核主成分分析法在酒店數(shù)據(jù)文本分類中的應(yīng)用

摘? 要：核主成分分析法作為一種非線性數(shù)據(jù)處理方法，被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)降維。文章將核主成分分析法應(yīng)用于中文文本分類領(lǐng)域，使用核主成分分析法對酒店評論數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征提取。然后，基于核主成分分析法降維后的數(shù)據(jù)，對比極端梯度提升算法和邏輯回歸算法的文本分類效果。實驗結(jié)果表明，核主成分分析法能夠有效去除數(shù)據(jù)冗余，提升中文文本分類的準(zhǔn)確率和查全率。相較于極端梯度提升算法，邏輯回歸算法在訓(xùn)練集和測試集上的分類準(zhǔn)確率差距不大，模型的泛化能力較好。

關(guān)鍵詞：核主成分分析法；特征提??；邏輯回歸；文本分類

中圖分類號：TP39? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? 文章編號：2096-4706（2023）19-0160-04

Application of Kernel Principal Component Analysis in Text Classification of Hotel Data

HUANG Jinming

（Public Teaching Department， Heze Medical College， Heze? 274000， China）

Abstract： As a nonlinear data process method， Kernel Principal Component Analysis is widely used in data dimensionality reduction. This paper applies the Kernel Principal Component Analysis to the field of Chinese text classification and uses it to perform feature extraction of the hotel review datasets. Then， based on the data after dimensionality reduction by Kernel Principal Component Analysis， it compares the text classification performance of extreme gradient boosting algorithm and logistic regression algorithm. The experimental results show that the Kernel Principal Component Analysis can effectively remove data redundancy and improve the accuracy and recall rate of Chinese text classification. Compared to the extreme gradient boosting algorithm， the classification accuracy of the logistic regression algorithm between the training and testing sets is not significantly large， and the model has better generalization ability.

Keywords： Kernel Principal Component Analysis; feature extraction; logistic regression; text classification

0? 引? 言

作為一種監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，文本分類根據(jù)一定的規(guī)則自動對文本進(jìn)行分類和標(biāo)注。近年來，隨著數(shù)字化信息的持續(xù)增加，文本分類受到了信息檢索、數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域研究人員的極大關(guān)注。互聯(lián)網(wǎng)中信息和數(shù)據(jù)的持續(xù)增長導(dǎo)致對高性能文本分類的需求不斷增加[1]。然而，隨著數(shù)據(jù)量的急速膨脹，數(shù)據(jù)維度也越來越高，高維文本數(shù)據(jù)不僅會降低分類準(zhǔn)確率和增加計算成本，對計算機(jī)的內(nèi)存也提出了更高的要求。因此，為了消除數(shù)據(jù)冗余，為后續(xù)分類提供更加可靠的信息，在文本分類之前必須進(jìn)行數(shù)據(jù)降維。

大多數(shù)的文本分類都可以分為四個階段：數(shù)據(jù)預(yù)處理、降維、文本表示和文本分類。數(shù)據(jù)降維是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個重要組成部分，也是文本分類的必要步驟。恰當(dāng)?shù)慕稻S方法能夠降低計算復(fù)雜度，提高分類性能，并避免過度擬合問題。因此，眾多領(lǐng)域的研究人員都對文本分類的降維給予了極大的關(guān)注，并提出了各種用于文本分類的降維方法。數(shù)據(jù)降維一般分為特征選擇和特征提取。其中，特征選擇方法通常分為兩種：一種是基于頻率統(tǒng)計方法，另一種則是基于特征與文本、特征與類別信息之間的相關(guān)性統(tǒng)計的方法，每種特征選擇方法都有其不足之處。

特征提取是模式識別領(lǐng)域?qū)Ω呔S數(shù)據(jù)降維的另一種常見方法，其中，主成分分析法（Principal Component Analysis， PCA）、線性判別分析法等算法可以有效對線性數(shù)據(jù)進(jìn)行降維。然而，真實情境下的數(shù)據(jù)大多是高度非線性的，這時上述線性方法將不再有效。為了處理非線性數(shù)據(jù)帶來的問題，學(xué)者們提出了非線性特征提取算法，比如，核主成分分析法（Kernel Principal Component Analysis， KPCA），流形學(xué)習(xí)算法等。

其中，核主成分分析法是在傳統(tǒng)PCA方法基礎(chǔ)上改進(jìn)的方法，可以有效消除輸入數(shù)據(jù)的冗余信息。與其他非線性方法相比，核主成分分析法不涉及非線性優(yōu)化，因為核主成分分析法只需要線性代數(shù)，這使得它和傳統(tǒng)主成分分析法一樣簡單，此外，核主成分分析法不要求在建模之前指定特征數(shù)量[2]。因此，核主成分分析法得到了廣泛的研究。文獻(xiàn)[3]將KPCA法與相關(guān)向量機(jī)結(jié)合用于鑒別人體動作變化。付華等[4]等人為了提高瓦斯涌出量預(yù)測精度，使用KPCA法提取樣本中的特征向量，有效提高了預(yù)測模型的準(zhǔn)確度。診斷高壓斷路器機(jī)械故障時，文獻(xiàn)[5]首先使用KPCA法對故障特征進(jìn)行數(shù)據(jù)降維，將提取的特征向量輸入到模型中學(xué)習(xí)，實驗結(jié)果表明，使用KPCA方法降維之后的數(shù)據(jù)可以加快模型的運(yùn)行速度，提高運(yùn)行效率。

為了驗證核主成分分析法在實際場景的適用性，本文選擇攜程酒店評論數(shù)據(jù)文本集，經(jīng)過對數(shù)據(jù)集進(jìn)行分詞處理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、樣本均衡等預(yù)處理，使用核主成分分析法來提取文本特征，并使用邏輯回歸（Logistic Regression， LR）模型對文本進(jìn)行分類。實驗結(jié)果表明，核主成分分析法可以應(yīng)用于酒店數(shù)據(jù)文本分類問題，并能有效提高后續(xù)文本分類的準(zhǔn)確率?；诮稻S后的數(shù)據(jù)，對比邏輯回歸和極端梯度提升（Extreme Gradient Boosting， XGBoost）算法的文本分類效果，實驗結(jié)果表明，邏輯回歸模型的分類準(zhǔn)確率和查全率明顯優(yōu)于XGBoost算法。

1? 核主成分分析法

KPCA法是非線性特征提取算法最具代表性的方法之一，其基本思想是通過非線性映射將原始數(shù)據(jù)映射到高維特征空間，將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)從非線性修改為線性，然后在高維特征空間基于PCA法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

設(shè)X = [x1，x2，…，xN] ∈ RD×N是一個高維數(shù)據(jù)集，其中xi ∈ RD（i = 1，2，…，N）表示第i個樣本，N表示樣本大小。首先通過非線性函數(shù)?（x）將訓(xùn)練樣本xi映射到高維特征空間，經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理，高維空間中的數(shù)據(jù)?（xi）滿足式（1）：

在PCA算法中，樣本X的協(xié)方差矩陣為 ，因此高維特征空間中的協(xié)方差矩陣為：·

，求解協(xié)方差矩陣的特征值問題：λi ξi = C ξi。其中，λi是協(xié)方差矩陣C的特征值，ξi是與特征值λi相對應(yīng)的特征向量。

由于協(xié)方差矩陣C很難直接計算，因此引入核矩陣K。本文將核矩陣K定義為 ，求解核矩陣的特征值問題：。其中， 是核矩陣K的特征值；αi是與特征值? 相對應(yīng)的特征向量。

隨后，將協(xié)方差矩陣C和核矩陣K引入核矩陣K的特征方程中，這樣，協(xié)方差矩陣C的特征向量ξi可以用非線性函數(shù)?（xi）表示，即 。其中， 是ξi的第i個系數(shù)。

計算得出核矩陣K的特征值 ，根據(jù)式（2）計算上述特征值的貢獻(xiàn)率gi和累計貢獻(xiàn)率G，將所有特征值按貢獻(xiàn)率大小降序排列：。

一般來說，若累積到第s個特征值，累計貢獻(xiàn)率高于85%時，則認(rèn)為這些特征值對應(yīng)的信息足以代表原始數(shù)據(jù)的信息。最后，高維特征空間中的數(shù)據(jù)?（xi）對特征值ξi的映射Pi（x）就是第i個主成分，其中，Pi（x）如式（3）所示：

原始數(shù)據(jù)集X = [x1，x2，…，xN]降維后得到的主成分矩陣記為D={P1（x），P2（x），…，Ps（x）}，由映射組成，其中s＜N，矩陣D充分保留了原始數(shù)據(jù)集X的信息[6]。經(jīng)過KPCA法處理，去除了原始數(shù)據(jù)中的冗余信息，為文本分類提供了穩(wěn)健的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

2? 實驗數(shù)據(jù)集

2.1? 數(shù)據(jù)集來源

為了檢驗算法的適用性，本文采用由譚松波整理的攜程酒店評論數(shù)據(jù)集進(jìn)行實驗。所有的程序均用PyCharm編程，在PyCharm社區(qū)版2022軟件實現(xiàn)，計算機(jī)的硬件配置是：Intel（R） Core（TM） i5-10500 CPU@3.10 GHz 3.10 GHz，系統(tǒng)類型是64位操作系統(tǒng)。

2.2? 評價指標(biāo)

為了綜合評價LR算法和XGBoost算法對酒店評論數(shù)據(jù)集文本分類的效果，本文選取以下四個評價指標(biāo)：召回率（recall）、精度（precision）、F1分?jǐn)?shù)（F1 score）和準(zhǔn)確率（accuracy）。召回率用于計算二分類問題中被正確預(yù)測的正樣本所占比例。精度計算被分類為正的實際為正的樣本數(shù)所占的比例。F1分?jǐn)?shù)同時考慮了分類模型的召回率和精度，其最大值是1，最小是0，數(shù)值越大，表明模型分類能力越好[7]。準(zhǔn)確率衡量分類準(zhǔn)確的樣本數(shù)占樣本總數(shù)的比例。下面給出召回率（r）、精度（p）、F1分?jǐn)?shù)和準(zhǔn)確率（AUC）的定義：

其中，TP表示在二分類問題中被準(zhǔn)確預(yù)測為正的正樣本數(shù)；FN表示在二分類問題中被錯誤預(yù)測為負(fù)的正樣本數(shù)；FP表示在二分類問題中被錯誤預(yù)測為正的負(fù)樣本數(shù)；TN表示在二分類問題中被準(zhǔn)確預(yù)測為負(fù)的負(fù)樣本數(shù)。

2.3? 數(shù)據(jù)預(yù)處理

為了方便處理數(shù)據(jù)，首先將數(shù)據(jù)的格式轉(zhuǎn)換為字符串類型，去除評論中的標(biāo)點符號和數(shù)字，并作分詞處理。為了節(jié)省存儲空間和提高后續(xù)的分類效率，處理數(shù)據(jù)時可以過濾某些極其普遍的、沒有任何實際含義的詞匯，由于本文討論的背景為酒店，故本文將酒店、賓館、攜程等這類作為業(yè)務(wù)背景常出現(xiàn)的詞匯加入停用詞處理范圍，以發(fā)現(xiàn)更加具備業(yè)務(wù)本身價值的特征。該酒店評論數(shù)據(jù)集共有7 766條評論，包括5 322條正面評論和2 444條正面評論。顯然，該數(shù)據(jù)集存在嚴(yán)重的樣本不平衡問題。為了解決樣本不均衡問題，本文使用下采樣策略，通過刪除分類中多數(shù)類樣本的樣本數(shù)量來實現(xiàn)樣本均衡。下采樣在保留少量樣本的同時，會丟失多數(shù)類樣本中的一些信息，樣本總量在減少。

在正式建模之前，本文首先將詞匯轉(zhuǎn)換為向量，即詞嵌入，本文采用TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）方案，將每一個詞匯處理后得到一個詞匯向量。通過詞嵌入后的特征維度過多，導(dǎo)致計算量巨大，而且一些TF-IDF比較低的特征本身會對模型產(chǎn)生影響。為了消除上述負(fù)面影響，需要對特征進(jìn)行精簡，去掉一些特征，因此在分類之前必須進(jìn)行特征提取。

3? 實驗結(jié)果與分析

為了使獲得的實驗結(jié)果可信，將數(shù)據(jù)集按照3：1分為訓(xùn)練集和測試集，每次實驗的訓(xùn)練樣本集和測試樣本集隨機(jī)確定。為了驗證KPCA方法在文本分類中的降維效果，本文選取了同為非線性降維方法的等距特征映射（Isometric Feature Mapping， ISOMAP）算法進(jìn)行對比，此處分類算法統(tǒng)一選用邏輯回歸算法，實驗結(jié)果如表1所示。從表1可以看出，使用核主成分分析法降維后的分類模型無論是在測試集上，還是在訓(xùn)練集中，其分類召回率、精度、F1分?jǐn)?shù)和準(zhǔn)確率都優(yōu)于ISOMAP算法，尤其在測試集中，使用核主成分分析法降維后的分類準(zhǔn)確率提高了大約8%，召回率提高了約8%，精度提高了約7%，說明核主成分分析法適用于中文文本分類情境，而且具有良好的降維效果。

在KPCA算法的基礎(chǔ)上，分別采用邏輯回歸算法和XGBoost算法對酒店評論的分類效果進(jìn)行比較研究。實驗結(jié)果如表2所示。表2對比了LR算法和XGBoost算法的文本分類效果，可以看出，邏輯回歸算法在訓(xùn)練集和測試集上的分類準(zhǔn)確率差距不大，模型的泛化能力良好。而XGBoost算法在訓(xùn)練和測試集的分類準(zhǔn)確率之差相比邏輯回歸算法較大，模型整體的泛化能力不足。

為了更加直觀評價邏輯回歸算法和XGBoost算法的文本分類效果，繪制出兩個算法在測試集上的ROC曲線，如圖1所示。圖1中藍(lán)色曲線表示XGBoost算法在測試集上的分類表現(xiàn)，紅色曲線代表邏輯回歸算法在測試集上的分類表現(xiàn)，ROC曲線下方的面積越大，說明算法的分類性能越優(yōu)秀。從圖1可以看出，邏輯回歸算法的分類性能優(yōu)于XGBoost算法。

4? 結(jié)? 論

本文基于攜程酒店點評數(shù)據(jù)，首先使用核主成分分析法對數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，然后使用邏輯回歸算法對文本進(jìn)行分類。實驗結(jié)果表明，相較于等距特征映射算法，核主成分分析法能夠有效提升中文文本分類的準(zhǔn)確率和查全率。基于核主成分分析法降維后的數(shù)據(jù)，對比極端梯度提升算法和邏輯回歸算法的酒店文本分類效果，結(jié)果表明邏輯回歸模型的召回率、精度、F1分?jǐn)?shù)和準(zhǔn)確率均高于極端梯度提升算法，邏輯回歸算法的分類性能優(yōu)于極端梯度提升算法。

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作者簡介：黃金銘（1995.09—），女，漢族，山東平

度人，助教，碩士研究生，研究方向：數(shù)據(jù)挖掘。

收稿日期：2023-04-09