關系，使機器自動分析未知的數(shù)據(jù)標簽等，并迭代優(yōu)化。按解決問題的屬性來劃分，分為分類學習算法模型、聚類學習算法模型、回歸學習算法模型、推薦學習算法模型;按訓練數(shù)據(jù)集特征和標簽的有無來劃分則包括監(jiān)督學習算法模型、半監(jiān)督學習算法模型、無監(jiān)督學習算法模型。如已知特征、有標簽，屬于監(jiān)督分類;未知特征、無標簽，屬于無監(jiān)督聚類;已知特征、部分有標簽，屬于半監(jiān)督分類;未知特征、部分有標簽，屬于半監(jiān)督聚類。實際情況下，無標簽數(shù)據(jù)量一般遠遠大于有標簽數(shù)據(jù)量，通過一些有標簽數(shù)據(jù)的局部特征，無標簽數(shù)據(jù)的整體分布，也可以迭代訓練模型。

本文選擇了谷歌開源的無監(jiān)督學習聚類算法模型word2vec。封裝接口則調用開源第三方庫gensim.scripts.glove2word2vec。原理是將詞映射到N維的向量空間，然后基于這個詞向量進行聚類，計算近似詞以及分析詞性等。語料直接加載了100維GloVe詞向量的文本文件，以引入外部語義信息，訓練平均耗時約35秒。GloVe詞向量是斯坦?；诠铂F(xiàn)矩陣分解預訓練

60億詞的詞向量。這里基于余弦相似度計算職業(yè)在語義上的近似關系，通過PCA主成分分析對特征維度進行降維，并將這些向量形成的幾何嵌入空間。將一個詞用特定的向量來表示，當向量之間的余弦相似度越高則距離越近，在二維空間里，詞之間的語義關系也越近。例如，“physicist”與“mathematician”

“scientist”“chemist”的距離分別為0.17、0.21、0.22，證明在二維空間里，余弦相似度比較高，語義上的職業(yè)相似度也高。當進一步細分職業(yè)為數(shù)學家時，月亮星座為火象和風象的人數(shù)接近且高于平均水平，地理位置為歐洲的人數(shù)非常多。但物理學家為風象的人數(shù)比較多，土象的人數(shù)接近但低于平均水平;科學家和化學家則水象比較多;而且地理位置為歐洲的人數(shù)都比較多，亞洲的人數(shù)接近但低于平均水平。

5? ? ?結 語

本文還需要優(yōu)化之處：增加樣本數(shù)據(jù)量;細化相關維度的顆粒度，如增加父親職業(yè)、母親職業(yè)、啟蒙年齡、教育程度、死亡原因等;訓練其他語言版本，泛化模型，建立畫像。

主要參考文獻

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