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    輿情分析中自然語言處理的研究

    2020-12-15 06:53杜芳
    商情 2020年47期
    關(guān)鍵詞:自然語言處理

    杜芳

    【摘要】輿情來源于網(wǎng)頁內(nèi)容,對網(wǎng)頁內(nèi)容的理解程度,即對自然語言處理的能力,在一定程度上決定了對網(wǎng)絡(luò)軍事輿情分析的準(zhǔn)確性及有效性。自然語言處理屬于文本挖掘領(lǐng)域,隨著人工智能的發(fā)展,自然語言處理成為人工智能與語言學(xué)領(lǐng)域的交叉學(xué)科,對該學(xué)科的研究有著重要的現(xiàn)實意義,包括文本分類、信息檢索、智能摘要、機器翻譯等行業(yè),因此,大量的專家和學(xué)者均對該課題進行了深入的探索。

    【關(guān)鍵詞】自然語言處理;中文分詞;詞向量

    自然語言處理通常包括了詞向量,文本向量,文本壓縮,模型預(yù)測四個方面。對自然語言進行處理,第一步是對文本進行詞向量,詞向量算法中,不僅要考慮詞本身的準(zhǔn)確識別,同時還應(yīng)考慮語義距離,使得對單詞的識別能夠結(jié)合上下文語義。第二步是文本向量,大多數(shù)自然語言處理問題面對的不是單個詞語,而是通篇的文章,根據(jù)詞向量的結(jié)果,將整個文章編碼為矩陣模型。第三步文本壓縮,也稱為注意力機制,將文本向量矩陣壓縮為向量表示,即對高緯度信息進行降維。第四步為模型預(yù)測,將壓縮好的文本向量輸入預(yù)測模型中,輸出相應(yīng)的預(yù)測標(biāo)簽。

    一、中文分詞

    在自然語言處理,尤其是對輿情信息進行分析前,需要對大量的文本信息進行處理,文本信息主要是抽象的非結(jié)構(gòu)化信息,對于人類來說非常容易理解,但是對于機器而言,很難結(jié)合句子上下文,對整個文本的意見進行識別,挖掘文本中的話題、事件及情感傾向。

    (1)中文分詞

    中文分詞的主要難點包括歧義消除和未錄入詞語,分詞歧義的產(chǎn)生主要是由于分詞粒度難以標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)生的,具體的包括詞語組合產(chǎn)生的歧義,單詞共用產(chǎn)生的歧義。如對于“軍事網(wǎng)絡(luò)輿情”為例,粗粒度的劃分可以直接識別出這個詞語是“軍事網(wǎng)絡(luò)輿情”,細粒度劃分可以識別為“軍事”,“網(wǎng)絡(luò)”,“輿情”三個詞。中文分詞在搜索引擎中屬于很重要的一個科學(xué)分支,通常的做法是,為保證搜索的召回率,在構(gòu)建索引時使用細粒度分詞,為保證精度,在查詢的時候使用粗粒度分詞。

    分詞算法主要包括基于詞典的分詞和基于機器學(xué)習(xí)的分詞,基于詞典的使用了傳統(tǒng)的基于字符串匹配的方法,以預(yù)先寫好的正則表達式作為策略,將待分詞的文本信息與一個類似詞典的知識庫進行匹配,若詞典中包含了該詞條,則識別為匹配,由于漢字固有特性,通常出現(xiàn)一個單詞屬于詞典中多個單詞的子集,出現(xiàn)一對多的關(guān)系,造成歧義,因此需要制定相關(guān)的匹配粒度,常使用的包括正向最大匹配法,在一些文章中也稱之為最長詞有限匹配法,雙向匹配法等。隨著機器學(xué)習(xí)和人工智能的興起,單純的使用正則匹配策略無法達到分詞應(yīng)有的準(zhǔn)確率和召回率。現(xiàn)階段,通常使用機器學(xué)習(xí)與詞典算法相結(jié)合的方式,在保證精確度的前提下,提升領(lǐng)域適應(yīng)性。

    二、詞向量

    語言作為人類進化過程中總結(jié)、傳承知識的載體,具有極高的抽象性,僅根據(jù)字面意義,機器幾乎無法判定兩個詞語之間的關(guān)系,因此,如何對文本數(shù)據(jù)進行合理的劃分,即特征工程,使得文本數(shù)據(jù)能夠被神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機器學(xué)習(xí)模型使用,變得尤為重要,常見的詞向量模型包括獨熱表示和分布式表示。

    單詞的獨熱表示,是根據(jù)其英文含義one-hot representation翻譯而來的,獨熱表示在處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的過程中表現(xiàn)了優(yōu)異的性能,將數(shù)據(jù)進行符號化,在用戶推薦等領(lǐng)域占到了主導(dǎo)的地位[29]。設(shè)機器學(xué)習(xí)模型所有的輸入集合為N,定義一個列向量,V=[P1,P2,P3,……,PN],其維度為N,且每個維度上的取值僅有0和1兩種選項,每個位置均描述了輸入的一種可能條件是否存在,如果存在,則置1,如果不存在,則為0,因此,為了描述單個節(jié)點的輸入內(nèi)容,任何時刻,一個列向量中只可能有一位為1。以“機器學(xué)習(xí)”,“軍事”,“網(wǎng)絡(luò)”,“輿情”,“分析”這五個詞為例,其輸入集合N=5,則器編碼為:“分析”:[0,0,0,0,1]

    當(dāng)輸入情況較多時,為了避免向量維度過高產(chǎn)生的不必要運算,使用Hash表為每個單詞分配編號。這種表示方法在進行一般的二分類或多分類的過程中,極大地解決了計算機語言與實際情況之間的映射問題,如MINIST數(shù)據(jù)集中,對于手寫數(shù)字的識別只可能為0到9中的一個,共計10中可能,使用獨熱編碼完全可以滿足要求,而面對文本識別的問題時,文本中的單詞量非常大,以在“中華軍事網(wǎng)”2018年3月1日發(fā)布的文章“中國空軍發(fā)布殲-16宣傳片,飛行畫面披露”為例,其中共有498個字,使用中科院計算所的NLPIR的分詞器得到了共計169個單詞,為了能夠描述這篇短文,需要構(gòu)建169維的列向量對每個單詞進行表示,隨著文章的篇幅不斷增加,這個數(shù)字會不斷擴充,最終由于維度過大導(dǎo)致計算量過載。在自然語言處理方面,獨熱編碼的缺點主要包括:一是使用獨熱編碼表示自然語言維度過大,難以計算;二是任意詞語之間是孤立的,無法結(jié)合上下文對語義進行分析,即無法解決詞匯鴻溝問題。

    通過分析獨熱編碼的缺點,明確了在對自然語言進行處理時,單詞向量化的目標(biāo)包括緯度不能過大,否則會出現(xiàn)計算過載的問題,同時,需要不僅要刻畫目標(biāo)詞本身的含義,還需要刻畫其上下文的關(guān)系。根據(jù)Harris與1954年提出的分布假設(shè),表明單個單詞的語義需要由其上下文決定。其核心思想為:通過對語言進行訓(xùn)練,得出每個詞的低緯向量表示,通常維度為50到100之間,這里所談及的低緯度是相對于獨熱編碼動輒成百上千維度而言的,可以得到一個向量空間,該語言所有的詞語都可以在向量空間中進行定位,通過訓(xùn)練,可以得到空間點的距離,在對語義進行相似度判定是,可以引入空間距離,很好的結(jié)合了上下文。將單詞映射到三維空間中,基于對已經(jīng)人工標(biāo)記文章的訓(xùn)練,可以通過模型將所有單詞均映射在同一個三維空間中,亦可以得到其距離。根據(jù)建模方式的不同,將分布式表示分為基于矩陣的分布式表示、基于聚類的分布式表示和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分布式表示。

    綜上,詞向量在自然語言處理中扮演著重要的角色,使用機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等模型能夠有效地對單詞進行分詞和向量化,為下一步的文本分析和話題識別提供適用于模型的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)。

    參考文獻:

    [1]朱丹浩,楊蕾,王東波.基于深度學(xué)習(xí)的中文機構(gòu)名識別研究一種漢字級別的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[J].數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn),2017,32(12):36-43.

    [2]牛耘,潘明慧,魏歐,等.基于詞典的中文微博情緒識別[J].計算機科學(xué),2014,41(9):253-258.

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