第 卷 第 期李 平 戴月明 王 艳 基于混合卡方统计量与逻辑回归的文本情感分析 8 互信息 +%'$%+' 等 文献 通过实验对比 8 方法 '7 方法 +' 方法和 ' 方法后 得出 '7 和 ' 方法有较好的分类质量 文献 针对低文档特征不可靠和特征项在指定类出现频率低的问题 提出将频度 集中

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1 第 卷 第 期 计算机工程 年 月! 人工智能及识别技术 文章编号 文献标志码 中图分类号 基于混合卡方统计量与逻辑回归的文本情感分析 李 平 戴月明 王 艳 江南大学物联网工程学院 江苏无锡 摘 要 针对文本情感分析中基于卡方统计量的特征提取方法容易忽略单个文本词频 导致文本分类准确率较低的问题 提出一种基于混合卡方统计量的特征提取方法 通过增加特征频率 逆文档频率和负相关性指标 选出集中在某个特定类别中的特征词 从而减少特征负相关性的干扰 采用基于随机梯度下降的逻辑回归方法进行文本情感分类 并利用模拟退火原理自适应选择步长 解决随机梯度下降算法中步长难以确定的问题 实验结果表明 与基于卡方统计量的特征提取方法相比 该方法具有更高的文本情感分类质量 关键词 卡方统计量 特征提取 负相关性 随机梯度下降 逻辑回归 情感分类中文引用格式 李 平 戴月明 王 艳 基于混合卡方统计量与逻辑回归的文本情感分析 & 计算机工程 " 英文引用格式 5'0'4.7 4%)/(%*% *! "%(% % 5 & " #4,##!-$$$#-.%('$8)%#,$&3+ $&"#+%#$ 5'0'4.7 4% ($'$)&%%,-*./&% %.$%& ' /%%*$%/%!% "%% ' %* / $ * % /$%% %* %$%/%!% *! " %%* % %% $ *- $ * % %- % $$%%% % %%% %* % $ $ %- %5!% % % % / %$%(% %% %%-* -! % %%)/% % % %%*%* % $%/%!% "%% /#- 0%$ "%% ' $%/% %- % % % %$% *1 # " 概述 随着移动互联网的快速发展 数据分析的需求越来越高 文本情感分析也成为众多国内外学者研究的热点问题 文本情感分析就是对文本情感倾向的分析 对文本任务中语言态度 观点 情感倾向等信息的挖掘 所以情感分析也称为观点挖掘 目前 文本情感分析方法主要分为基于情感词典的文本情感分析和基于机器学习的文本情感分析 其中基于机器学习的方法是目前用于情感分类的主流方法 文献 使用逻辑回归进行中文文本分类 验证了逻辑回归在中文文本分类中的有效性 文献 提出基于密度估计的逻辑回归模型 消除逻辑回归存在的非线性分类问题 在文本情感分类中 除了分类算法 特征提取算法的选择也会对分类结果产生很大影响 文献 指出不同的特征提取算法在不同维度下的准确率不同 因此 对于情感分析来说特征提取显得尤为重要 特征提取的目的是为了提高分类的准确率 通过去除噪声 选出质量高的词汇空间 近些年 许多专家学者为提升文本分类质量 提出了多种特征提取方法 常用的特征提取方法有 信息增益 '$% 7% '7 卡方统计量 "% % ' 文档频数 8 * 基金项目 国家自然科学基金 江苏省杰出青年基金 1 作者简介 李 平 女 硕士研究生 主研方向为自然语言处理 情感分析 机器学习 戴月明 副教授 王 艳 教授 收稿日期 "" 修回日期 ""!

2 第 卷 第 期李 平 戴月明 王 艳 基于混合卡方统计量与逻辑回归的文本情感分析 8 互信息 +%'$%+' 等 文献 通过实验对比 8 方法 '7 方法 +' 方法和 ' 方法后 得出 '7 和 ' 方法有较好的分类质量 文献 针对低文档特征不可靠和特征项在指定类出现频率低的问题 提出将频度 集中度 分散度应用到卡方统计量中 也取得了不错的实验效果 这些方法均有效改善了卡方统计量的低频词缺陷问题 但它们都过分倚重了词频且没考虑可能存在的负相关性问题 文献 提出基于类别正相关和强相关的特征提取方法 进而降低某些低词频的权重 提高某些在特定类中出现很少的特征词的权重 本文针对传统 ' 特征提取方法在文本情感分类中只考虑特征项 " 是否在文档中出现 而忽略每个特征项在文档中的出现次数以及可能出现负相关性等问题 为了减弱负相关性的干扰 选出集中在某一特定类中的特征词 提出一种混合卡方统计量 *! '' 特征提取方法 该方法通过加入特征频率系数 逆文档频率系数和负相关性系数来减弱卡方统计量中低频词和类别负相关等问题 在特征提取后 采用基于随机梯度下降法的逻辑回归方法进行文本情感分类 并针对传统随机梯度下降法以固定值分配步长从而无法保证最优寻优结果的缺点 提出一种使用退火公式动态自适应步长选择的方法 求解逻辑回归 实现文本情感分类 特征提取方法 卡方统计量在情感分类中 卡方统计量常用于特征提取 其 基本思想是通过观察实际值和理论值的偏差程度来确定理论的正确性 在情感分类中用于度量特征项 " 和类! 间的独立性 设 " 为特征项 包含 " 且属于类! 的文档数 记为 包含 " 但是不属于类! 的文档数 记为 不包含 " 且属于类! 的文档数 记为 不包含 " 且不属于类! 的文档数 记为 基本元素如表 所示 表 基本元素设置 类别 属于! 类 不属于! 类 总数 包含 " 不包含 " 总数 特征项 " 与类别! 的卡方统计量一般定义形式如式 所示 "! "! 值越大 表示特征项与类别相关程度越强 当 "! 时 特征项 " 中不包含任何与! 相关的信息 在式 中 项表示属于! 类的文档总数 项表示不属于! 类的文档总数 给定一个训练集和类别 在特征提取中只需考虑特征 项在某个特定类别中的卡方值大小顺序 无需考虑具体的值 那么对于同一类的特征项来说 相关性没有影响 因此式 可以继续简化 简化后的表示形式如式 所示 "! 实验中采用卡方统计量的特征提取方法的准确率相对较高 其分类效果受训练集影响更小 更稳定 卡方统计量估计的可靠性较好 具有易于对程序控制 不受训练集的变化而人为调控阈值的优点 因此 采用卡方统计量的特征提取方法相对于其他特征提取方法能表现出更好的分类性能 混合卡方统计量卡方统计量也有一定的局限性 文献 针对卡方统计量忽略词频和词的分布问题 提出一种基于卡方统计量的 )8' 方法 引入词频和词的分布改进卡方统计量 由式 可知 在计算卡方统计量时 只考虑了特征项 " 是否在文档中出现 并没有考虑特征项 " 在某一文档中出现的频数 这导致在某一文档中出现次数较低的特征词的卡方值可能会大于出现次数较高的特征词的卡方值 该情况被称为低频缺陷! 这说明卡方统计量对于频率较低的特征项是不可靠的 文献 引入文档内频度和类内正确度的概念对 统计进行改进 进而降低低频词不可靠以及某些在特定类中出现很少的特征词的权重问题 针对卡方统计量低频缺陷问题 引入特征频率系数 的定义形式如式 所示 & + " #!!("! # 其中! 表示属于! 类的文档!! "! &!("! 表示属于! 类的文档总数 + " #! 表示! 类中每个文档的词频 引入特征项频率系数避免了卡方统计量对于低频词不可靠的问题 但是单独使用词频会造成某些不重要的特征项的 值很高 比如你! 是! 等 但是这些词并没有什么实际意义 通常情况下 如果一个特征项出现在越多的文档中 那么该特征项对某一文档的影响程度就越小 即该特征项对于文档的区分能力也相对较弱 因此 为了增加特征项的影响力 选出更具代表性的某一类特征词 引入逆文档频率系数 进行调节 从而解决该问题 的定义形式如式 所示 在表 中 当某个特征项在一个类别中出现的文本次数越多 即 越大时 那么该特征项对于类别! 就越重要 同时意味着该特征项在其他类中出现的文本次数会比较少 即 较小 说明该特征项与类别! 的相关性就越大 属于! 类的概率也越大 因为 表示属于! 类的文档总数 表示不属于! 类的文档总数 文献 通过改进卡

3 计 算 机 工 程 年 月 日 方统计量 使其找到与类别更具相关性的特征 当 越大 越小时 此时特征项 " 与类! 相关的概率越大 即! 时 特征项 " 属于类! 的概率也相对较大 由式 可知 无论是 还是 都会导致最终结果卡方值偏大 将特征项 " 和类别! 之间的相关性称为正负相关性 当! 时 称特征项 " 和类别! 正相关 当 % 时 称特征项 " 和类别! 负相关 文献 在原有 ' 和 '7 基础上进行改进 提出一种集合特征选择方法 在原有方法上加入词频和调节参数 减弱卡方统计量的负相关性和 '7 特征项不出现的问题 针对卡方统计量的负相关问题 首先设置一个阈值 由于存在负相关性的特征项的文档频率都很低 因此需去除文档频率较小的特征项 其次需要提取正相关性的特征词 引入负相关性系数 进行调节 当 越大 越小时 特征项 " 与类别! 的相关性越大 越能抽取出代表该类信息的特征项 为调节系数 的取值为 " 这是为了增加特征项 " 在类别中的影响力 从而减弱负相关性 的定义形式如式 所示 $ $ 综上所述 改进混合卡方统计量的定义形式如式 所示 9 ' $$ $ 文本情感分类方法 逻辑回归 常用的分类算法有很多 如 1 分类 支持 向量机分类等 本文采用的是逻辑回归进行情感分类 逻辑回归的本质是回归 同时引入了逻辑函数进行分类 逻辑回归分类的主要思想是根据现有数据对分类边界建立回归公式 以此进行分类 预测函数寻找本文方法需要找到合适的预测函数 2 用来分类 该函数可以预测输入数据结果 设 " " "" ' 为待分类项 类别集合 0 * * 因为情感分类是一个二分类问题 所以输出只有 种 对于线性边界情况 2 - ) -' 当 2 -! 时 文本 - 属于正类 否则文本 - 属于负类 对于二分 类问题 输出形式为 和 5 函数可以瞬间实现从跳跃点 到跳跃点 根据输入数据预测输出类别 5 函数具体如下 % 预测函数构造由上文边界函数和逻辑函数可以构造出预测函数 具体定义为 2 - % ) - )- 其中 是回归系数 假设分类概率为 * #- 2 - * #- 2 - 式 和式 分别表示样本 - 属于正类 * 和样本 - 属于负类 * 的概率 将式 式 合并 得到每个样本 -* 出现的概率 形式如下 *#- 2 - * 2 - * 损失函数建立通过建立损失函数表示预测输出和类别之间的偏差 假设样本与样本之间相互独立 那么整个样本集生成的概率为所有样本生成概率的乘积 形式如下 ' 3 " * # #- # # ' " 2 - * 2 - * # 其中 ' 为样本数量 因为 - 代表每个样本 未知 所以该函数是关于 的函数 反映了在不同参数 的取值下 取得当前样本集的可能性 称为参数 相对于样本集 8 的似然函数 为方便使用似然函数 对整个表达式求对数 形式如下 ' 3 # * # 2 - * # 2 - # 为求解使似然函数 最大值时的 值 需简化运算 乘以系数 ' 即损失函数. ' 从而得到取. 最小值时的 为最佳参数 随机梯度下降算法为求. 的最小值 通常采用优化算法中的梯度下降法 根据梯度下降法得到最佳参数 的更新过程 梯度下降法是求解无约束问题最常用的方法之一 其主要操作是求解目标函数的梯度向量 并将当前位置的负梯度方向作为搜索方向 然后对所有的训练样本计算误差后再对参数更新 这使得在样本数量很大的情况下 每次迭代都需重复遍历整个训练样本集 直接导致计算量大 收敛速度慢 而随机梯度下降法是一次只随机使用一个训练样本来更新参数的方法 即使样本数量很多 可能只需使用其中几万条或者几千条的样本就已经将 迭代到最优解 所以 相对于梯度下降法 随机梯度下降法的训练速度更快 每次迭代的计算量相对更小 自适应逻辑回归方法在使用随机梯度下降法时 主要考虑 2 步长的选择和方向 对于方向的求取就是求梯度的负方向 而步长 2 的选择则较为关键 如果 2 取值过大 那么可能会导致最终迭代结果不收敛 甚至发散 如果 2 取值较小 那么可能导致迭代次数较多 运行时间较长 传统的随机梯度下降法设置一个固定的步长 使用固定步长寻优 该方法的弊

4 第 卷 第 期李 平 戴月明 王 艳 基于混合卡方统计量与逻辑回归的文本情感分析 端是要进行多次实验才能寻找到最优 2 值 且在程序执行过程中固定步长容易引起实验结果在最优值附近波动 针对步长 2 值的确定问题 采用一个常数退火公式进行动态自适应选择 2 具体形式如下 2 2 $. 其中 2 为初始值 设初始值为 为常数 取值为. 为迭代次数 在优化过程中 为了保证算法的平稳进行 随着不断地接近全局最小值 逐渐减小步长 为了迫使算法收敛 避免在最小值附近 同时算法不能减小到 在 2 的更新公式中添加一个常数因子 最终步长形式如下 2 2 $. 实验及结果分析 实验采用酒店管理评论语料集 共有 条评论数据 其中 积极 评论 条 消极 评论 条 本文分别采用互信息 +' 卡方统计量 ' 混合卡方统计量 ' 种不同的特征提取方法 并计算准确率 召回率 ) 及 + 值 评价标准 实验是在 ' $ )+ + 7 内存 7 硬盘 7 和. 操作系统下进行 使用 * 语句编程 为验证本文算法的有效性 采用交叉验证的方式 将原始数据分为 % %% 和 %%% %% 用于训练 %% 用于测试检验分类器的性能 在文本情感分类中普遍使用的评价标准有准确率 召回率及 + 值 具体定义如下 + ) + + $$) ) 其中 表示被分类器正确分类的正例数据 表示被分类器正确分类的负例数据 + 表示被错误地标记为正例数据的负例数据 + 表示被错误地标记为负例数据的正例数据 实验步骤 本文实验步骤具体如下 对数据进行预处理 把所有文档合并成一个文档 并给文档标注 然后对数据进行分词处理 本文实验分词采用的是结巴分词 去除停用词 如的! 你! 我! 分别采用 种不同的特征提取方法对训练样本集进行特征抽取 给特征项赋予一定的权重 本文采用的是 225 权重 如果文本中出现该特征项 那么文本向量的该分量为 如果文本中不出现此特征项 那么文本向量的该分量为 采用向量空间模型 (%+% (+ 将文档转换成向量进行计算分析 采用逻辑回归方法对训练样本集进行训练 将采用固定步长随机梯度下降法求解的最佳拟合参数与自适应随机梯度下降法求解的最佳拟合参数进行对比 实验结果 本文采用卡方统计量 互信息 ' 种不同的特征提取方式 并计算准确率 召回率 + 值 实验结果如表 所示 经过多次实验发现 当调节系数的取值为 时 分类效果最优 从表 可看出 本文所提出的 ' 特征提取方法相对于 +' ' 特征提取方法在不同维度下分类准确率 召回率和 + 值均有所提高 表 各特征提取方法的分类结果比较 维数 ' 方法 ' 方法 +' 方法 类别 ) + ) + ) + 图 " 图 分别为在不同维度下 文本情感分类的准确率 召回率和 + 值 图 为在不同维度下 分别采用固定步长 2 和动态自适应步长的随机梯 度下降法得到的文本情感分类准确率 从图 可以看出 ' 方法的情感分类准确率远高于其他 种特征提取方法 从图 可以看出 ' 方法的召回率在特

5 计 算 机 工 程 年 月 日 征维数为 时最高 当特征维数超过一定数值时 召回率逐渐减少 但是召回率总体大于 相对其他特征提取方法要高 从图 可以看出 ' 的 + 值远高于其他 种方法 这说明 ' 方法能够提取高质量的特征词 有效区分 个类别的文本 提高文本情感分类的准确率 从图 可以看出 采用固定步长方式的分类准确率明显低于采用自适应动态步长方式的分类准确率 说明自适应步长在寻找最佳拟合参数方面的优越性 从而验证本文提出方法的有效性 结束语 本文在分析卡方统计量的基础上 提出一种基于混合卡方统计量的特征提取方法 通过优化的随机梯度下降法求解最佳拟合参数 实现文本情感分类 从实验结果可看出 本文提出方法在情感分类方面明显优于其他特征提取方法 下一步可将本文方法用于分析不同电商平台的评论语料 提高其在不同类型语料下的分类准确率 参考文献 图 不同维度下文本情感分类的准确率对比图 不同维度下文本情感分类的召回率对比图 不同维度下文本情感分类的 值对比图 基于随机递度下降法的文本情感分类准确率对比 黄萱菁 张 奇 吴苑斌 文本情感倾向性分析 & 中文信息学报 " 李新福 赵蕾蕾 何海斌 等 使用 5 回归模型进行中文文本分类 & 计算机工程与应用 " 毛 毅 陈稳霖 郭宝龙 等 基于密度估计的逻辑回归模型 & 自动化学报 " 彭君睿 面向文本分类的特征提取算法研究 北京 北京邮电大学 马 力 宫玉龙 文本情感分析综述 & 电子科技 " 47 40( 2 & %%-(* 8% ( )/%% 0 $ '%%$ +% 5% (% 8%,( +% 1%$% 0!" 熊忠阳 张鹏招 张玉芳 基于 统计的文本分类特征选择方法的研究 & 计算机应用 " 林少波 杨 丹 徐 玲 基于类别相关的新文本特征提取方法 & 计算机应用研究 " 沈崇玮 基于微博数据的用户影响力分析研究 北京 北京邮电大学 王 光 邱云飞 史庆伟 集合 ' 与 '7 的特征选择方法 & 计算机应用研究 " &' %/+ )% 2, % %" % (% 8% ( % ) 8 * %! $)/%% & ')&%$% " 肖 婷 唐 雁 改进的 统计文本特征选择方法 & 计算机工程与应用 " '5, & 5',., +$ '(%% ($)/%% +%* % 8% 0 $'%%(* %%' :.%,('0" 1 &(8'"''(,('52.$% 0!1* *.0% 0 $ '%% $ '$% (*7%*(" 下转第 页

6 计 算 机 工 程 年 月 日 算法比 0( 在线学习算法具有更高的学习效率 图! 为 种在线学习算法达到最高学习效率时的平均迭代次数对比 在整个学习过程中脉冲序列发放频率较小时 ("()1 的平均迭代次数少于 0( 的平均迭代次数 结束语 借鉴 (+ 等理论的快速发展和应用 本文使用累加和累积 种构造多核的机制 提出了基于多脉冲序列核的在线学习算法 并将其与 0( 在线算法进行比较 通过改变突触输入数目 脉冲发放长度 脉冲序列发放频率的对比结果表明 多脉冲序列组合核具有较好稳定性 采用累加机制的多脉冲序列核和采用累积机制的多脉冲序列核的在线学习性能优于采用单核机制的 0( 在线学习性能 参考文献 +2,1 9'8 ' )%/* $ (%0% + & + " (-* " 72("()'( 5' (3 % 3 & '%%&%$%(* " 1(2 1! (3 %3 $+% 5% %,% $(%")%% %% & %3 " 蔺想红 王向文 张 宁 等 脉冲神经网络的监督学习算法研究综述 & 电子学报 " '7 -%% $25% )% 0%%,%%% ( ( & '% %" 29 2 % % 0" $ ' '%% $ (*+% % *!.%,( '0" 7 '(28 2" % 0 $ '( * $ % 0%.%,('0",7 ' 4+(') ) %' % 5% $ 8% 0 $ ' '%%$.%,('0" 徐 彦 基于梯度下降的脉冲神经元在线学习方法 & 计算机工程 " 汪洪桥 孙富春 蔡艳宁 等 多核学习方法 & 自动化学报 " 12)2++2&4 8, ( % (+15 & &%$+%5% % " 22 8 &' 5 0,)2 2"!% (* -/ +15% 0" $ '$ % 0%.%,('0 " 2'( &' 92 0 %2 + 1%$% & +% 5% " 5', 4 &'7 ( 5'2 ($/% $ "-%% $1+, % '$ 8 0 $'" %%$ +% 5%# % " +2++ (5'( ( +)(, ( % )% (3 %3 % (%" )%'"2(30%& " 4, 6 )7 ) 1 % %" (3 %3 + )% % 5% & " 05''(0.()2 & '& %78 % %$% $ %% 0 $ %'%%$ %% *43,(+ 0" 05''(0.()2 & '& %5% 7 8 %%$%$ +%%)* & &%$%%* " 7,42 '.()2 & '55 ( %7 ( $% %$%, ( +% & +%5% " " 编辑 金胡考 上接第 页 ) ( $-$(%* $1)/ %$ & /(* % " ) ( +%$%$% % & %* " '7)2 0 机器学习实战 + 李 锐 李 鹏 曲亚东 等 译 北京 人民邮电出版社 +4,7 '& )% +%/ 53 % & &%$+%%%0* * " 谭松波 中文情感挖掘语料 "( 25 "" %$ %! %# 周 洋 基于免疫网络的文本聚类算法及其应用 西安 西安邮电学院 (5) (% +$% & %$+ " 编辑 陆燕菲

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